Raúl Sáenz López ha logrado el título de doctor por la Universidad de La Rioja tras la defensa de su tesis titulada Metodologías basadas en inteligencia artificial para toma de decisiones multicriterio Fuzzy, por la que obtuvo la calificación de sobresaliente ‘cum laude’. Ha sido dirigida por Emilio Jiménez Macías y Mercedes Pérez de la Parte.
El objetivo de la tesis es analizar las diferentes metodologías que existen para solucionar los problemas de toma de decisiones multicriterio en entorno fuzzy, haciendo especial énfasis en aquéllos que utilizan técnicas de Inteligencia Artificial, principalmente Sistemas Expertos Fuzzy (SEF), Sistemas de Inferencia Adaptativo Neuro-Fuzzy (ANFIS) y Algoritmos Genéticos (AG).
La tesis presenta una nueva metodología híbrida que permite afrontar la toma de decisiones de una forma sistemática y objetiva en cuanto a la determinación de los pesos de los criterios que formarán parte de los antecedentes en las reglas de los sistemas de inferencia fuzzy pertenecientes a un Sistema Experto Fuzzy.
Esta metodología utiliza el Proceso Analítico Jerarquico (AHP) propuesto por Thomas Saaty para descomponer el problema en una jerarquía y determinar los pesos de los criterios y subcriterios en los que se basa la decisión. Estos pesos sirven para ponderar las reglas simples que componen el Sistema Experto Fuzzy.
Finalmente, el método propuesto se utilizará para realizar el diseño de un sistema experto basado en reglas en entorno fuzzy, así como otros métodos basados en inteligencia artificial, son aplicados a un proceso de toma de decisionesmulticriterio para la determinación del sistema domótico más adecuado a la hora del diseño de un proyecto.
En la tesis se realiza una comparativa entre los resultados obtenidos por el SEFH (Sistema Experto Fuzzy Híbrido), el SEFC (Sistema Experto Fuzzy Clásico) y SEFA (Sistema Experto Fuzzy Anfis). Se ha utilizado Matlab para el desarrollo de los diferentes sistemas expertos, lo cual nos permite realizar un análisis de los diferentes pares de entradas; en dicho análisis podemos ver cuales son las entradas más determinantes en la decisión.
Ademása analiza la influencia en los resultados de los diferentes operadores que intervienen en el sistema experto. Finalmente se aplican Algoritmos Genéticos para optimizar el funcionamiento del Sistema Experto minimizando el error cuadrático medio RMSE.
La nueva metodología puede ser utilizada en cualquier ámbito de toma de decisiones siendo ideal para aquellos problemas en los que se maneja información de tipo lingüístico, vaga en imprecisa.
