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Identificación de variables relevantes en modelos de toma de decisiones con diagramas de influencia
Barrilero Lezama-Leguizamón, Ignacio
Location: http://oa.upm.es/1090/

Los diagramas de influencia son una potente herramienta para la representación y resolución de problemas de toma de decisiones. En este trabajo de fin de carrera se explica qué son y cómo funcionan estos diagramas. Del mismo modo, veremos que es posible que un diagrama de influencia contenga una serie de arcos que en realidad no son necesarios para la completa especificación del problema que representa y las desventajas que esto conlleva. Estudiaremos un total de cuatro algoritmos que se enfrentan a este problema, e implementaremos una herramienta que nos permitirá representar diagramas de influencia y, de acuerdo con cada uno de estos algoritmos, encontrará este conjunto de arcos innecesarios, reduciendo así la complejidad del diagrama. Haremos una comparación de la eficiencia de estos algoritmos, para ver cuál consigue mejores resultados descubriendo esos arcos innecesarios. Junto a esta memoria se encuentran las fuentes de dicho programa, que hemos llamado DiLighten, así como el ejecutable Java (DiLighten.jar), la documentación generada mediante javadoc –en formato HTML–, un manual en el mismo formato y una serie de diagramas de influencia que sirven como ejemplo para probar el programa. Tanto el programa como la memoria son obra de Ignacio Barrilero bajo la tutela de Concha Bielza, profesora titular del departamento de Inteligencia Artificial de la Universidad Politécnica de Madrid.

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Detalles del recurso

Identificación de variables relevantes en modelos de toma de decisiones con diagramas de influencia
Id. 36090378
Titulo Identificación de variables relevantes en modelos de toma de decisiones con diagramas de influencia
Autor(es) Barrilero Lezama-Leguizamón, Ignacio
Location http://oa.upm.es/1090/
Versión 1.0
Estado Final
Descripción Los diagramas de influencia son una potente herramienta para la representación y resolución de problemas de toma de decisiones. En este trabajo de fin de carrera se explica qué son y cómo funcionan estos diagramas. Del mismo modo, veremos que es posible que un diagrama de influencia contenga una serie de arcos que en realidad no son necesarios para la completa especificación del problema que representa y las desventajas que esto conlleva. Estudiaremos un total de cuatro algoritmos que se enfrentan a este problema, e implementaremos una herramienta que nos permitirá representar diagramas de influencia y, de acuerdo con cada uno de estos algoritmos, encontrará este conjunto de arcos innecesarios, reduciendo así la complejidad del diagrama. Haremos una comparación de la eficiencia de estos algoritmos, para ver cuál consigue mejores resultados descubriendo esos arcos innecesarios. Junto a esta memoria se encuentran las fuentes de dicho programa, que hemos llamado DiLighten, así como el ejecutable Java (DiLighten.jar), la documentación generada mediante javadoc –en formato HTML–, un manual en el mismo formato y una serie de diagramas de influencia que sirven como ejemplo para probar el programa. Tanto el programa como la memoria son obra de Ignacio Barrilero bajo la tutela de Concha Bielza, profesora titular del departamento de Inteligencia Artificial de la Universidad Politécnica de Madrid.
Tipo application/pdf
Palabras clave Matemáticas
Tipo de recurso Proyecto Fin de Carrera
PeerReviewed
Tipo de Interactividad Expositivo
Nivel de Interactividad muy bajo
Audiencia Estudiante
Profesor
Autor
Estructura Atomic
Coste no
Copyright
Reconocimiento - Sin obra derivada - No comercial (by-nc-nd)
Formatos application/pdf
Requerimientos técnicos Browser: Any
Relación [IsBasedOn] null
[References] http://oa.upm.es/1090/01/PFC_IGNACIO_BARRILERO_LEZAMA.pdf
Fecha de contribución 12-jul-2008
Contacto