Presentación

El principal objetivo de este grupo de investigación es la obtención de nuevos resultados acerca de los conceptos y procedimientos usados habitualmente en los procesos de decisión, cuando la elección se basa en la comparación dos a dos de las alternativas para cada criterio, y donde se usa razonamiento aproximado. Los procedimientos están diseñados para estructuras con datos mixtos, tanto cualitativos como cuantitativos. La característica particular de nuestro trabajo es que permitimos la representación de los atributos en escalas de distintos tipos, no necesariamente numéricas.

Dado que existen distintos tipos de incertidumbres que pueden estar presentes en un problema de decisión, nuestra investigación sigue dos direcciones. Por un lado, estudiamos el concepto de preferencia estadística como una alternativa al de dominancia estocástica, que hasta ahora era el utilizado habitualmente con variables aleatorias. Por otro, estudiamos modelos imprecisos como una herramienta para problemas de decisión en los que tenemos un conocimiento incompleto acerca de la distribución de probabilidad de las variables aleatorias involucradas. El objetivo último será desarrollar un modelo general de preferencia estadística con probabilidades imprecisas. Una vez hecho esto, trataremos de aplicar nuestros resultados en una serie de casos prácticos, como por ejemplo la ordenación de algoritmos genéticos.

Históricamente, el grupo ha estado vinculado a la figura del Profesor Pedro Gil Álvarez, y ha desarrollado también otras líneas de investigación también relacionadas con el análisis de datos en situaciones de información imprecisa o borrosa, como pueden ser las medidas de divergencia, las variables aleatorias difusas, o los modelos de medidas no aditivas.

Puede comunicar con el Grupo de Investigación de Modelización de la Incertidumbre y la Imprecisión en Teoría de la Decisión UNIMODE a través del formulario de contacto.