Clasificación borrosa basada en disimilitud para la valoración inicial de desastres

En la gestión de desastres y emergencias, es crucial una valoración inicial correcta de las consecuencias de los fenómenos adversos para permitir una toma de decisiones adecuada. Sin embargo, no se requiere que esta valoración inicial sea necesariamente totalmente precisa, por lo que su obtención puede asimilarse con un problema de clasificación borrosa en el que las clases presentan una estructura relevante, que emana de la semántica del contexto y de los requisitos del problema de decisión. Este trabajo propone la consideración de un operador de disimilitud para la introducción de esta estructura en los procesos de aprendizaje y razonamiento de un clasificador borroso, lo que redunda en una mejora de la adaptación del clasificador a las características y los requisitos en términos de toma de decisiones del contexto de la gestión de desastres

Aproximación al Estado de Investigación en Logística Humanitaria: Un enfoque Bibliométrico

El presente proyecto, pretende el desarrollo de un estudio bibliométrico que permita identificar las bases conceptuales y las contribuciones relevantes en una de las áreas emergentes de la logística: La logística humanitaria. El proyecto seleccionará las principales publicaciones disponibles en Academic Search Complete, Emerald, Science Direct, y en las herramientas bibliográficas Scopus e ISI Web of Science con el acceso que ofrece la licencia de la Universidad Nacional de Colombia, para posteriormente, aplicar los principios de la bibliometría identificando las principales tendencias de investigación en el objeto de estudio seleccionado, utilizando indicadores y herramientas estadísticas descriptivas y mediciones de co-citación, detallando el contenido conceptual de cada artículo y estableciendo el estado de obsolescencia de la literatura disponible. Por último, la presente investigación realizará una discusión de los hallazgos de revisiones bibliográficas previas, frente a los resultados obtenidos en el desarrollo del presente estudio, de manera que se puedan identificar futuras líneas de investigación, orientadas hacia el desarrollo conceptual y solución de los retos que impone en la actualidad la logística humanitariaAbstract : The aim of this project is to develop a bibliometrics study that will be able to identify the conceptual bases and main contribution in one of the emerging areas of research in logistics known as Humanitarian logistics. This research paper will select the main publications in the databases available: Academic Search Complete, Emerald and Science Direct and other bibliographic tools as Scopus and ISI web of Science, by using the available access for the members of the National University of Colombia. Then applying the bibliometric principles, in order to bring out the main research trends of Humanitarian Logistics, using indicators and descriptive statistics tools and co-citation measurements, detailing the conceptual content of each publication and establishing the obsolescence level of the available literature. Finally, this research will propose a discussion regarding the findings of previous bibliographic reviews, compared to the results of the present study, in that manner that might help identify future research lines. These lines should be directed to the conceptual development and solution of the challenges that nowadays the humanitarian logistics facesMaestrí

Rule-based classification by means of bipolar criteria

Classification problems often play an important role in many decision contexts. Therefore, the design of decision support tools to operate in such contexts usually involves the formulation of adequate classification models. Fuzzy rule-based classifiers FRBCS are excellent methodological tools for this purpose due to their interpretability and ability to deal with linguistic knowledge representations. Learning of these rules from data is an increasingly common practice in order to avoid complex knowledge engineering processes. This paper proposes the notions of minor and significant exceptions to a rule in order to extend the notion of counterexample and thus enhance the representational and modelling power of FRBCS. This allows to consider some classes as being dissimilar or opposite, and leads to the introduction of a bipolar approach in rule based learning for classification, as the evaluation of rules in terms of positive and negative evidence is enabled in this way. As a consequence, it is then possible to introduce significant features and requirements of the decision contexts in the underlying classification models in a flexible and practical way. In order to illustrate the usage of the proposed bipolar classification framework, an example of application in the context of humanitarian logistics decision making is described