Multi-criteria evaluation based on a preference function and representative objects of their classes: a new method that models imprecise and uncertain information
Eduardo René Fernández González 1
eduardo.fernandez@uadec.edu.mx
Jorge Adalberto Navarro Castillo 2
jnavarro@uas.edu.mx
María de la Luz Medina Gracia 1
Maria_medina_gracia@uadec.edu.mx
Nadia Elizabeth Moya Fernández 1
nadiamoyafernandez@uadec.edu.mx
1 Facultad de Contaduría y Administración, Unidad Torreón
Universidad Autónoma de Coahuila Blvd, Revolución Oriente 151 Ciudad Universitaria, Torreón, Coahuila, C.P. 27000
2 Facultad de Informática
Universidad Autónoma de Sinaloa
Josefa Ortiz de Domínguez s/n
Ciudad Universitaria, Culiacán, Sinaloa C.P. 80040
CienciAcierta No. 67 Julio-Septiembre
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RESUMEN:
Se presenta un método para clasificar objetos caracterizados por múltiples criterios en categorías evaluativas. Como los objetos a clasificar pueden ser de cualquier naturaleza, este método modela uno de los procesos de pensamiento más universales y cotidianos, con enorme presencia en la administración y dirección. El método se basa en un modelo de preferencias multi-criterio del tipo función de valor aditiva, que tiene como caso particular la simple función suma ponderada. El modelo propuesto permite evaluaciones imprecisas de los atributos o indicadores del objeto, y de los factores de ponderación que expresan su importancia. Se requiere que quien encara el problema de decisión caracterice las categorías evaluativas mediante objetos representativos de ellas, lo que constituye un conjunto de referencia que expresa conocimiento y preferencias. Una vez creado, el modelo puede aplicarse como una máquina de evaluación para clasificar numerosos objetos, para reemplazar al decisor humano, o para evaluar casos aislados de especial dificultad.
Palabras clave: Decisión multi-criterio; evaluación; función de preferencia; números de intervalos.
ABSTRACT
This paper presents a new method to classify objects described my multiple criteria into one class of a set of ordered evaluation categories. Since the objects to be classified may be of very general kinds, this method is a model of one of the most universal and ubiquitous mind process. The approach is based on a linear value function preference model, from which the weighted-sum function is an important particular case. The model is able to handle imprecise attribute weights and scores. The decision-maker should characterize the evaluation categories through representative objects. These objects are a reference set, which, combined with the attribute weights, express knowledge and preferences from the decision-maker. Once the model has been created, it may be used as an “evaluation machine”. This is useful to make assignments of many objects to categories, to replace the decision-maker in solving similar problems, or to classify a few objects with severe conflict of its attributes.
Key words: Multi-criteria decision; ordinal classification; value function; interval numbers.
