Laboratorio de Inteligencia Artificial y Sistemas de Decisión

El laboratorio centra su actividad en la investigación aplicada y la transferencia tecnológica en
el ámbito de la inteligencia artificial, los sistemas de decisión y los sistemas de recomendación,
con el propósito de generar soluciones reales a retos científico‑técnicos y sociales. Su misión es
impulsar la transformación digital mediante la integración de metodologías de análisis de
datos, aprendizaje automático, lógica difusa y razonamiento grupal, favoreciendo entornos
más eficientes, confiables y sostenibles en la gestión de información y la toma de decisiones en
sectores estratégicos.
Entre sus principales líneas de trabajo se encuentra el desarrollo de modelos avanzados de
decisión y razonamiento para problemas complejos con el apoyo de la inteligencia artificial,
incluyendo técnicas de optimización, análisis multicriterio y consenso grupal. El laboratorio
investiga también sistemas inteligentes de recomendación y personalización, orientados tanto
a usuarios individuales como colectivos, con atención a la agregación de preferencias, la
adaptabilidad y la explicabilidad de los resultados. Además, se aplican métodos de análisis de
datos y aprendizaje automático para extraer conocimiento de grandes volúmenes de
información, optimizar procesos y apoyar la toma de decisiones en entornos industriales,
sociales y científicos. Finalmente, el laboratorio se enfoca en la transferencia de conocimiento
y la implementación de soluciones de IA responsable y aplicada, asesorando a organizaciones
en la adopción de sistemas inteligentes que sean eficientes, interpretables y socialmente
responsables.

Publicaciones

Solo se muestran los años con publicaciones disponibles:

2026
2025
Francisco J. Quesada and Francisco Moya-Perez and Mercedes Rodriguez-Garcia and Bapi Dutta
A Transparent and Ecologically Sustainable DLT-based Approach for Tendering Processes
JOURNAL OF UNIVERSAL COMPUTER SCIENCE, vol. 31, pág. 277–297, DOI: 10.3897/jucs.150345
Bapi Dutta and Alvaro Labella and Alessio Ishizaka and Luis Martinez
Eliciting personalized AHP scale from verbal pairwise comparisons
JOURNAL OF THE OPERATIONAL RESEARCH SOCIETY, vol. 76, pág. 541–553, DOI: 10.1080/01605682.2024.2376033
OWA Operators in Large-Scale Group Decision-Making: An Analysis Based on Comprehensive Minimum Cost Consensus
Informatica, vol. 36, pág. 557–588, Vilnius University Institute of Data Science and Digital Technologies, DOI: 10.15388/25-INFOR599
2024
M. A. Alsalem and A. H. Alamoodi and O. S. Albahri and A. S. Albahri and Luis Martinez and Raciel Yera and Ali M. Duhaim and Iman Mohamad Sharaf
Evaluation of trustworthy artificial intelligent healthcare applications using multi-criteria decision-making approach
EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS, vol. 246, DOI: 10.1016/j.eswa.2023.123066
Zhen-Song Chen and Yi Yang and Lesheng Jin and Bapi Dutta and Luis Martinez and Witold Pedrycz and Radko Mesiar and Humberto Bustince
Generalized extended Bonferroni means for isomorphic membership grades
FUZZY SETS AND SYSTEMS, vol. 488, DOI: 10.1016/j.fss.2024.109009
Diego Garcia-Zamora and Bapi Dutta and Jose Rui Figueira and Luis Martinez
The Deck of Cards Method to Build Interpretable Fuzzy Sets in Decision-making
EUROPEAN JOURNAL OF OPERATIONAL RESEARCH, vol. 319, pág. 246–262, DOI: 10.1016/j.ejor.2024.06.039
2023
LeSheng Jin and Zhen-Song Chen and Ronald R. Yager and Tapan Senapati and Radko Mesiar and Diego García-Zamora and Bapi Dutta and Luis Martinez
Ordered weighted averaging operators for basic uncertain information granules
INFORMATION SCIENCES, vol. 645, DOI: 10.1016/j.ins.2023.119357
2022
Raciel Yera and Ahmad A. Alzahrani and Luis Martinez
A fuzzy content-based group recommender system with dynamic selection of the aggregation functions
INTERNATIONAL JOURNAL OF APPROXIMATE REASONING, vol. 150, pág. 273–296, DOI: 10.1016/j.ijar.2022.08.015
Meng-Die Zhou and Zhen-Song Chen and Jiani Jiang and Gang Qian and Diego Garcia-Zamora and Bapi Dutta and Qiuyan Zhan and LeSheng Jin
Auto-generated Relative Importance for Multi-agent Inducing Variable in Uncertain and Preference Involved Evaluation
INTERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTATIONAL IN℡LIGENCE SYSTEMS, vol. 15, DOI: 10.1007/s44196-022-00167-5
2021
2020
2019
2018
Jorge Castro and Raciel Yera and Luis Martinez
A fuzzy approach for natural noise management in group recommender systems
EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS, vol. 94, pág. 237–249, DOI: 10.1016/j.eswa.2017.10.060
Group Recommendations Based on Hesitant Fuzzy Sets
INTERNATIONAL JOURNAL OF IN℡LIGENT SYSTEMS, vol. 33, pág. 2058–2077, DOI: 10.1002/int.21922
2017
2016
Raciel Yera and Jorge Castro and Luis Martinez
A fuzzy model for managing natural noise in recommender systems
APPLIED SOFT COMPUTING, vol. 40, pág. 187–198, DOI: 10.1016/j.asoc.2015.10.060
2015
Raciel Yera and Yaile Caballero Mota and Luis Martinez
Correcting noisy ratings in collaborative recommender systems
KNOWLEDGE-BASED SYSTEMS, vol. 76, pág. 96–108, DOI: 10.1016/j.knosys.2014.12.011
2014
Weighting of Features in Content- Based Filtering with Entropy and Dependence Measures
INTERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTATIONAL IN℡LIGENCE SYSTEMS, vol. 7, pág. 80–89, DOI: 10.1080/18756891.2013.859861
2012
Jose M. Noguera and Manuel J. Barranco and Rafael J. Segura and Luis Martinez
A mobile 3D-GIS hybrid recommender system for tourism
INFORMATION SCIENCES, vol. 215, pág. 37–52, DOI: 10.1016/j.ins.2012.05.010
2008
Luis Martinez and Manuel J. Barranco and Luis G. Perez and Macarena Espinilla
A KNOWLEDGE BASED RECOMMENDER SYSTEM WITH MULTIGRANULAR LINGUISTIC INFORMATION
INTERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTATIONAL IN℡LIGENCE SYSTEMS, vol. 1, pág. 225–236
Luis Martinez and Luis G. Perez and Manuel J. Barranco and Macarena Espinilla
IMPROVING THE EFFECTIVENESS OF KNOWLEDGE BASED RECOMMENDER SYSTEMS USING INCOMPLETE LINGUISTIC PREFERENCE RELATIONS
INTERNATIONAL JOURNAL OF UNCERTAINTY FUZZINESS AND KNOWLEDGE-BASED SYSTEMS, vol. 16, pág. 33–56, DOI: 10.1142/S0218488508005479
2007
Luis Martinez and Luis G. Perez and Manuel J. Barranco
A multigranular linguistic content-based recommendation model
INTERNATIONAL JOURNAL OF IN℡LIGENT SYSTEMS, vol. 22, pág. 419–434, DOI: 10.1002/int.20207

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