Archivos suplementarios
Palabras clave
mapas cognitivos difusos
operadores OWA
modelos causales
software biomédico
Cómo citar
Resumen
El análisis de escenarios es un método de planificación estratégica frecuentemente utilizado en la gestión tecnológica. La utilización de mapas cognitivos difusos con este propósito constituye un enfoque que, a pesar de ser relativamente reciente, ha recibido una creciente atención. Una de las principales dificultades de este enfoque está relacionada con la interpretación cualitativa que se le da frecuentemente a los resultados de la simulación mediante esta técnica. En el presente trabajo, se propone un nuevo modelo que utiliza los operadores media ponderada ordenada (OWA) sobre la noción de distancia para el análisis de escenarios basados en mapas cognitivos difusos. Entre las ventajas y novedades se encuentra la estructuración del proceso, la posibilidad de realizar el ordenamiento de las alternativas de forma flexible al permitir expresar el grado de aceptación de los riesgos y el nivel de compensación entre los criterios mediante el vector de pesos del operador OWA. Se presenta un ejemplo de aplicación para el análisis del caso de negocio en una organización que desarrolla software biomédico, con el fin de demostrar la aplicabilidad de la propuesta.
AMIRI, M.; EKHTIARI, M. y YAZDANI, M. Nadir compromise programming: A model for optimization of multi-objective portfolio problem. Expert Systems with Applications. 2011, vol. 38, núm. 6, pp. 7222-7226.
BANULS, V. A. y SALMERÓN, J. L. A Scenario-Based Assessment Model—SBAM. Technological orecasting and Social Change. 2007, vol. 74, núm. 6, pp. 750-762.
BIFFL, S.; AURUM, A.; BOEHM, B., et al. Value-based software engineering. Secaucus, NJ, USA: Springer-Verlag New York Inc., 2005.
BOEHM, B. Value-based software engineering: reinventing. ACM SIGSOFT Software Engineering Notes. 2003, vol. 28, núm. 2, pp. 3.
BUENO, S. y SALMERÓN, J. L. Benchmarking main activation functions in fuzzy cognitive maps. Expert Systems with Applications. 2009, vol. 36, núm. 3, pp. 5221-5229.
FILEV, D. y YAGER, R. R. On the issue of obtaining OWA operator weights. Fuzzy Sets and Systems. 1998, vol. 94, núm. 2, pp. 157-169.
GARCIA-CASCALES, M. S. y LAMATA, M. T. Nueva aproximación al método tópsis difuso con etiquetas lingüísticas. Paper presented at the ESTYLF 2010.
GLYKAS, M. Fuzzy Cognitive Maps: Advances in Theory, Methodologies, Tools and Applications: Secaucus, NJ, USA: Springer Verlag, 2010.
GLYKAS, M.; GIORDANO, R. y VURRO, M. Fuzzy Cognitive Map to Support Conflict Analysis in Drought Management Fuzzy Cognitive Maps. 2010, vol. 247, pp. 403-425).
GOODIER, C.; AUSTIN, S.; SOETANTO, R., et al. Causal mapping and scenario building with multiple organisations. Futures. 2010, vol. 42, núm. 3, pp. 219-229.
HAMMING, R. W. Error detecting and error correcting codes. Bell System technical journal. 1950, vol. 29, núm. 2, pp. 147-160.
JETTER, A. y SCHWEINFORT, W. Building scenarios with Fuzzy Cognitive Maps: An exploratory study of solar energy. Futures. 2011, vol. 43, núm. 1, pp. 52-66.
KAZMAN, R.; ABOWD, G.; BASS, L., et al. Scenario-based analysis of software architecture. Software, IEEE. 1996, vol. 13, núm. 6, pp. 47-55.
KOSKO, B. Fuzzy cognitive maps. International Journal of Man-Machine Studies. 1986, vol. 24, núm. 1, pp. 65-75.
KOSKO, B. Hidden patterns in combined and adaptive knowledge networks. International Journal of Approximate Reasoning. 1988, vol. 2, núm. 4, pp. 377-393.
LEYVA-VÁZQUEZ, M. Y.; ROSADO-ROSELLO, R. Y FEBLES-ESTRADA, A. Modelado y análisis de los factores críticos de éxito de los proyectos de software mediante mapas cognitivos difusos. Ciencias de la Información. 2012, vol. 43, núm. 2, pp. 41-46.
LEYVA, M. y PIÑERO, P. Modelo para la evaluación y selección de proyectos de innovación en las tecnologías de la información. Revista Virtual Pro. 2010, vol. 01, pp.17.
LIN, C. T. Y LEE, C. S. G. Neural-network-based fuzzy logic control and decision system. IEEE. 2002, vol. 40, pp. 1320-1336.
MADACHY, R. J. Software process dynamics (1 edition ed.). Wiley-IEEE Press, 2008.
MARÍA SOCORRO, G. C. Métodos para la comparación de alternativas mediante un Sistema de Ayuda a la Decisión (S.A.D.) y “Soft Computing”. Unpublished Tesis en opción al grado de doctor en ciencias, Universidad Politécnica de Cartagena, Cartagena. 2009.
MARTÍN-SÁNCHEZ, F.; HERMOSILLA, I. Y VICENTE, F. Updating the BIOINFOMED Study: Recent Outstanding Developments in Biomedical Informatics. European Journal for Biomedical Informatics. 2005, vol. 1, pp. 6.
MARTÍN-SANCHEZ, F.; IAKOVIDIS, I.; NØRAGER, S., et al. Synergy between medical informatics and bioinformatics: facilitating genomic medicine for future health care. Journal of Biomedical Informatics. 2004, vol. 37, núm. 1, pp. 30-42.
MERIGÓ, J. M., y GIL-LAFUENTE, A. M. New decision-making techniques and their application in the selection of financial products. Information Sciences. 2010, vol.180, núm. 11, pp. 2085-2094.
PING, C. W. A Methodology for Constructing Causal Knowledge Model from Fuzzy Cognitive Map to Bayesian Belief Network. Unpublished PhD Thesis, Chonnam National University. 2009.
ROMERO LÓPEZ, C. Análisis de las decisiones multicriterio. Madrid: Isdefe, 1996.
SALMERON, J. L. Forecasting Risk Impact on ERP Maintenance with Augmented Fuzzy Cognitive Maps. IEEE Transactions on Software Engineering. 2011, vol. 99 (PrePrints).
SALMERON, J. L., VIDAL, R. y MENA, A. Ranking fuzzy cognitive map based scenarios with TOPSIS. Expert Systems with Applications. 2012, vol. 39, núm. 3, pp. 2443-2450.
SINGH, A. Architecture value mapping: using fuzzy cognitive maps as a reasoning mechanism for multi-criteria conceptual design evaluation. Unpublished PhD Thesis, Missouri University of Science and Technology, Missouri. 2011.
SMITH, G. y SIDKY, A. Becoming agile: ...in an imperfect world. Greenwich: Manning, 2009.
SOLER, L. S.; KOK, K.; CAMARA, G., et al. Using fuzzy cognitive maps to describe current system dynamics and develop land cover scenarios: a case study in the Brazilian Amazon. Journal of Land Use Science. 2011, pp. 1-27.
STACH, W.; KURGAN, L. y PEDRYCZ, W. Expert-Based and Computational Methods for Developing Fuzzy Cognitive Maps. In M. Glykas (Ed.), Fuzzy Cognitive Maps (pp. 23-41). Berlin: Springer, 2010.
SUTCLIFFE, A. G.; MAIDEN, N. A. M.; MINOCHA, S., et al. Supporting scenario-based requirements engineering. Software Engineering, IEEE Transactions on. 1998, vol. 24, núm. 12, pp. 1072-1088.
TORRA, V. y NARUKAWA, Y. Modeling decisions: information fusion and aggregation operators: Springer, 2007.
YAGER, R. R. On ordered weighted averaging aggregation operators in multicriteria decisionmaking. Systems, Man and Cybernetics, IEEE Transactions on. 1988, vol. 18, núm. 1, pp. 183-190.
YAGER, R. R. Quantifier guided aggregation using OWA operators. International Journal of Intelligent Systems. 1996, vol.11, núm. 1, pp. 49-73.
ZADEH, L. A. Fuzzy sets. Information and Control. 1965, vol. 8, núm. 3, pp. 338-353.
Una vez aceptado un trabajo para publicación la revista podrá disponer de él en toda su extensión, tanto directamente como a través de intermediarios, ya sea de forma impresa o electrónica, para su publicación ya sea en medio impreso o en medio electrónico, en formatos electrónicos de almacenamiento, en sitios de la Internet propios o de cualquier otro editor. Este uso tiene como fin divulgar el trabajo en la comunidad científica y académica nacional e internacional y no persigue fines de lucro. Para ello el autor o los autores le otorgan el permiso correspondiente a la revista para dicha divulgación mediante autorización escrita.
Todos los articulos aceptados para publicación son sometidos a corrección de estilo. Por tanto el autor /los autores autorizan desde ya los cambios sufridos por el artículo en la corrección de estilo.
El autor o los autores conservarán los derechos morales y patrimoniales del artículo.