1. Universidad Autonoma del Estado de Hidalgo
  2. Tesis
  3. Tesis de Maestría
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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.authorRosales Díaz, Marco Antonio-
dc.date.accessioned2024-01-05T14:24:08Z-
dc.date.available2024-01-05T14:24:08Z-
dc.date.issued2009-12-
dc.identifier.govdocMCCOM .7658 2009-
dc.identifier.otherAT14823-
dc.identifier.urihttp://dgsa.uaeh.edu.mx:8080/bibliotecadigital/handle/231104/4349-
dc.descriptionLa toma de decisiones es un proceso complejo, especialmente cuando se lleva a cabo por un grupo de expertos con el objetivo de llegar a un consenso. Diferentes técnicas se han propuesto hasta ahora, especialmente los métodos basados en el Proceso Analítico Jerárquico tienen un sólido fundamento matemático. Sin embargo, soluciones tales como la Agregación de Juicios Individuales (AIJ) y la Agregación de Prioridades Individuales (AIP), que consideran el cálculo de promedios, no reflejan fielmente el verdadero proceso de evaluación y no ofrecen los datos suficientes para la explicación de la decisión final. Para superar estos dos problemas, se propone desarrollar un enfoque basado en Lógica Difusa y Sistemas Multi-Agente (SMA). El Clustering Difuso es adecuado para determinar el grupo más grande de evaluaciones que existen en torno a un valor de un centroide. Esto ayuda para la definición del consenso. Por otra parte, el paradigma SMA ofrece capacidades para lograr que el procesamiento de los datos sea distribuido y asíncrono. En resumen, ambos enfoques mejoran la calidad del proceso de toma de decisión grupal.-
dc.language.isoeses_ES
dc.subjectSistemases_ES
dc.subjectOptimizaciónes_ES
dc.subjectMétodoses_ES
dc.subjectProcesoes_ES
dc.subjectCalidad-
dc.titleClustering difuso y sistema multi-agentes: Enfoque híbrido para la toma de decisiones grupal multicriterio.es_ES
dc.title.alternativeCiencias Computacionales-
dc.typeTesises_ES
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