Una nueva metodología de toma de decisiones multi-criterio utilizando información imprecisa vía ranking difuso y funciones de agregación difusas

Resumen

Muchos avances en inteligencia artificial y aprendizaje automático se basan en la toma de decisiones, especialmente en contextos de incertidumbre. Debido a sus posibles aplicaciones, el desarrollo de este tipo de procedimientos es actualmente un campo de estudio amplio en muchas tareas tales como Computación, Economía y Gestión Empresarial. Las primeras técnicas aparecieron en escenarios donde la información se representaba mediante números reales. En todos los casos, uno de los pasos clave en tales procesos consiste en resumir de la información disponible en unos pocos valores que ayuden a la persona que toma la decisión a completar esta tarea. En esta Memoria presentamos una nueva metodología de toma de decisiones multi-criterio en un contexto difuso en el que los pesos y las opiniones de los expertos (tal vez obtenidos a partir de etiquetas lingüísticas) se expresan como números difusos triangulares. Para realizar esta tarea, se considera una relación binaria difusa recientemente introducida cuyas propiedades están de acuerdo con la intuición humana y se realiza un estudio de las propiedades principales que una función de agregación (esto es, una función para resumir información) debe satisfacer en el caso difuso. El procedimiento presentado toma una decisión final basada en números difusos parabólicos (no triangulares). Además, mostraremos un ejemplo ilustrativo acerca de cómo aplicar estas herramientas algebraicas proponiendo una nueva metodología Delphi difusa para alcanzar el consenso entre expertos. Para desarrollar de una forma automática la tarea de ordenación de números difusos, se ha implementado en R una librería denominada RankingTraFNs, capaz de ordenar (siguiendo la metodología de Roldán López de Hierro y otros) una cantidad finita, arbitrariamente grande, de números difusos trapezoidales, a la vez que de producir un gráfico explícito sobre dicha ordenación.