En términos generales, el proceso de Toma de Decisión (TD) está presente en diversas actividades humanas y consiste en elegir la/s mejor/es alternativa/s entre un conjunto de alternativas posibles en pos de alcanzar un/os objetivo/s que satisfaga/n la resolución de un problema. Cuando la información que se maneja para dicho proceso de TD es incierta y cuando en él participan múltiples expertos, el proceso se vuelve aún más complejo. En este sentido, existen diversos modelos y propuestas que ayudan a gestionar este tipo de problemas. En este proyecto se propone la construcción de un framework que permita ayudar en el proceso de TD con incertidumbre de una manera flexible y genérica y que además puedan utilizarlo múltiples expertos (ME) simultáneamente obteniendo una solución grupal para cada problema. Además se evalúan diferentes modelos de información incierta con diferentes operadores de agregación para mejorar el proceso de TD ME.Eje: Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Gimenez, Antonio Manuel

Gramajo, Sergio D.

El Servicio de Difusión de la Creación Intelectual

Framework para Toma de Decisiones  
Multi-Experto Multi-Granular  
con Información Lingüística 
Gramajo Sergio, Gimenez Antonio Manuel 
Grupo de Investigación Sobre Inteligencia Artificial, Universidad Tecnológica Nacional Facultad 
Regional Resistencia, French 414, (3500) Chaco, Argentina. Tel. 362-4432683 
{sergiogramajo,manuelego1}@gmail.com 
Resumen 
En términos generales, el proceso de 
Toma de Decisión (TD) está presente en 
diversas actividades humanas y consiste en 
elegir la/s mejor/es alternativa/s entre un 
conjunto de alternativas posibles en pos de 
alcanzar un/os objetivo/s que satisfaga/n la 
resolución de un problema. Cuando la in-
formación que se maneja para dicho proce-
so de TD es incierta y cuando en él partici-
pan múltiples expertos, el proceso se vuelve 
aún más complejo. En este sentido, existen 
diversos modelos y propuestas que ayudan 
a gestionar este tipo de problemas. En este 
proyecto se propone la construcción de un 
framework que permita ayudar en el proce-
so de TD con incertidumbre de una manera 
flexible y genérica y que además puedan 
utilizarlo múltiples expertos (ME) simultá-
neamente obteniendo una solución grupal 
para cada problema. Además se evalúan 
diferentes modelos de información incierta 
con diferentes operadores de agregación 
para mejorar el proceso de TD ME. 
 
Palabras clave: Toma de decisión 
multi-experto multi-granular, Información 
Lingüística, Framework de decisión. 
 
Contexto 
Este proyecto está inserto en una línea 
de I/D presentada en la Universidad Tecno-
lógica Nacional con código: UTN-1315. 
Título: “Diseño de Técnicas para el Trata-
miento de Situaciones de Incertidumbre en 
Sistemas de Soporte de Decisiones con 
Múltiples Expertos”. Dicho proyecto se 
lleva a cabo en el ámbito del GISIA perte-
neciente a la Facultad Regional Resistencia.  
Introducción 
A modo general, un proceso de TD, 
intenta ayudarnos a tomar decisiones desa-
rrollando métodos y/o modelos que permi-
tan representar  fielmente cada problema. A 
veces el proceso de resolución de un pro-
blema de decisión es muy sencillo y puede 
realizarse mediante el uso de métodos algo-
rítmicos. Sin embargo, muchos problemas 
de decisión no se pueden resolver de esta 
manera debido a la propia dificultad y com-
plejidad del problema. Esto puede deberse a 
que las decisiones están relacionadas con 
los cambios del entorno o la existencia de 
vaguedad e incertidumbre en el propio do-
minio del problema. En este sentido, la teo-
ría clásica de decisión ofrece modelos pro-
babilísticos para gestionar la incertidumbre 
en los problemas de decisión pero, en mu-
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                                        PAGINA - 828 -
chos de ellos, es fácil observar que algunos 
de sus aspectos tienen un carácter no pro-
babilístico ya que están relacionados con la 
imprecisión y la vaguedad propia de la in-
formación con la que tratan. 
Este proyecto se enfoca en procesos 
de TD en ambientes de incertidumbre o 
cuando la información manejada puede ser 
incompleta, vaga o imprecisa. Esto implica 
que la utilidad asignada a cada alternativa 
para resolver un problema tenga que ser 
valorada de forma aproximada. Este es el 
ámbito que más se aproxima a las decisio-
nes de la vida real y del comportamiento 
humano, ya que la imprecisión es inherente 
a los individuos. Precisamente estos pro-
blemas pueden ser resueltos utilizando el 
Enfoque Lingüístico Difuso (ELD) [1] de-
rivado de la  Teoría de Conjuntos Difusos 
[2] que utiliza palabras o frases del lenguaje 
natural como variables (Información Lin-
güística, IL). Con el uso de IL se emplean 
valoraciones con palabras del lenguaje na-
tural en lugar de hacerlo con números, de 
este modo la información disponible se re-
presenta mediante una aproximación lin-
güística que resulta más natural para eva-
luar que una numérica. Hay varias razones 
por las cuales los métodos lingüísticos son 
apropiados. En primer lugar, debido a la 
naturaleza del problema, puede resultar más 
sencillo usar palabras antes que números. 
Segundo, las personas pueden sentirse más 
cómodas y seguras evaluando con palabras 
a través de términos conocidos que tratando 
directamente con números. Tercero, en mu-
chos casos la información para evaluacio-
nes numéricas no está disponible o el costo 
de su obtención es muy elevado [1]. 
Por otro lado, en el proceso de resol-
ver un problema de decisión existe la posi-
bilidad de incluir a múltiples expertos lo 
que puede contribuir a su solución ya que 
ellos pueden tener diferentes apreciaciones 
y enriquecer el resultado final. Además se 
puede incluir a expertos con distintos gra-
dos de experiencia y conocimiento que des-
de el punto de vista de flexibilidad del fra-
mework, su participación puede ser impor-
tante y necesaria. 
Para poder manejar la complejidad, la 
incertidumbre y necesidad de ME inheren-
tes en este tipo de problemas, en este pro-
yecto se propone un framework que gestio-
ne IL Multi-granular [3][4][5].  
La utilización de estas herramientas 
en procesos de TD han sido utilizadas en 
diversos campos como Economía, Matemá-
tica, Inteligencia Artificial, Aplicaciones 
Industriales, Servicios de Internet, Gestión 
de Recursos Humanos, entre otros 
[6][7][8][9][10][11]. 
Líneas de investigación y 
desarrollo 
En el proyecto “Diseño de Técnicas 
para el Tratamiento de Situaciones de Incer-
tidumbre en Sistemas de Soporte de Deci-
siones con Múltiples Expertos” se diseñó e 
implementó un sistema de soporte a las 
decisiones con Información Lingüística 
[7][12] y el Proceso Analítico Jerárquico 
(AHP) [7]. Este sistema permite que múlti-
ples expertos puedan participar conjunta-
mente en proyectos que ayuden a la toma de 
decisiones, cuya información se procesa 
utilizando las técnicas anteriormente men-
cionadas. Cada uno de estos proyectos tiene 
un conjunto de alternativas y un conjunto 
de criterios que el experto deberá valorar en 
base a su experticia. El procesamiento y 
obtención de la conclusión del sistema pue-
de realizarse para un experto en particular y 
para todos los expertos que participen en el 
proyecto. En el procesamiento se omite la 
información de aquellos expertos si no se 
encuentra completa y suficientemente con-
sistente 
 
 
 
 
____________________________________
                                        PAGINA - 829 -
Resultados y objetivos 
 Para la construcción del framework 
inicialmente fue necesario modelar los dife-
rentes aspectos de los problemas de TD que 
abordamos en este proyecto, como ser: in-
formación cualitativa del problema a través 
de valores lingüísticos o IL, manejo de múl-
tiples expertos, modelado de la información 
lingüística multi-granular (para incluir ex-
pertos con distintos grados de conocimiento 
o experiencia) y debido a que se maneja IL 
es necesario realizar procesos de Compu-
tación con Palabras (CW) [7][8][13][14] 
para obtener los resultados finales.  
Debido a diferentes ventajas respecto 
a otros métodos para representar IL, en este 
trabajo se emplea el Modelo de Representa-
ción Lingüística Difusa 2-tupla (MRLD2T) 
[8] que permite trabajar con múltiples ex-
pertos en dominios multi-granulares sin 
pérdida de información haciendo uso de 
herramientas como Jerarquías Lingüísticas 
Extendidas (ELH) [15]. 
Para implementar las características 
mencionadas fue necesario definir un mo-
delo que permita satisfacer los requisitos 
mencionados con la mayor flexibilidad, 
eficiencia y simplicidad posible. Por lo que 
se plantea un esquema teórico genérico de 
decisión dividido en 6 etapas: 
1. En principio se debe identificar el 
objetivo del problema. 
2. Identificar los objetos que forman 
parte del proceso como el conjunto de al-
ternativas para resolver el objetivo,  los 
criterios de las alternativas y los expertos 
que participan del proceso de decisión.  
3. Se identifica el contexto de la deci-
sión. Es decir, los términos lingüísticos que 
van a utilizar los expertos y la cantidad ne-
cesaria para cada experto según su conoci-
miento o experiencia. 
Por ejemplo, un conjunto de 7 términos 
lingüísticos podría estar dado por el conjun-
to S={s0=extremadamente bajo, s1=muy 
bajo, s2=bajo, s3=medio, s4=alto, s5=muy 
alto, s6=extremadamente alto}. Expertos 
con mayor conocimiento podrían utilizar un 
conjunto de 9 términos y expertos con me-
nor conocimiento podrían utilizar 5 térmi-
nos, integrando así el conjunto de términos 
lingüísticos multi-granulares. Este concepto 
también está asociado con la capacidad hu-
mana de valorar diferentes elementos [16]. 
Cada CTL tiene asociada una sintaxis defi-
nida por la lingüística de los términos utili-
zados y una semántica definida por funcio-
nes de pertenencia triangulares (ver Figura 
1). 
4. Se realizan las valoraciones por 
parte de cada uno de los expertos que parti-
cipa del proceso de decisión. 
5. Una vez realizadas las valoraciones 
el sistema realiza los cálculos computacio-
nes para obtener los resultados finales. Para 
ello esta etapa tiene dos pasos: 
 (i) Unificación de la información lin-
güística multi-granular. Este se debe a que 
los expertos han expresado sus valoraciones 
en diferentes conjuntos de etiquetas lingüís-
ticas. 
3 etiquetas
5 etiquetas
9 etiquetas
3 etiquetas
5 etiquetas
9 etiquetas
Proceso Computacional de Toma de Decisión ResultadosContexto y Recopilación
Framework de Decisión Lingüistica           
Fig. 1. Esquema del Framework de Decisión
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                                        PAGINA - 830 -
(ii) Agregación de la información uni-
ficada en el paso previo. Es significa, obte-
ner un valor global para cada objeto valora-
do utilizando diferentes operadores para 
ello.  
6. Una vez agregada la información, 
los resultados finales y globales son expre-
sados para cada experto. 
El funcionamiento para la TD em-
pleando el framework que soporte las eta-
pas teóricas mencionadas puede verse en la 
Figura 1 e implica los siguientes pasos: 
a) Creación del Proyecto. Aquí se 
crea el proyecto con el objetivo de la deci-
sión (etapa 1). 
b) Creación del contexto de la deci-
sión. En este paso se crean las alternativas 
que son posibles soluciones del problema 
de decisión. Además los criterios que se 
tendrán en cuenta para las valoraciones y 
por otro lado, se asignan los expertos que 
van a participar del proyecto y se les asigna 
a cada uno de ellos el conjunto de etiquetas 
que van a utilizar en el proceso de decisión 
(etapas 2 y 3).  
c) Recopilación de la información. En 
este paso cada experto valora los criterios 
en cada alternativa con su conjunto de tér-
minos (etapa 4). 
d) Proceso computacional de TD. Es-
te paso es transparente para los expertos y 
consiste en realizar los cálculos con pala-
bras para obtener una utilidad por cada al-
ternativa de forma global e individual (eta-
pa 5 (i) y (ii)). 
e) Resultados. Los resultados finales 
son mostrados al usuario, de acuerdo a su 
conocimiento, en un ranking de alternativas 
ordenadas en una escala descendente (etapa 
6). Para ello se emplearon diferentes opera-
dores de agregación basados en media y 
operadores ponderados. Esto permite estu-
diar los resultados de forma analítica para 
cada decisión y elegir la alternativa que 
solucione el problema que mejor se adapte 
a los objetivos del proyecto creado con el 
framework.  
Formación de Recursos Hu-
manos 
La formación de recursos humanos es 
la siguiente: 
Formación de becarios: 
Los becarios Giménez Antonio Ma-
nuel y Wanderer Leonardo Simón son 
alumnos avanzados de la carrera de ingenie-
ría en sistemas de información que han sido 
beneficiados con una beca de finalización 
de carrera. De esta manera es posible fo-
mentar la actividad de investigación en 
alumnos que están próximos a recibirse y 
estimularlos a que la adopten como activi-
dad profesional. 
Formación de postgrado:  
A partir de las líneas de investigación 
desarrolladas en el proyecto se han logrado 
finalizar dos tesis doctorales. Los ingenie-
ros Gramajo Sergio y Karanik Marcelo han 
finalizado su tesis doctoral del programa de 
Doctorado en Ingeniería de Sistemas y 
Computación de la Universidad de Málaga 
(España) en temáticas de TD relacionadas 
al actual proyecto. 
Equipo de trabajo: 
La estructura del equipo de trabajo es 
la siguiente: 
 Director del Proyecto: Dr. Marcelo Ka-
ranik. 
 Docente-Investigador: Dr. Sergio Gra-
majo. 
 Alumnos becados:  
- Giménez Antonio Manuel 
- Wanderer Leonardo Simón. 
____________________________________
                                        PAGINA - 831 -
Referencias 
1.  Zadeh, L.: The concept of a 
linguistic variable and its 
application to approximate 
reasoning. Part I, Part II and Part III. 
Information Sciences 199–249,301–
357,143–180 (1975) 
2.  Zadeh, L.A.: Fuzzy sets. 
Information and Control 8, 338-353 
(1965) 
3.  Herrera, F., Martínez, L.: A Model 
Based on Linguistic 2-Tuples for 
Dealing with Multigranular 
Hierarchical Linguistic Contexts in 
Multi-Expert Decision-Making. 
IEEE Transactions on Systems, Man 
and Cybernetics -Part B: 
Cybernetics 31, 227-234 (2001) 
4.  Herrera, F., Herrera-Viedma, E., 
Martínez, L.: A Fusion Approach 
for Managing Multi-Granularity 
Linguistic Term Sets in Decision 
Making", Fuzzy Sets and Systems. 
Fuzzy Sets and Systems 114, 43-58 
(2000) 
5.  Herrera, F., Herrera-Viedma, E.: 
Linguistic decision analysis: Steps 
for solving decision problems under 
linguistic information. Fuzzy Sets 
and Systems 115, 67-82 (2000) 
6.  Power, Sharda, D.J., Braden, R., 
Shenker, D.C.a.S.: Decision support 
systems. Springer Handbook of 
Automation (2009) 
7.  Martínez, L., Ruan, D., Herrera, F.: 
Computing with Words in Decision 
support Systems: An overview on 
Models and Applications. 
International Journal of 
Computational Intelligence Systems 
(IJCIS) 3, 382-395 (2010) 
8.  Herrera, F., Martínez, L.: A 2-tuple 
Fuzzy Linguistic Representation 
Model for Computing with Words. 
IEEE Transactions on Fuzzy 
Systems 8, 746-752 (2000) 
9.  Gramajo, S., Martínez, L.: A 
linguistic deci-sion support model 
for QoS priorities in networking. 
Knowledge-Based Systems, New 
Trends on Intelligent Decision 
Support Systems 32, 65-75 (2012) 
10.  Martínez, L.: Sensory Evaluation 
Based on Linguistic Decision 
Analysis. International Journal of 
Aproximated Reasoning 44, 148-
164 (2007) 
11.  Andrés, R.d., García-Lapresta, J.L.: 
A multi-granular linguistic model 
for management decision-making in 
performance appraisal Soft 
Computing 14, 21-34 (2010) 
12.  Saaty, T.L.: How to Make a 
Decision - The Analytic Hierarchy 
Process. European Journal of 
Operational Research 48, 9-26 
(1990) 
13.  Delgado, M., Verdegay, J.L., Vila, 
M.A.: Aggregation Operations of 
Linguistic Labels. International 
Journal of Intelligent Systems 2, 
351-370 (1993) 
14.  Yager, R.R.: On ordered weighted 
averaging aggregation operators in 
multi-criteria decision making. 
IEEE Transaction on Systems, Man, 
and Cybernetics 18, 183–190 (1998) 
15.  Espinilla, M., Liu, J., Martíınez, 
a.L.: An extended hierarchical 
linguistic model for decision-
making problems. Computational 
Intelligence 27, 489-512 (2011) 
16.  Miller, G.A.: The Magical Number 
Seven, Plus or Minus Two: Some 
Limits on Our Capacity for 
Information Processing. 
Psychological Review 63, 81-97 
(1956) 
 
 
____________________________________
                                        PAGINA - 832 -


Spanish

Framework para toma de decisiones multi-experto multi-granular con información lingüística

SEDICI - Repositorio de la UNLP

Servicio de Difusión de la Creación Intelectual

Framework para Toma de Decisiones  Multi-Experto Multi-Granular  con Información Lingüística Gramajo Sergio, Gimenez Antonio Manuel Grupo de Investigación Sobre Inteligencia Artificial, Universidad Tecnológica Nacional Facultad Regional Resistencia, French 414, (3500) Chaco, Argentina. Tel. 362-4432683 {sergiogramajo,manuelego1}@gmail.com Resumen En términos generales, el proceso de Toma de Decisión (TD) está presente en diversas actividades humanas y consiste en elegir la/s mejor/es alternativa/s entre un conjunto de alternativas posibles en pos de alcanzar un/os objetivo/s que satisfaga/n la resolución de un problema. Cuando la in-formación que se maneja para dicho proce-so de TD es incierta y cuando en él partici-pan múltiples expertos, el proceso se vuelve aún más complejo. En este sentido, existen diversos modelos y propuestas que ayudan a gestionar este tipo de problemas. En este proyecto se propone la construcción de un framework que permita ayudar en el proce-so de TD con incertidumbre de una manera flexible y genérica y que además puedan utilizarlo múltiples expertos (ME) simultá-neamente obteniendo una solución grupal para cada problema. Además se evalúan diferentes modelos de información incierta con diferentes operadores de agregación para mejorar el proceso de TD ME.  Palabras clave: Toma de decisión multi-experto multi-granular, Información Lingüística, Framework de decisión.  Contexto Este proyecto está inserto en una línea de I/D presentada en la Universidad Tecno-lógica Nacional con código: UTN-1315. Título: “Diseño de Técnicas para el Trata-miento de Situaciones de Incertidumbre en Sistemas de Soporte de Decisiones con Múltiples Expertos”. Dicho proyecto se lleva a cabo en el ámbito del GISIA perte-neciente a la Facultad Regional Resistencia.  Introducción A modo general, un proceso de TD, intenta ayudarnos a tomar decisiones desa-rrollando métodos y/o modelos que permi-tan representar  fielmente cada problema. A veces el proceso de resolución de un pro-blema de decisión es muy sencillo y puede realizarse mediante el uso de métodos algo-rítmicos. Sin embargo, muchos problemas de decisión no se pueden resolver de esta manera debido a la propia dificultad y com-plejidad del problema. Esto puede deberse a que las decisiones están relacionadas con los cambios del entorno o la existencia de vaguedad e incertidumbre en el propio do-minio del problema. En este sentido, la teo-ría clásica de decisión ofrece modelos pro-babilísticos para gestionar la incertidumbre en los problemas de decisión pero, en mu-____________________________________                                        PAGINA - 828 -chos de ellos, es fácil observar que algunos de sus aspectos tienen un carácter no pro-babilístico ya que están relacionados con la imprecisión y la vaguedad propia de la in-formación con la que tratan. Este proyecto se enfoca en procesos de TD en ambientes de incertidumbre o cuando la información manejada puede ser incompleta, vaga o imprecisa. Esto implica que la utilidad asignada a cada alternativa para resolver un problema tenga que ser valorada de forma aproximada. Este es el ámbito que más se aproxima a las decisio-nes de la vida real y del comportamiento humano, ya que la imprecisión es inherente a los individuos. Precisamente estos pro-blemas pueden ser resueltos utilizando el Enfoque Lingüístico Difuso (ELD) [1] de-rivado de la  Teoría de Conjuntos Difusos [2] que utiliza palabras o frases del lenguaje natural como variables (Información Lin-güística, IL). Con el uso de IL se emplean valoraciones con palabras del lenguaje na-tural en lugar de hacerlo con números, de este modo la información disponible se re-presenta mediante una aproximación lin-güística que resulta más natural para eva-luar que una numérica. Hay varias razones por las cuales los métodos lingüísticos son apropiados. En primer lugar, debido a la naturaleza del problema, puede resultar más sencillo usar palabras antes que números. Segundo, las personas pueden sentirse más cómodas y seguras evaluando con palabras a través de términos conocidos que tratando directamente con números. Tercero, en mu-chos casos la información para evaluacio-nes numéricas no está disponible o el costo de su obtención es muy elevado [1]. Por otro lado, en el proceso de resol-ver un problema de decisión existe la posi-bilidad de incluir a múltiples expertos lo que puede contribuir a su solución ya que ellos pueden tener diferentes apreciaciones y enriquecer el resultado final. Además se puede incluir a expertos con distintos gra-dos de experiencia y conocimiento que des-de el punto de vista de flexibilidad del fra-mework, su participación puede ser impor-tante y necesaria. Para poder manejar la complejidad, la incertidumbre y necesidad de ME inheren-tes en este tipo de problemas, en este pro-yecto se propone un framework que gestio-ne IL Multi-granular [3][4][5].  La utilización de estas herramientas en procesos de TD han sido utilizadas en diversos campos como Economía, Matemá-tica, Inteligencia Artificial, Aplicaciones Industriales, Servicios de Internet, Gestión de Recursos Humanos, entre otros [6][7][8][9][10][11]. Líneas de investigación y desarrollo En el proyecto “Diseño de Técnicas para el Tratamiento de Situaciones de Incer-tidumbre en Sistemas de Soporte de Deci-siones con Múltiples Expertos” se diseñó e implementó un sistema de soporte a las decisiones con Información Lingüística [7][12] y el Proceso Analítico Jerárquico (AHP) [7]. Este sistema permite que múlti-ples expertos puedan participar conjunta-mente en proyectos que ayuden a la toma de decisiones, cuya información se procesa utilizando las técnicas anteriormente men-cionadas. Cada uno de estos proyectos tiene un conjunto de alternativas y un conjunto de criterios que el experto deberá valorar en base a su experticia. El procesamiento y obtención de la conclusión del sistema pue-de realizarse para un experto en particular y para todos los expertos que participen en el proyecto. En el procesamiento se omite la información de aquellos expertos si no se encuentra completa y suficientemente con-sistente     ____________________________________                                        PAGINA - 829 -Resultados y objetivos  Para la construcción del framework inicialmente fue necesario modelar los dife-rentes aspectos de los problemas de TD que abordamos en este proyecto, como ser: in-formación cualitativa del problema a través de valores lingüísticos o IL, manejo de múl-tiples expertos, modelado de la información lingüística multi-granular (para incluir ex-pertos con distintos grados de conocimiento o experiencia) y debido a que se maneja IL es necesario realizar procesos de Compu-tación con Palabras (CW) [7][8][13][14] para obtener los resultados finales.  Debido a diferentes ventajas respecto a otros métodos para representar IL, en este trabajo se emplea el Modelo de Representa-ción Lingüística Difusa 2-tupla (MRLD2T) [8] que permite trabajar con múltiples ex-pertos en dominios multi-granulares sin pérdida de información haciendo uso de herramientas como Jerarquías Lingüísticas Extendidas (ELH) [15]. Para implementar las características mencionadas fue necesario definir un mo-delo que permita satisfacer los requisitos mencionados con la mayor flexibilidad, eficiencia y simplicidad posible. Por lo que se plantea un esquema teórico genérico de decisión dividido en 6 etapas: 1. En principio se debe identificar el objetivo del problema. 2. Identificar los objetos que forman parte del proceso como el conjunto de al-ternativas para resolver el objetivo,  los criterios de las alternativas y los expertos que participan del proceso de decisión.  3. Se identifica el contexto de la deci-sión. Es decir, los términos lingüísticos que van a utilizar los expertos y la cantidad ne-cesaria para cada experto según su conoci-miento o experiencia. Por ejemplo, un conjunto de 7 términos lingüísticos podría estar dado por el conjun-to S={s0=extremadamente bajo, s1=muy bajo, s2=bajo, s3=medio, s4=alto, s5=muy alto, s6=extremadamente alto}. Expertos con mayor conocimiento podrían utilizar un conjunto de 9 términos y expertos con me-nor conocimiento podrían utilizar 5 térmi-nos, integrando así el conjunto de términos lingüísticos multi-granulares. Este concepto también está asociado con la capacidad hu-mana de valorar diferentes elementos [16]. Cada CTL tiene asociada una sintaxis defi-nida por la lingüística de los términos utili-zados y una semántica definida por funcio-nes de pertenencia triangulares (ver Figura 1). 4. Se realizan las valoraciones por parte de cada uno de los expertos que parti-cipa del proceso de decisión. 5. Una vez realizadas las valoraciones el sistema realiza los cálculos computacio-nes para obtener los resultados finales. Para ello esta etapa tiene dos pasos:  (i) Unificación de la información lin-güística multi-granular. Este se debe a que los expertos han expresado sus valoraciones en diferentes conjuntos de etiquetas lingüís-ticas. 3 etiquetas5 etiquetas9 etiquetas3 etiquetas5 etiquetas9 etiquetasProceso Computacional de Toma de Decisión ResultadosContexto y RecopilaciónFramework de Decisión Lingüistica           Fig. 1. Esquema del Framework de Decisión____________________________________                                        PAGINA - 830 -(ii) Agregación de la información uni-ficada en el paso previo. Es significa, obte-ner un valor global para cada objeto valora-do utilizando diferentes operadores para ello.  6. Una vez agregada la información, los resultados finales y globales son expre-sados para cada experto. El funcionamiento para la TD em-pleando el framework que soporte las eta-pas teóricas mencionadas puede verse en la Figura 1 e implica los siguientes pasos: a) Creación del Proyecto. Aquí se crea el proyecto con el objetivo de la deci-sión (etapa 1). b) Creación del contexto de la deci-sión. En este paso se crean las alternativas que son posibles soluciones del problema de decisión. Además los criterios que se tendrán en cuenta para las valoraciones y por otro lado, se asignan los expertos que van a participar del proyecto y se les asigna a cada uno de ellos el conjunto de etiquetas que van a utilizar en el proceso de decisión (etapas 2 y 3).  c) Recopilación de la información. En este paso cada experto valora los criterios en cada alternativa con su conjunto de tér-minos (etapa 4). d) Proceso computacional de TD. Es-te paso es transparente para los expertos y consiste en realizar los cálculos con pala-bras para obtener una utilidad por cada al-ternativa de forma global e individual (eta-pa 5 (i) y (ii)). e) Resultados. Los resultados finales son mostrados al usuario, de acuerdo a su conocimiento, en un ranking de alternativas ordenadas en una escala descendente (etapa 6). Para ello se emplearon diferentes opera-dores de agregación basados en media y operadores ponderados. Esto permite estu-diar los resultados de forma analítica para cada decisión y elegir la alternativa que solucione el problema que mejor se adapte a los objetivos del proyecto creado con el framework.  Formación de Recursos Hu-manos La formación de recursos humanos es la siguiente: Formación de becarios: Los becarios Giménez Antonio Ma-nuel y Wanderer Leonardo Simón son alumnos avanzados de la carrera de ingenie-ría en sistemas de información que han sido beneficiados con una beca de finalización de carrera. De esta manera es posible fo-mentar la actividad de investigación en alumnos que están próximos a recibirse y estimularlos a que la adopten como activi-dad profesional. Formación de postgrado:  A partir de las líneas de investigación desarrolladas en el proyecto se han logrado finalizar dos tesis doctorales. Los ingenie-ros Gramajo Sergio y Karanik Marcelo han finalizado su tesis doctoral del programa de Doctorado en Ingeniería de Sistemas y Computación de la Universidad de Málaga (España) en temáticas de TD relacionadas al actual proyecto. Equipo de trabajo: La estructura del equipo de trabajo es la siguiente:  Director del Proyecto: Dr. Marcelo Ka-ranik.  Docente-Investigador: Dr. Sergio Gra-majo.  Alumnos becados:  - Giménez Antonio Manuel - Wanderer Leonardo Simón. ____________________________________                                        PAGINA - 831 -Referencias 1.  Zadeh, L.: The concept of a linguistic variable and its application to approximate reasoning. 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Framework para toma de decisiones multi-experto multi-granular con información lingüística

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