Hierarchical outranking methods for multi-criteria decision aiding

• Autores: Luis Miguel Del Vasto Terrientes
• Directores de la Tesis: Aïda Valls Mateu (dir. tes.)
• Lectura: En la Universitat Rovira i Virgili ( España ) en 2015
• Idioma: catalán
• Tribunal Calificador de la Tesis: Núria Agell Jané (presid.), Antonio Moreno Ribas (secret.), Luis Miguel Cándido Dias (voc.)
• Materias:
  • Matemáticas
    • Ciencia de los ordenadores
      • Inteligencia artificial
      • Calculo digital
    • Estadística
      • Teoría y procesos de decisión
• Enlaces
  • Tesis en acceso abierto en: TDX
• Resumen

  • Els mètodes d’Ajut a la Decisió Multi-Criteri assisteixen en la pressa de decisions implicant múltiples criteris conflictius. Existeixen dos enfocaments principals per resoldre aquest tipus de problemes: els mètodes basats en utilitat i d’outranking, cadascun amb les seves fortaleses i debilitats. Els mètodes outranking estan basats en models d’elecció social combinats amb tècniques d’intel·ligència artificial (com gestió de dades categòriques o d’incertesa). Son eines per una avaluació i comparació realista d’alternatives, basant-se en les necessitats i coneixements del prenedor de la decisió. Una de les debilitats dels mètodes outranking és la no consideració de jerarquies de criteris, que permeten una organització natural del problema, distingint diferents nivells de generalitat que modelen les relacions taxonòmiques implícites entre criteris. En aquesta tesi ens enfoquem en el desenvolupament d’eines d’outranking jeràrquiques i la seva aplicació en casos d’estudi reals per problemes de classificació i rànquing.