Método THOR y teoría difusa
Un nuevo enfoque de la introducción de datos
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Una vez instigados por la necesidad de mejora del algoritmo multicriterio de ayuda a la decisión THOR, con respecto a la entrada de datos por parte del decisor, se desarrolló una nueva propuesta con la inclusión de la teoría difusa. En este sentido, con el objetivo de aliviar el esfuerzo cognitivo que el decisor necesita al utilizar el algoritmo THOR, se diseñó una escala difusa que permite al decisor expresar un único juicio de valor. El estudio realizado sobre la metodología THOR sugiere que la inclusión de la teoría difusa, a partir de tres pasos, fuzzificación, inferencia y defu...
Una vez instigados por la necesidad de mejora del algoritmo multicriterio de ayuda a la decisión THOR, con respecto a la entrada de datos por parte del decisor, se desarrolló una nueva propuesta con la inclusión de la teoría difusa. En este sentido, con el objetivo de aliviar el esfuerzo cognitivo que el decisor necesita al utilizar el algoritmo THOR, se diseñó una escala difusa que permite al decisor expresar un único juicio de valor. El estudio realizado sobre la metodología THOR sugiere que la inclusión de la teoría difusa, a partir de tres pasos, fuzzificación, inferencia y defuzzificación es capaz de ordenar y modelar la inexactitud de forma más robusta. Para probar el algoritmo THOR con datos de entrada difusos, se realizó un estudio de caso a partir de la opinión de expertos de empresas privadas, que operan en el muelle público del Puerto de Rio Grande / RS, sobre los indicadores de desempeño portuario con respecto a la economía de los servicios prestados a los buques. Los resultados obtenidos mostraron una gran relevancia para el plan de acción portuario. Además, los resultados de las pruebas computacionales en comparación con otras versiones de THOR son alentadores.
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