6 research outputs found

    Parametric Extension of the Most Preferred OWA Operator and Its Application in Search Engine's Rank

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    Most preferred ordered weighted average (MP-OWA) operator is a new kind of neat (dynamic weight) OWA operator in the aggregation operator families. It considers the preferences of all alternatives across the criteria and provides unique aggregation characteristics in decision making. In this paper, we propose the parametric form of the MP-OWA operator to deal with the uncertainty preference information, which includes MP-OWA operator as its special case, and it also includes the most commonly used maximum, minimum, and average aggregation operators. A special form of parametric MP-OWA operator with power function is proposed. Some properties of the parametric MP-OWA operator are provided and the advantages of them in decision making problems are summarized. The new proposed parametric MP-OWA operator can grasp the subtle preference information of the decision maker according to the application context through multiple aggregation results. They are applied to rank search engines considering the relevance of the retrieved queries. An search engine ranking example illustrates the application of parametric MP-OWA operator in various decision situations

    Fuzzy Systems in Business Valuation

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    This research aims to develop a model that is able to integrate and objectify information provided by the different business valuation methods, incorporating quality management in its formal approach, which to date has not been considered in the literature about business valuation or quality management. Firstly, the company is valued using the methods which best adapt to its specific characteristics. Because of the subjectivity inherent in any valuation process, the results will be expressed through Triangular Fuzzy Numbers (TFN). These Fuzzy Numbers will be aggregated and summarized by applying Basic Defuzzification Distribution Uncertain Probabilistic Ordered Weighted Averaging operator (BADD-UPOWA). The weighting factors will be: the degree of confidence in each of the business valuation methods applied, and the innovative use of the company鈥檚 position on Crosby鈥檚 Quality Administration Grid. The results from application of the model in a case study show a significant reduction in uncertainty in contrast to the initial valuations. Moreover, the proposed methodology is seen to increase the final value of the company as its advances in quality management

    Modelado de toma de decisi贸n con coalici贸n de criterios e informaci贸n ling眉istica

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    Cuando es necesario resumir en un 煤nico valor diferentes opiniones relacionadas a una situaci贸n particular, usualmente se recurre a un proceso de agregaci贸n, que consiste b谩sicamente en determinar el valor apropiado que represente la opini贸n de la mayor铆a. La presente tesis extiende el uso del operador de mayor铆a MA-OWA proporcionando un mecanismo para priorizar las mayor铆as sin que las minor铆as sean descartadas muy r谩pidamente. A su vez, este modelo, aplicado en los Social Media, es enriquecido dando la posibilidad de proporcionar la importancia de los valores a agregar con otros criterios diferentes a la cardinalidad de los mismos. Adicionalmente, se implementa un modelo de toma de decisiones donde los criterios a evaluar pueden presentar alg煤n tipo de interacci贸n. En este 谩mbito, la integral discreta de Choquet es un operador de agregaci贸n definido en funci贸n de una medida difusa, que se comporta adecuadamente para modelar el fen贸meno expuesto. Se presenta un m茅todo de construcci贸n autom谩tico de la medida difusa asociada a la integral, tomando como base las apreciaciones de varios expertos con diferentes niveles de experticia. Se recurre a la utilizaci贸n de informaci贸n ling眉铆stica para expresar el grado y signo de la sinergia entre los criterios intervinientes. Finalmente, si bien los modelos dise帽ados se comportan adecuadamente en forma separada, su potencial aumenta si se los emplea en un modelo integrado de coaliciones (en dos niveles) en base a la opini贸n de la mayor铆a

    Informaci贸n Consistente para la toma de Decisiones Empresariales

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    Finalmente, se propone una nueva familia de 铆ndices de valoraci贸n de productos y servicios de mayor铆a, y se implementa el QV-ORI que representa las opiniones en un intervalo e incorpora un 铆ndice de confiabilidad intervalar IRI, que establece la confiabilidad de las opiniones no solicitadas de los usuarios. Las mencionadas propuestas se han probado con ejemplos del mundo real, logr谩ndose resultados acordes a lo esperado para estos casos y contexto. Fecha de lectura de Tesis Doctoral: 11 de diciembre 2019Actualmente la sociedad vive un cambio de paradigma denominado Sociedad de la informaci贸n, que afecta a individuos y a empresas/organizaciones en la forma de comunicarse, informase y relacionarse. La segmentaci贸n de consumidores es mayor al existir m煤ltiples canales de informaci贸n; la diferenciaci贸n de productos y servicios es cada vez menor, entonces es necesario conocer los sentimientos basado en las experiencias propias o ajenas relacionadas con productos o servicios. En este contexto, son necesarios sistemas que ayuden en las tomas de decisiones. En este trabajo se han abordado tres retos: la calidad de los datos, en su dimensi贸n de consistencia, la representaci贸n de la informaci贸n; y, por 煤ltimo, 铆ndices de valoraci贸n de productos o servicios, para una valoraci贸n m谩s representativa de la opini贸n de los consumidores o usuarios. Consecuentemente, se ha propuesto un 铆ndice 銆朓C銆梌+, que determina la consistencia de los datos en diferentes tipos de matrices de comparaci贸n entre pares: reciprocas, difusas y aditivas; y un ratio de consistencia, basado en percentiles, para aceptar o rechazar dichas matrices en los procesos de decisi贸n. Tambi茅n, se propone un modelo de decisi贸n multicriterio, que establece preferencias de productos o servicios con datos/opiniones no solicitados extra铆dos de los Social Media, utilizando un intervalos que posibilita mayor informaci贸n; un 铆ndice de consistencia intervalar 銆朓CI銆梌+; los operadores ISMA-OWA y AC-OWG que ranquea las alternativas, y un algoritmo de extracci贸n de submatrices consistentes

    Sistema multiagente para modelar procesos de consenso en toma de decisi贸n en grupo a gran escala usando t茅cnicas de soft computing

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    [ES]La presente Tesis se centra en el campo de los Procesos de Alcance de Consenso en Toma de Decisi贸n en Grupo. En la literatura se han propuesto diversos modelos y enfoques para dar soporte a dichos procesos en problemas de toma de decisi贸n en grupo reales, los cuales normalmente se han centrado en peque帽os grupos de expertos. Sin embargo, dichos modelos presentan algunas dificultades:::;. y limitaciones para la gesti贸n de grandes grupos. Dado que los problemas de toma de decisi贸n en grupo a gran escala, en los que participa un elevado n煤mero de expertos, est谩n cobrando una relevancia cada vez mayor en m煤ltiples entornos tecnol贸gicos, en esta investigaci贸n se propone un Sistema Multiagente basado en t茅cnicas de soft computing, capaz de dar soporte en procesos de negociaci贸n semisupervisados, para alcanzar el consenso en problemas reales en los que participa un elevado n煤mero de expertos.[EN]This thesis focuses on the field of Consensus Reaching Processes within Group Decision Making. Several models and approaches have been proposed in the literature to support such processes in reallife group decision making problems, which have normally focused on small groups of experts. However, such models present some difficulties and limitations for the management of large groups. Due to the fact that large-scale group decision making problems, in which a large number of experts participate, are attaining an increasing relevance in multiple technological environments, this research proposes a multiagent system based on soft computing techniques, capable of giving support to semi-supervised negotiation processes in order to reach consensus in real-life problems in which a large number of experts take partoTesis Univ. Ja茅n. Departamento de Inform谩tica, le铆da el 25 de febrero de 201
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