El principal propósito de esta tesis consiste en presentar un nuevo modelo de representación para la información linguística junto con un proceso computacional asociado que nos permita superar las limitaciones que presentan los modelos computacionales clásicos sobre la representación clásica de la información linguística como son:
1,- La pérdida de información a la hora de operar sobre información linguística.
2.- La dificultad para agregar información linguística expresada sobre conjuntos de términos linguístics con distinta granularidad.
3.- La difilcultad para realizar la combinación de información linguística y numérica.
Con este nuevo modelo de representación para la información linguística se desarrollarán un proceso de agregación para "información linguística multigranular" y otro para agregar "información linguística y numérica" que serán aplicados sobre problemas de Toma de Decisiones.
Para presentar todos estos modelos y procesos, la memoria se estructura como sigue:
En el capítulo 2 se presenta un nuevo modelo de representación para información linguística basada en 2-tuplas y un modelo computacional sin pérdida de información asociado sobre dicha representación.
En el capítulo 3 se desarrolla un proceso de agregación para información linguística multigranulara basado en el modelo de representación linguístico con 2-tuplas, que es aplicado sobre un problema de Toma de Decisiones Multiexperto.
En el capítulo 4 se diseña un proceso de agregación para información numérica y linguística basada en el modelo con 2-tuplas aplicándose sobre un problema de Toma de Decisiones multicriterio.
En el capítulo 5 se resuelve un problema de TDMC-ME con un modelo clásico y con el nuevo modelo haciendose una comparativa de los resultados obtenidos y de las mejoras del nuevo.#
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