Casos de estudio
El desarrollo de un conjunto de herramientas es muy importante, pero no es suficiente si los usuarios no pueden usarlo para verificar su desempeño con conjuntos de datos reales con el fin de hacer comparaciones con sus propias propuestas o problemas. En esta sección, puede encontrar un depósito de estudios de casos y conjuntos de datos para diferentes problemas de toma de decisiones con marcos lingüísticos y complejos que se pueden resolver utilizando FLINTSTONES.
Cada estudio de caso está asociado a sus conjuntos de datos para FLINTSTONES que incluyen la definición del marco de evaluación y el conjunto de evaluaciones proporcionadas por los expertos. Además, cada caso de estudio está asociado con el trabajo de investigación en el que se le ha aplicado con éxito el uso del modelo de representación lingüística de 2 tuplas o cualquiera de sus extensiones. El repositorio no está cerrado, está abierto para aumentar en un futuro.
Los estudios de caso del repositorio se clasifican por el tipo de complejidad del framework:
- Multi-granular linguistic framework
- Heterogeneous framework
- Unbalanced linguistic framework
- BETA! Hesitant Fuzzy Linguistic Term Set
Debido a que los resultados mostrados en cada trabajo de investigación se calcularon manualmente o mediante herramientas de software en versión beta, a veces, hay ligeras variaciones en los resultados mostrados en los documentos asociados y en los resultados proporcionados por la herramienta de software FLINTSTONES. Por lo tanto, los resultados válidos de los conjuntos de datos son generados por la herramienta de software FLINTSTONES.
Multi-granular context
QoS Services
- Artículo asociado: S. Gramajo, L. Martínez, A Linguistic Decision Support Model for QoS Priorities in Networking. Knowledge-based Systems, vol. 32, issue 1, pp. 65-75, 2012.
- Archivo del conjunto de datos
- Características del conjunto de datos:
- Multi-Experts: 7 expertos
- Criterio único: priorización
- Alternativas: 10 servicios QoS
- Dominio de Expresión: Varias escalas lingüísticas
- Escala lingüística con 9 etiquetas
- Escala lingüística con 7 etiquetas
- Escala lingüística con 5 etiquetas
Investment company - Flexible Framework
- Artículo asociado: M. Espinilla, J. Liu, L. Martínez, An Extended Hierarchical Linguistic Model for Decision-Making Problems. Computational Intelligence, vol. 27, issue 3, pp. 489-512, 2011.
- Archivo del conjunto de datos
- Características del conjunto de datos:
- Multi-Expertos: 4 expertos
- Criterio único: preferencia
- Alternativas: 4 alternativas
- Dominio de Expresión: Varias escalas lingüísticas
- Escala lingüística con 3 etiquetas
- Escala lingüística con 5 etiquetas
- Escala lingüística con 7 etiquetas
Investment company
- Artículo asociado:F. Herrera, L. Martínez, A model based on linguistic 2-tuples for dealing with multigranularity hierarchical linguistic contexts in Multiexpert Decision-Making. IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics. Part B: Cybernetics, vol. 31, issue 2, pp. 227-234, 2001.
- Archivo del conjunto de datos
- Características del conjunto de datos:
- Multi-Expertos: 4 expertos
- Criterio único: preferencia
- Alternativas: 4 alternatives
- Dominio de Expresión: Varias escalas lingüísticas
- Escala lingüística con 3 etiquetas
- Escala lingüística con 5 etiquetas
- Escala lingüística con 9 etiquetas
Olive Oil Sensory Evaluation
- Artículo asociado:L. Martínez, M. Espinilla, L.G. Pérez, A Linguistic Multigranular Sensory Evaluation Model for Olive Oil. International Journal of Computational Intelligence Systems, vol. 1, issue 2, pp. 148-158, 2008.
- Archivo del conjunto de datos
- Características del conjunto de datos:
- Multi-Expertos: 8 tasters
- Multi-Criterio: 9 características sensoriales
- Alternativas: 1 muestra de aceite de oliva
- Dominio de Expresión: Varias escalas lingüísticas
- Escala lingüística con 5 etiquetas
- Escala lingüística con 9 etiquetas
Heterogeneous contexts
360-degree performance appraisal
- Artículo asociado: M. Espinilla, R. de Andrés, F.J. Martínez, L. Martínez, A 360-degree performance appraisal model dealing with heterogeneous information and dependent criteria. Information Sciences, vol. 222, pp. 459-471, 2013.
- Archivo del conjunto de datos
- Características del conjunto de datos:
- Multi-Expertos: 3 colectivos
- Supervisores (1 gerente de área, 3 supervisores directos, 3 supervisores no directos)
- Colaboradores (7 empleados vendedores y 4 empleados no vendedores)
- Clientes (20 clientes)
- Multi-Criterio: 11 criterios
- Coste: 3 criterios
- Beneficio: 8 criterios
- Alternativas: 7 empleados evaluados
- Dominio de expresión: información heterogénea
- Numerico
- Escala lingüística con 3 etiquetas
- Escala lingüística con 5 etiquetas
- Escala lingüística con 7 etiquetas
- Escala lingüística con 9 etiquetas
- Multi-Expertos: 3 colectivos
Sustainable energy evaluation
- Artículo asociado: M. Espinilla, I. Palomares, L. Martínez, D. Ruan, A comparative study of heterogeneous decision analysis approaches applied to sustainable energy evaluation.International Journal on Uncertainty, Fuzziness and Knowledge-based Systems, vol. 20, issue supp01, pp. 159-174, 2012.
- Archivo del conjunto de datos
- Características del conjunto de datos:
- Multi-Expertos: 6 expertos
- Multi-Criterio: 15 criterios
- Alternativas: 3 políticas energéticas
- Dominio de expresión: información heterogénea
- Numerico
- Intervalo
- Escala lingüística con 5 etiquetas
ERP system evaluation
- Artículo asociado: P.J. Sánchez, L. Martínez, C. García, F. Herrera, E. Herrera-Viedma, A Fuzzy Model to Evaluate the Suitability of Installing an ERP System.Information Sciences, vol. 179, issue 14, pp. 2333-2341, 2009.
- Archivo del conjunto de datos
- Características del conjunto de datos:
- Multi-Expertos: 4 expertos
- Criterio único: 1 criterio
- Alternativas: 9 alternativas
- Dominio de expresión: información heterogénea
- Numerico
- Intervalo
- Escala lingüística con 5 etiquetas
- Escala lingüística con 7 etiquetas
- Escala lingüística con 9 etiquetas
Unbalanced linguistic context
Grading systems
- Artículo asociado: F. Herrera, E. Herrera-Viedma, L. Martínez, A Fuzzy Linguistic Methodology To Deal With Unbalanced Linguistic Term Sets. IEEE Transactions on Fuzzy Systems, vol. 16, issue 2, pp. 354-370, 2008.
- Archivo del conjunto de datos
- Características del conjunto de datos:
- Experto único: 1 Profesor
- Multi-Criterio: 7 Asignaturas
- Alternativas: 2 Estudiantes
- Dominio de Expresión: Escala lingüística desequilibrada con 5 etiquetas
- Lado izquierdo: 1 etiqueta
- Centro: 1 etiqueta
- Lado derecho: 3 etiquetas con densidad extrema
Olive Oil Sensory Evaluation. Unbalanced Linguistic Scale
- Artículo asociado:L. Martínez, M. Espinilla, J. Liu, L.G. Pérez, P.J. Sánchez, An Evaluation Model with Unbalanced Linguistic Information:Applied to Olive Oil Sensory Evaluation. Journal of Multiple-Valued Logic and Soft Computing, vol. 15, issue 2, pp. 229-251, 2009.
- Archivo del conjunto de datos
- Características del conjunto de datos:
- Multi-Expertos: 8 tasters
- Multi-Criterio: 9 características sensoriales
- Alternativas: 1 muestra de aceite de oliva
- Dominio de Expresión: Escala lingüística desequilibrada con 5 etiquetas
- Lado izquierdo: 3 etiquetas con densidad extrema
- Centro: 1 etiqueta
- Lado derecho: 1 etiqueta
Hesitant Fuzzy Linguistic Term Set
Manager of garment company. Hesitant Fuzzy Linguistic Term Set
- El artículo se envía a FUZZ-IEEE 2014:Francisco J. Estrella, Rosa M. Rodriguez, Macarena Espinilla and Luis Martinez. On the use of Hesitant Fuzzy Linguistic Term Set in FLINTSTONES.
- Archivo del conjunto de datos
- Características del conjunto de datos:
- Expertos: 1 experto
- Multi-Criterio: 3 criterios
- Alternativas: 3 alternativas
- Dominio de expresión: conjuntos de términos lingüísticos furtivos vacilantes.
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