Resumen

Debido a la complejidad del sistema y a la falta de experiencia, pueden presentarse incertidumbres epistémicas en el juicio de los expertos sobre la importancia de ciertos índices durante la toma de decisiones en grupo. Se propone un método novedoso de ponderación combinada para resolver el problema de la ponderación de índices cuando existen diversas incertidumbres en los comentarios de los expertos. Basado en la teoría de la evidencia, se expresan de manera uniforme diversos tipos de información de evaluación incierta a través de estructuras de evidencia de intervalo. Se construye una matriz de similitud entre las evidencias de intervalo y se fusiona la información de los expertos. Las calificaciones de los comentarios se cuantifican utilizando el número de intervalo, y se construye una función de probabilidad acumulativa para evaluar la importancia de los índices basándose en la información fusionada. Finalmente, los pesos de los índices se obtienen mediante muestreo aleatorio de Monte Carlo. El método puede procesar la información de los expertos con distintos grados

• Materias:Sistemas multiagente Dinámica de interacción Simulación de comportamientos Ecuaciones diferenciales estocásticas Dinámica caótica
• Subjects:Multiagent systems Interaction dynamics Behavioral simulation Stochastic differential equations Chaotic dynamics
• Palabras claves:Complejidad; Incertidumbres; Método de ponderación; Teoría de la evidencia; Expertos; índices
• Keywords:Complexity; Uncertainties; Weighting method; Evidence theory; Experts; Indices