Un procedimiento de evaluación basado en el criterio de expertos con enfoque difuso. (Original)

  • Miguel Cruz Ramírez Universidad de Holguín
Palabras clave: método de expertos; conocimiento experto; conjuntos difusos; toma de decisiones multicriterio; TOPSIS; economía ecológica

Resumen

La evaluación basada en el conocimiento experto, resulta útil para la jerarquización de alternativas, la evaluación de resultados, la redefinición de estrategias, entre disímiles aspectos relacionados con la toma de decisiones y la gestión estratégica. El procesamiento de la información experta enfrenta una problemática, relacionada con la naturaleza subjetiva e imprecisa de los datos, lo cual contrasta con la necesidad de un análisis objetivo y preciso. En el presente trabajo se presenta un procedimiento estructurado por siete etapas, dirigido a la evaluación experta en el campo de las investigaciones educacionales. El procedimiento se apoya en la técnica para la representación del ordenamiento por similitud, respecto a la solución ideal (TOPSIS). Dicha técnica se combina con el empleo de números difusos triangulares, a fin de disminuir la subjetividad que engloba el criterio evaluativo expertos.A modo de ejemplificación, el procesamiento se implementa en la valoración de cuatro perfiles de proyectos de investigación científica. Estos últimos son evaluados por 20 expertos, tomando en consideración nueve indicadores relacionados con la economía ecológica, como aspecto básico del desarrollo sostenible en términos prospectivos. La aplicación del procedimiento sirve para evidenciar sus potencialidades, en el marco de la aplicación del método de criterio de expertos en las investigaciones educacionales.

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Biografía del autor/a

Miguel Cruz Ramírez, Universidad de Holguín

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Citas

Ashtiani, B., Haghighirad, F., Makui, A. Montazer, G. (2009). Extension of fuzzy TOPSIS method based on interval-valued fuzzy sets.Applied Soft Computing, 9(2), 457-461.doi: 10.1016/j.asoc.2008.05.005
Atanassov, K. T. (2012). On Intuitionistic Fuzzy Sets Theory. Berlin: Springer. doi: 10.1007/978-3-642-29127-2
Barros, L. C., Bassanezi, R. C., &Lodwick, W. A. (2017). A First Course in Fuzzy Logic, Fuzzy Dynamical Systems, and Biomathematics.Theory and Applications. Berlin: Springer. doi: 10.1007/978-3-662-53324-6
Bělohlávek, R., Dauben, J. W., &Klir, G. J. (2017).Fuzzy Logic and Mathematics: A Historical Perspective. Oxford: Oxford University Press. doi:10.1093/oso/9780190200015.001.0001
Chaghooshi, A. J., Fathi, M. R., &Kashef, M. (2012).Integration of Fuzzy Shannon’s Entropy with fuzzy TOPSIS for industrial robotic system selection.Journal of Industrial Engineering and Management, 5(1), 102-114. doi: 10.3926/jiem.397
Grzegorzewski, P. (2004). Distances between intuitionistic fuzzy sets and/or interval-valued fuzzy sets based on the Hausdorff metric.Fuzzy Sets and Systems, 148(2), 319-328. doi: 10.1016/j.fss.2003.08.005
Hwang, C. L., & Yoon, K. (1981).Multiple Attributes Decision Making Methods and Applications. Berlin: Springer. doi:10.1007/978-3-642-48318-9
Liao, H., Xu, Z.,&Zeng, X.-J. (2014). Distance and similarity measures for hesitant fuzzy linguistic term sets and their application in multi-criteria decision making. InformationSciences, 271, 125-142. doi: 10.1016/j.ins.2014.02.125
López, E. J., Pino, J. R., & Sosa, M. (2013). La necesidad de medir el desarrollo local con indicadores de economía ecológica. Universidad y Sociedad, 5(2), 1-6. https://rus.ucf.edu.cu
Park, J. H., Park, I. Y., Kwun, Y. C., & Tan, X. (2011). Extension of the TOPSIS method for decision making problems under interval-valued intuitionistic fuzzy environment.Applied Mathematical Modelling, 35(5), 2544-2556.doi: 10.1016/j.apm.2010.11.025
Szmidt, E., &Kacprzyk, J. (2000).Distances between intuitionistic fuzzy sets.Fuzzy Sets and Systems, 114(3), 505-518. doi:10.1016/S0165-0114(98)00244-9
Wang, T.-C., & Chang, T.-H.(2007). Application of TOPSIS in evaluating initial training aircraft under a fuzzy environment.Expert Systems with Applications, 33(4), 870-880. doi: 10.1016/j.eswa.2006.07.003
Wan, T.-C., & Lee, H.-D. (2009). Developing a fuzzy TOPSIS approach based on subjective weights and objective weights. Expert Systems with Applications, 36(5), 8980-8985.doi: 10.1016/j.eswa.2008.11.035
Zadeh, L. A. (1965). Fuzzy sets. Information and Control, 8(3), 338-353. doi:10.1016/S0019-9958(65)90241-X
Zimmermann, H.-J.(1990). Fuzzy Set Theory and its Applications. NY: Springer. doi: 10.1007/978-94-015-7949-0
Publicado
2020-06-11
Cómo citar
Cruz Ramírez, M. (2020). Un procedimiento de evaluación basado en el criterio de expertos con enfoque difuso. (Original). Roca. Revista Científico - Educacional De La Provincia Granma, 16, 797-811. Recuperado a partir de https://revistas.udg.co.cu/index.php/roca/article/view/1684
Sección
Artículos