Resumen

El proceso de evaluacin y seleccin puede considerarse un complejo problema de anlisis de decisiones basado en criterios mltiples (MCDA) que implica diversas relaciones de interaccin entre criterios en un entorno de gran incertidumbre. Adems, los responsables de la toma de decisiones siempre tienen una racionalidad limitada en el proceso de toma de decisiones de riesgo. Sin embargo, el enfoque actual de evaluacin y seleccin de robots rara vez tiene en cuenta las preferencias de riesgo de los responsables de la toma de decisiones y los criterios interactivos en un entorno de gran incertidumbre. Por tanto, el objetivo de este artculo es desarrollar un enfoque MCDA hbrido para resolver el problema de evaluacin y seleccin de robots. En el marco propuesto, se utiliza el conjunto difuso de intervalo tipo 2 para expresar la informacin de evaluacin incierta proporcionada por los decisores. A continuacin, se desarrolla la medida de distancia de los nmeros difusos de intervalo tipo 2 para determinar la medida difusa de cada criterio. A continuacin, se propone una teora prospectiva ampliada basada en la integral de Choquet desarrollada para evaluar y priorizar el robot teniendo en cuenta las preferencias de riesgo de los responsables de la toma de decisiones y los criterios interactivos. Por ltimo, se selecciona un caso prctico de evaluacin y seleccin de robots en la industria automovilstica para ejemplificar la aplicacin del marco propuesto. A continuacin, se llevan a cabo estudios de comparacin y sensibilidad para demostrar la solidez, eficacia y razonabilidad del enfoque desarrollado.

• Materias:Algoritmos (Matemáticas) Algebra Ingeniería Lógica matemática Matemáticas
• Subjects:Agorithms (Math) Algebra Engineering Mathematical logic mathematics
• Palabras claves:Evaluación; Proceso de selección; MCDA; Responsables de la toma de decisiones; Preferencia por el riesgo; Entorno incierto
• Keywords:Evaluation; Selection process; MCDA; Decision-makers; Risk preference; Uncertain environment