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dc.contributor.advisorMartínez López, Luis-
dc.contributor.authorGARCÍA ZAMORA, DIEGO-
dc.contributor.otherUniversidad de Jaén. Departamento de Informáticaes_ES
dc.date.accessioned2024-02-11T07:57:21Z-
dc.date.available2024-02-11T07:57:21Z-
dc.date.issued2023-07-13-
dc.date.submitted2023-07-13-
dc.identifier.citationp.[http://hdl.handle.net/10953/]es_ES
dc.identifier.isbn978849159es_ES
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10953/2363-
dc.description.abstractLa Toma de Decisiones en Grupo a Gran Escala (TDGGE) facilita la resolución de problemas reales en la que participan un número de decisores mucho mayor que en la TDG clásica. Sin embargo, incrementar la cantidad de decisores involucrados en el proceso de decisión conlleva un aumento de su complejidad. Por lo tanto, es necesario desarrollar nuevos modelos, métodos y herramientas para mejorar, analizar y resolver los problemas de TDGGE. Todo esto implica nuevos desafíos tales como el modelado no lineal de preferencias, procesos de TDGGE con cientos o miles de expertos, y la necesidad de métricas objetivas para evaluar el rendimiento de los procesos de consenso. La investigación de esta tesis doctoral busca mejorar los procesos de TDGGE mediante el uso de herramientas y modelos matemáticos, con el objetivo alcanzar los desafíos anteriores y aumentar la precisión y robustez de los modelos en TDGGE.es_ES
dc.description.abstractLarge Scale Group Decision Making (LSGDM) facilitates the resolution of real problems involving a much larger number of decision-makers than in classical GDM. However, increasing the number of decision- makers who take part in the decision process leads to an increment in its complexity. Therefore, it is necessary to develop new models, methods, and tools to improve, analyze and solve LSGDM problems. All this implies new challenges such as nonlinear modeling of preferences, LSGDM processes with hundreds or thousands of experts, and the need for objective metrics to evaluate the performance of consensus processes. The research of this Ph.D. thesis seeks to improve LSGDM processes by using mathematical tools and models, with the aim of achieving the above challenges and increasing the accuracy and robustness of LSGDM models.es_ES
dc.description.sponsorshipTesis Univ. Jaén. Departamento de Informáticaes_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherJaén : Universidad de Jaénes_ES
dc.rightsLicencia Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 3.0 Españaes_ES
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 España*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/*
dc.subjecttoma de decisiones en grupo a gran escalaes_ES
dc.subjectprocesos de alcance de consenso a gran escalaes_ES
dc.subjectmodelado no lineal de preferenciases_ES
dc.subjectmodelos de consenso de coste mínimoes_ES
dc.titleTOMA DE DECISIONES INTELIGENTES BAJO INCERTIDUMBREes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesises_ES
europeana.type.TEXTTEXTes_ES
dc.subject.udc120317es_ES
dc.subject.udc120709es_ES
dc.subject.udc120711es_ES
dc.subject.udc120904es_ES
europeana.dataProviderUniversidad de Jaén. Españaes_ES
europeana.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/es_ES
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
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