N. Carrizosa, I. Montes, E. Miranda Menéndez

En problemas de decisión en los que se tiene información parcial sobre el contexto del experimento, las preferencias del decisor o consecuencias de algunas de las alternativas, la Teoría clásica de Decisión puede resultar inadecuada. En este trabajo, presentamos un marco de decisión robustificado mediante la incorporación de modelos de probabilidades imprecisas y la extensión del criterio de la utilidad esperada. En particular, introducimos los Linear Variational Models que satisfacen varias propiedades deseables y generalizan a su vez a otros modelos relevantes de probabilidades imprecisas. Asimismo, caracterizamos las alternativas óptimas para los criterios $\Gamma$-maximin, $\Gamma$-maximax, E-admisibilidad, Maximalidad y Dominancia Intervalar, y damos una medida de distorsión requerida para asegurar la optimalidad de una alternativa.

Keywords: probabilidades imprecisas, utilidad esperada, modelos de distorsión, optimalidad, robustez

Scheduled

GT Decisión Multicriterio II
September 2, 2026  3:30 PM
Aula 28


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