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Modelado complejo de información lingüística en problemas de toma de decisión en grupo bajo incertidumbre

  • Autores: ÁLVARO LABELLA ROMERO Árbol académico
  • Directores de la Tesis: Luis Martínez López (dir. tes.) Árbol académico, Rosa Mª Rodríguez Domínguez (codir. tes.) Árbol académico
  • Lectura: En la Universidad de Jaén ( España ) en 2021
  • Idioma: español
  • Tribunal Calificador de la Tesis: Humberto Bustince Sola (presid.) Árbol académico, Pedro José Sánchez Sánchez (secret.) Árbol académico, Gabriella Pasi (voc.) Árbol académico
  • Texto completo no disponible (Saber más ...)
  • Resumen
    • El modelado de información lingüística en problemas de Toma de Decisión en Grupo (TDG) con incertidumbre y sus Procesos de Alcance de Consenso (PAC), se ha convertido en una línea de investigación de gran importancia dentro del ámbito de la toma de decisión. La mayoría de propuestas enfocadas al modelado lingüístico, se basan en el enfoque lingüístico difuso y emplean expresiones lingüísticas cercanas a la forma de pensar de los seres humanos para modelar la incertidumbre inherente en los problemas de decisión. Sin embargo, muchas de estas propuestas presentan limitaciones en términos de interpretación y/o precisión. En esta tesis doctoral, se ha propuesto un nuevo marco metodológico para el modelado y tratamiento de incertidumbre para problemas de TDG y PAC mediante expresiones lingüísticas complejas que permite modelar las opiniones de los expertos en este tipo de problemas.

      The modelling of linguistic information in Group Decision Making (GDM) problems with uncertainty and its Consensus Reaching Processes (CRPs) has become a very important research line in the field of decision making. Most of the proposals focused on linguistic modelling are based on the fuzzy linguistic approach and use linguistic expressions close to the way human beings’ thinking to model the uncertainty inherent in decision problems. However, many of these proposals have limitations in terms of interpretation and/or accuracy. In this doctoral thesis, a new methodological framework has been proposed for the modelling and treatment of uncertainty for GDM and CRPs problems by means of complex linguistic expressions that allow modelling the experts’ opinions in this type of problems.


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