Lineal información parcial

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Lineal información parcial [LPI) es un método de tomar decisiones basadas en información insuficiente o difuso. LPI fue presentado en 1970 por el polaco – suizo, matemático Edward Kofler (1911 - 2007) para simplificar los procesos de decisión. En comparación con otros métodos de la toma de decisiones sobre la base de premisas inciertases, es algorítmicamente facil y, en particular, en la toma de decisiones, más orientada hacia la práctica.

Tabla de contenidos 1 Consideraciones generales 2 Definición 3 La formación de modelos “suaves” de la vista de los pensadores grandes 4 Bibliografía seleccionada 5 Véase también 6 Enlaces externos

[editar] Consideraciones generales

Formamos formaciones de noción, cualidades, presentaciones o modelos de nuestra realidad siempre sólo con la información incompleta. Esto concierne también nuestro lenguaje coloquial y reflexiones lógicas. Temporalmente de modo contemplado y considerado cambia esta incertidumbre (inglés: fuzziness) de nuestra realidad todo tiempo (griego: panta rhei - todo es flotante). Pero, a pesar de que vivamos en el área de la información incompleta, en nuestras situaciones de decisíon fallos racionales tienen que ser encontrados que resisten exactamente a esta incertidumbre (fuzziness) el cálculo y evitan fallos equivocados en la base de valores pseudo seguros. Esto conduce a la llamada decisiones “suaves” (p. ej., la formación de modelo estrategico). En muchas decisiones prácticas ningunas informaciones completas existen. Sin embargo esto debe ser establecido a menudo posiblemente pronósticos, estrategias prudentes, puntos de equilibrio borrosos y condiciones de estabilidad. Por ejemplo, en modelos de inversión en consultoria de los bancos o en la planificación económica, pero también en situaciones de conflicto estratégicas. Con esto - por más complejo la situación de decisíon, más “suavemente” con la incertidumbre mayor, tiene que ser formada el modelo correspondiente, alrededor de luego a la manera adaptativa a reducir al mínimo la incertidumbre de los datos. En situaciones de decisíon se hace la la incertidumbre de la distribución de los escenarios posibles, así que los resultados finales (inglés: outputs) considera. Cada actividad se basa en decisiones que tienen que ser encontradas en un mundo de la la incertidumbre y peligro (inseguridad) de las datas, las nociones y leyes. La incertidumbre („fuzziness“) del mundo es una regla y no excepción. La optimización de nuestras decisiones, que queremos conseguir mediante métodos clásicos con estas condiciones, tiene que ser planteado una pregunta. Todo nos fuerza está a la formación de modelos llamada “suaves” o incertidumbres. Por más complejo que un sistema considerado sea, más alto es de grado de incertidumbre de las datas y tanto más suavemente tiene que ser modelado (Lotfi A. Zadeh). El modelo “suave” posee tres señales importantes:

• La probabilidad de entrada del modelo es en general mayor en comparación con el modelo “seguro“
• Es temporalmente más estable
• Esto admite un método adaptativo referente a nuevas informaciones con una adaptación correspondiente a nuevas condiciones.

[editar] Definición

Cualquier información estocástico parcial SIP(p), que puede considerarse como una solución de un sistema lineal de la desigualdad, se denomina Lineal información parcial LIP(p) acerca de la probabilidad p. Se puede considerar como una LIP-difusafication de la probabilidad p correspondiente a los conceptos de lineal de la lógica difusa.

[editar] La formación de modelos “suaves” de la vista de los pensadores grandes

Bertrand Russell afirma que "... la lógica tradicional habla sobre nociones exactamentes. Por desgracia éstas no son útiles en nuestro medio, a lo sumo en una realidad celestial imaginaria. En nuestras condiciones nada más sobra que determinar las datas de modelo según las circunstancias borroso. Con esto la probabilidad de entrada de los modelos y las posibilidades de adaptación en otras informaciones debía ser considerada".

Albert Einstein proclama que " afirmaciones “seguros“ sobre nuestra realidad son equivocadas, o contrario, presentaciones justas sobre nuestra realidad no llevan a ningunas afirmaciones “seguros“". Esto represienta en realidad la Russell expresar en la otra forma. En una otra afirmación el hecho de la realidad de los elementos de decisíon es dicho análogamente como referente a las nociones del estados de sosiego y el movimiento en la mecánica.

[editar] Bibliografía seleccionada

• Edward Kofler - Equilibrium Points, Stability and Regulation in Fuzzy Optimisation Systems under Linear Partial Stochastic Information (LPI), Proceedings of the International Congress of Cybernetics and Systems, AFCET, Paris 1984, páginas 233-240
• Edward Kofler - Decision Making under Linear Partial Information. Proceedings of the European Congress EUFIT, Aachen, 1994, páginas 891-896.
• Edward Kofler - Linear Partial Information with Applications. Proceedings of ISFL 1997 (International Symposium on Fuzzy Logic, Zurich, 1997, páginas 235-239.
• Edward Kofler – Entscheidungen bei teilweise bekannter Verteilung der Zustände, Zeitschrift für OR, tomo 18/3, 1974
• Edward Kofler - Extensive Spiele bei unvollständiger Information, in Information in der Wirtschaft, Gesellschaft für Wirtschafts- und Sozialwissenschaften, tomo 126, Berlin 1982

[editar] Véase también

[editar] Enlaces externos

• Herramientas para determinar el dominio con lineal información parcial (LPI) y con la jerarquía de atributos
• Lineal información parcial (LPI) con applicationes
• Lineal información parcial (LPI) con aplicaciones a la política económica de los Estados Unidos
• Práctica de toma de decisiones con la lineal información parcial (LPI)
• Estocástico de programación con incierto lineal información parcial (LPI) sobre la distribución de probabilidad
• Muy en virtud de Las decisiones muy rápidos con la lineal información parcial (LPI)