Resumen

Los métodos de toma de decisiones multiatributo (MADM) basados en comparaciones por pares se han utilizado y estudiado ampliamente en los últimos años. Sin embargo, la percepción y el conocimiento de la representación semántica de la escala de valoración lingüística y el modo en que se realizan las comparaciones por pares siguen siendo objeto de debate. La escala de proporción comúnmente utilizada es susceptible de producir aplicaciones erróneas y el estilo de comparación basado en matrices necesita demasiadas comparaciones y no es capaz de garantizar la consistencia de la matriz cuando el número de objetos implicados es grande. Esta investigación propone un nuevo método MADM CBWM (Cognitive Best Worst Method) que adopta la escala de intervalo para representar la diferencia entre pares y sólo compara cada objeto con el mejor objeto y el peor objeto en lugar de con todos los demás objetos. El CBWM es un método basado en vectores que sólo necesita 2n-3 comparaciones por pares y tiene más probabilidades de generar comparaciones coherentes y resultados fiables. El análisis teórico y una aplicación real demuestran la eficacia de CBWM.

• Materias:Álgebra Análisis Matemático Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:Algebra Mathematical Analysis Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:Comparación por pares; toma de decisiones multiatributo; métodos MADM; representación semántica; escala de valoración lingüística; método CBWM.
• Keywords:Pairwise comparison; multiattribute decision-making; MADM methods; semantic representation; linguistic rating scale; CBWM method