La Toma de Decisiones (TD) es una actividad habitual en diversos campos de aplicación y áreas de investigación (ingeniería, ciencias sociales, psicología, tecnologías de la información, etc.). Esta extensa gama de campos de aplicación ha originado el estudio de estos problemas desde distintas aproximaciones y perspectivas.
La Teoría Clásica de la decisión proporciona diversas herramientas y modelos para resolver muchos de estos problemas de decisión. Sin embargo, la mayoría de estos modelos son determinísticos y probabilísticos que no se adaptan bien a problemas que presentan incertidumbre de naturaleza no probabilística que son habituales en muchas situaciones del mundo real.
Para abordar estos problemas y tratar este tipo de incertidumbre no probabilística existen distintos enfoques y herramientas, entre los que se encuentran la teoría de conjuntos difusos, la Aproximación Lingüística Difusa, además de distintas extensiones de los conjuntos difusos que han permitido mejorar flexibilidad y fiabilidad de los modelos clásicos.
Esta sesión tiene como objetivo proporcionar una oportunidad a los investigadores que trabajan en Toma de Decisiones bajo incertidumbre utilizando Conjuntos Difusos o algunas de sus extensiones, para revisar el estado del arte y presentar resultados y experiencias novedosas y recientes en el área. Los posibles temas de interés (aunque no limitados) son:
• Toma de decisión multi-criterio
• Toma de decisión en grupo
• Ingeniería del conocimiento para toma de decisiones difusas
• Modelado difuso en sistemas de apoyo a la decisión guiados por datos
• Computación con palabras aplicada a la toma de decisiones
• Procesos de alcance de consenso con información difusa
• Procesos de elección, clasificación y ordenación en toma de decisiones bajo incertidumbre
• Aplicaciones reales de la toma de decisión difusa