Algunas aportaciones sobre representación de preferencias
En la mayoría de los problemas de decisión multicriterio se supone un conocimiento a priori de los criterios. Sin embargo, esta hipótesis no parece ser la más adecuada en diversas situaciones. En esta línea de búsqueda de los criterios subyacentes del decisor, surge el concepto de dimensión inicialm...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | tesis doctoral |
| Fecha de publicación: | 2004 |
| País: | España |
| Institución: | Universidad Complutense de Madrid (UCM) |
| Repositorio: | Docta Complutense |
| Idioma: | español |
| OAI Identifier: | oai:docta.ucm.es:20.500.14352/55498 |
| Acceso en línea: | https://hdl.handle.net/20.500.14352/55498 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Decisión toma de Modelos matemáticos Estadística aplicada |
| Sumario: | En la mayoría de los problemas de decisión multicriterio se supone un conocimiento a priori de los criterios. Sin embargo, esta hipótesis no parece ser la más adecuada en diversas situaciones. En esta línea de búsqueda de los criterios subyacentes del decisor, surge el concepto de dimensión inicialmente propuesto por Dushnik y Miller. Sin embargo, este concepto solamente es aplicado a órdenes parciales. En esta memoria se define un nuevo concepto de dimensión que permitirá la representación de cualquier relación de preferencia no reflexiva, se analizaran propiedades asociadas a este concepto así como algoritmos para su cálculo. Este nuevo concepto de dimensión permite su extensión al contexto difuso permitiendo una representación de cualquier relación de preferencia difusa, sin más que analizar la secuencia de alfa-cortes de dicha relación. El análisis de las relaciones de preferencia permitirá el desarrollo de diversos algoritmos interactivos de clasificación difusa de imágenes digitales obtenidas vía satélite. Se desarrollan algoritmos no supervisados de clasificación desde dos perspectivas diferentes, el conceptó de variacional de un píxel y la coloración de grafos difusos que modelizan la imagen digital. |
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