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Toma de decisiones
mediante técnicas de
razonamiento incierto
José Fernando Reyes Saldaña
Programa de Postgrado en Ingeniería de Sistemas FIME-UANL
fernando@yalma.fime.uanl.mx

Rodolfo García Flores
Sistemas Lógicos SisLogic, S.A.
garciaflores.r@gmail.com
RESUMEN
En el mundo real no existe algo que sea ciento por ciento seguro. Todos
los días nos topamos con situaciones que implican el tomar unadecisión
con información imprecisa. El método que se ha utilizado tradicionalmente
para manejar estos problemas ha sido el modelo de Bayes. Buscando algunas
alternativas que sobrepasaran las limitaciones mostradas por este método, se
han creado otros modelos que tratan ciertos tipos de incertidumbre, cada uno
de una manera diferente. Entre estos métodos está la teoría de la lógica difusa,
creada porLofti Zadeh y que trata la vaguedad en la información. Otro método
utilizado es la teoría de la evidencia de Dempster y Shafer. Esta teoría trata la
ambigüedad en la información, y provee una gran variedad de medidas que dan
información más precisa acerca del tipo de incertidumbre en los datos.
En este artículo se mostrarán las ventajas y desventajas de cada uno de los
métodos mencionados, seexplica por qué se considera la teoría de la evidencia
de Dempster-Shafer una de las que tiene mayor potencial, y se presenta la
biblioteca numérica LIDSET para el manejo de incertidumbre.
PALABRAS CLAVE
Incertidumbre, modelo bayesiano, lógica difusa, teoría de la evidencia,
Dempster-Shafer.
ABSTRACT
In the real world nothing is one hundred per cent sure. Every day we find
situations that imply takingdecisions with uncertain information. The method
used traditionally to solve these problems has been the Bayesian model. Looking
for alternatives to take over the limitations of this method, several models have
been created that manage different kinds of uncertainty, each following a different
approach. One of those methods is fuzzy logic theory, created by Lofti Zadeh,
for modelling vagueness ininformation. A different method is evidence theory,
created by Glenn Shaffer. This theory takes ambiguity on information, and has
several information measures akin to entropy that give a better insight about
uncertainty.
In this paper we show the advantages and disadvantages of each of these
methods, explain why we consider that Dempter-Shafer’s evidence theory

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Ingenierías, Julio-Septiembre2005, Vol. VIII, No. 28

Toma de decisiones mediante técnicas de razonamiento incierto / José Fernando Reyes Saldaña, et al

offers the greatest potential advantage, and present
the numerical library LIDSET for uncertainty
management.
KEYWORDS
Uncertainty, Bayesian model, fuzzy logic,
evidence theory, Dempster-Shafer.
INTRODUCCIÓN
El crear conclusiones útiles a partir de información
incompleta oimprecisa no es una tarea imposible,
pues los seres humanos lo hacemos casi en cada
aspecto de nuestra vida diaria. Los médicos realizan
diagnósticos correctos y recomiendan tratamiento
a partir de síntomas ambiguos, los mecánicos
analizan los problemas de los automóviles a partir
de observaciones, y todos los seres humanos
comprendemos el lenguaje hablado, corporal o escrito
a pesar de tenerfrases incompletas y reconocemos a
otras personas por sus voces o sus gestos.1
Así, para realizar el proceso de toma de decisiones
se utiliza la lógica. Con lógica algunas piezas de
conocimiento son utilizadas en el razonamiento, y
pueden ser parte de las explicaciones o conclusiones.
Desde los años sesentas del siglo pasado se ha tratado
de automatizar la toma de decisiones en diversos
campos delconocimiento a través de sistemas
expertos basados en reglas lógicas de la forma
“Si… entonces…” con resultados muy positivos.
Sin embargo, el empleo de la lógica tradicional en el
desarrollo de sistemas de razonamiento automático
tiene sus limitantes, especialmente en los casos en
los que hay información faltante o incertidumbre,
y en estos casos los procedimientos de inferencia
tradicional pueden...