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UNIVERSIDAD DE GUAYAQUIL

FACULTAD DE CIENCIAS MATEMÁTICAS Y

FÍSICAS

CARRERA DE INGENIERIA EN SISTEMAS

COMPUTACIONALES

USO DE PROCESO ANALÍTICO JERÁRQUICO (AHP) Y CONJUNTOS DIFUSOS PARA MEJORAR LA TOMA DE DECISIONES EN EL

PROCESO ELECTORAL DE LAS AUTORIDADES GENERALES DE LA UG

PROYECTO DE TITULACIÓN

Previa a la obtención del Título de:

INGENIERO EN SISTEMAS

COMPUTACIONALES

AUTOR (ES):

JESÚS XAVIER ROMERO BAJAÑA

ANDRÉS EDUARDO ROSADO GUTIÉRREZ

TUTOR:

ING. LORENZO CEVALLOS TORRES M.Sc

GUAYAQUIL – ECUADOR

2018

II

REPOSITARIO NACIONAL EN CIENCIA Y TECNOLOGÍA

FICHA DE REGISTRO DE TESIS TITULO Y SUBTITULO: “Uso de proceso analítico jerárquico (AHP) y

conjuntos difusos para mejorar la toma de decisiones en el proceso electoral de las autoridades generales de la UG” AUTOR/ES: Jesús Xavier Romero Bajaña Andrés Eduardo Rosado Gutiérrez

REVISORES: Luis Alonso, M.Sc Ing. Jimmy Sornoza

INSTITUCIÓN: Universidad de Guayaquil

FACULTAD: Ciencias Matemáticas y Físicas

CARRERA: Ingeniería en Sistemas Computacionales

FECHA DE PUBLICACIÓN: N. DE PAGS:

ÁREAS TEMÁTICAS: Logístico, Estadístico, Matemático

PALABRAS CLAVE: Algoritmo, Ahp, lógica difusa, toma de decisiones, incertidumbre

RESUMEN:

Este trabajo surge del cuestionamiento sobre la consistencia y

adecuación de los factores, y su ponderación, dentro del baremo técnico

para seleccionar representantes para la dirección de la Universidad de

Guayaquil. Para el mejoramiento de este proceso, se ha dado una

solución mediante el modelo AHP (Proceso Analítico Jerárquico)

aplicando lógica difusa para la toma de decisiones mediante un algoritmo

que permita evaluar varios candidatos que mejore la toma de decisiones

en procesos electorales que generen incertidumbre. Ya que elegir a una

persona que dirija a la UG es un tema de mucha relevancia, y con esto

queremos poder lograr elegir a la mejor opción.

N. DE REGISTRO (en base de datos):

N. DE CLASIFICACIÓN:

DIRECCIÓN URL (tesis en la web):

ADJUNTO URL (tesis en la web):

ADJUNTO PDF: SI NO

CONTACTO CON AUTORES/ES:

Teléfono: 0995403974 0990261584

E-mail: [email protected] [email protected]

CONTACTO EN LA INSTITUCION: Carrera de Ingeniería en Sistemas Computacionales

Nombre: Ab. Juan Chávez Atocha

Teléfono: 2307729

E-mail: [email protected]

x

mailto:[email protected]

mailto:[email protected]

III

APROBACIÓN DEL TUTOR

En mi calidad de Tutor del trabajo de investigación, “Uso de proceso analítico jerárquico (ahp) y conjuntos difusos para mejorar la toma de decisiones en el proceso electoral de las autoridades generales de la UG” elaborado por los Sres. Jesús Xavier Romero Bajaña y

Andrés Eduardo Rosado Gutiérrez, Alumnos no titulados de la Carrera de Ingeniería en Sistemas Computacionales, Facultad de Ciencias Matemáticas y Físicas de la Universidad de Guayaquil, previo a la obtención del Título de Ingeniero en Sistemas Computacionales, me permito declarar que luego de haber orientado, estudiado y revisado, la Apruebo en todas sus partes.

Atentamente

Ing. Lorenzo Cevallos Torres M.Sc

TUTOR

IV

DEDICATORIA

Dedico esta tesis a mis Pedro

Romero Fuentes y Silva

Bajaña Avilés por haberme

apoyado durante toda mi vida

profesional, ya sea esta de

manera económica y moral.

A mis amigos por permitirme

aprender lecciones de vida

junto a ustedes durante toda

mi etapa universitaria.

Jesús Xavier Romero Bajaña

V

AGRADECIMIENTO

A mis padres por su apoyo

incondicional y su infinito

amor.

A Dios por darme la fuerza de

cumplir con el objetivo

propuesto.

Al Ing. Lorenzo Cevallos por

dotarnos de conocimientos

durante este proyecto de

titulación.

Jesús Xavier Romero Bajaña

VI

DEDICATORIA

Dedico esta tesis a mis padres

María Gutiérrez y Wellington

Rosado por haberme apoyado

durante toda mi vida

profesional, ya sea esta de

manera económica y moral.

Andrés Eduardo Rosado Gutiérrez

VII

AGRADECIMIENTO

A mis padres por guiarme

durante toda mi vida con sus

consejos y por todo su amor.

Al Ing. Lorenzo Cevallos por

dotarnos de conocimientos

durante este proyecto de

titulación.

A mis amigos por permitirme

aprender lecciones de vida junto

a ustedes durante toda mi etapa

universitaria.

A Vanessa, por estar ahí cada

día de mi vida universitaria, por

la paciencia y por la fuerza que

me ha brindado, nunca

terminare de agradecerle, por

tanto.

Andrés Eduardo Rosado Gutiérrez

VIII

TRIBUNAL PROYECTO DE TITULACIÓN

Ing. Eduardo Santos Baquerizo, M.Sc.

DECANO DE LA FACULTAD

CIENCIAS MATEMATICAS Y

FISICAS

Ing. Abel Alarcón Salvatierra, Mgs.

DIRECTOR DE LA CARRERA DE

INGENIERIA EN SISTEMAS

COMPUTACIONALES

Ing. Jimmy Sornoza Moreira

PROFESOR REVISOR DEL ÁREA

TRIBUNAL

Ing. Cesar Espín Riofrio

PROFESOR REVISOR DEL ÁREA

TRIBUNAL

Ing. Lorenzo Cevallos Torres, M. Sc

PROFESOR TUTOR DEL PROYECTO

DE TITULACION

Ab. Juan Chávez Atocha, Esp.

SECRETARIO

II

DECLARACIÓN EXPRESA

“La responsabilidad del contenido de este Proyecto de Titulación, me corresponden exclusivamente; y el patrimonio intelectual de la misma a la UNIVERSIDAD DE GUAYAQUIL”

JESUS XAVIER ROMERO BAJAÑA

ANDRES EDUARDO ROSADO GUTIERR

.

UNIVERSIDAD DE GUAYAQUIL FACULTAD DE CIENCIAS MATEMÁTICAS Y FÍSICAS

CARRERA DE INGENIERIA EN SISTEMAS

COMPUTACIONALES

USO DE PROCESO ANALÍTICO JERÁRQUICO (AHP) Y CONJUNTOS DIFUSOS PARA MEJORAR LA TOMA DE DECISIONES EN EL PROCESO

ELECTORAL DE LAS AUTORIDADES GENERALES DE LA UG

Proyecto de Titulación que se presenta como requisito para optar por el

título de INGENIERO EN SISTEMAS COMPUTACIONALES

Autores: JESUS XAVIER ROMERO BAJAÑA

C.I. 0929089928

ANDRÉS EDUARDO ROSADO GUTIERREZ

C.I. 0951647890

Tutor: Ing. Lorenzo Cevallos Torres M.Sc.

Guayaquil, enero de 2018

II

CERTIFICADO DE ACEPTACIÓN DEL TUTOR

En mi calidad de Tutor del proyecto de titulación, nombrado por el Consejo Directivo de la Facultad de Ciencias Matemáticas y Físicas de la Universidad de Guayaquil.

CERTIFICO:

Que he analizado el Proyecto de Titulación presentado por los estudiantes JESUS XAVIER ROMERO BAJAÑA, ANDRÉS EDUARDO ROSADO GUTIÉRREZ, como requisito previo para optar por el título de Ingeniero en Sistemas Computacionales cuyo problema es: En la Universidad de Guayaquil cada cierto tiempo se lleva a cabo el

proceso electoral para elegir las dignidades generales tales como Rector,

Vicerrector, etc. Y trae consigo la incertidumbre de elegir el mejor

mandatario, ¿Cuál sería el indicado? Ya que, a simple vista, juzgando por

el expediente de cada prospecto, cada uno aporta con buenas ideas y

soluciones a ciertas deficiencias de la institución. Luego de haber

evaluado por la lógica convencional los pros y contras de los candidatos,

se procede a elegirse las dignidades. Luego de finalizar el proceso, la

realidad del asunto se torna distinta, todo lo contrario, a las expectativas

de los votantes. Es ahí donde ocurre el conflicto entre votantes y electos,

ya que, al no cumplir con sus grandes expectativas, entran en un grado

alto de inconformidad y se empieza a cuestionar, cual fue el criterio que

no se consideró para descartar aquel candidato que no llego a cubrir las

necesidades que tenían, tanto los votantes como de la institución.

Considero aprobado el trabajo en su totalidad. Presentado por: Jesús Xavier Romero Bajaña Cédula de ciudadanía N° 0920089928

Andrés Eduardo Rosado Gutiérrez Cédula de ciudadanía N° 0951647890

Tutor: Ing. Lorenzo Cevallos Torres M. Sc

Guayaquil, enero de 2018

III

UNIVERSIDAD DE GUAYAQUIL FACULTAD DE CIENCIAS MATEMÁTICAS Y FÍSICAS

CARRERA DE INGENIERIA EN SISTEMAS COMPUTACIONALES

Autorización para Publicación de Proyecto de Titulación en Formato Digital

1. Identificación del Proyecto de Titulación Nombre Alumno: Jesús Xavier Romero Bajaña

Dirección: Santa Lucia y Balzar

Teléfono: 0990261584 E-mail: [email protected]

Nombre Alumno: Andrés Eduardo Rosado Gutiérrez

Dirección: Coop. 7 Lagos Mz. 60 Villa 22

Teléfono: 0995403974 E-mail: [email protected]

Facultad: Ciencias Matemáticas Y Físicas

Carrera: Ingeniería en Sistemas Computacionales

Proyecto de titulación al que opta: Ingeniería en Sistemas Computacionales

Profesor guía: Ing. Lorenzo Cevallos Torres M.Sc.

Título del Proyecto de titulación: Uso de Proceso Analítico Jerárquico (AHP) y conjuntos difusos para mejorar la toma de decisiones en el proceso electoral de las autoridades generales de la UG.

Tema del Proyecto de Titulación: incertidumbre, lógica difusa, inteligencia artificial, ahp, toma de decisiones.

2. Autorización de Publicación de Versión Electrónica del Proyecto de Titulación A través de este medio autorizo a la Biblioteca de la Universidad de Guayaquil y a la Facultad de Ciencias Matemáticas y Físicas a publicar la versión electrónica de este Proyecto de titulación. Publicación electrónica:

Inmediata X Después de 1 año

Jesús Romero B. Andrés Rosado G.

3. Forma de envío: El texto del proyecto de titulación debe ser enviado en formato Word, como archivo .Doc. O .RTF y .Puf para PC. Las imágenes que la acompañen pueden ser: .gif, .jpg o .TIFF.

DVDROM CDROM X

IV

ÍNDICE GENERAL APROBACIÓN DEL TUTOR ............................................................................... III

DEDICATORIA ................................................................................................... IV

AGRADECIMIENTO ............................................................................................ V

DEDICATORIA ................................................................................................... VI

AGRADECIMIENTO .......................................................................................... VII

TRIBUNAL PROYECTO DE TITULACIÓN ....................................................... VIII

DECLARACIÓN EXPRESA ................................................................................. II

CERTIFICADO DE ACEPTACIÓN DEL TUTOR .................................................. II

Autorización para Publicación de Proyecto de Titulación en Formato Digital ...... III

ÍNDICE GENERAL ............................................................................................. IV

ABREVIATURAS ............................................................................................... VII

ÍNDICE DE CUADROS ..................................................................................... VIII

ÍNDICE DE GRÁFICOS ....................................................................................... X

Resumen ............................................................................................................ XI

Abstract ............................................................................................................. XII

CAPÍTULO I: EL PROBLEMA .............................................................................. 1

PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA .............................................................. 1

Ubicación del Problema en un Contexto .......................................................... 1

Situación Conflicto Nudos Críticos ................................................................... 1

Causas y consecuencias del problema ............................................................ 3

Delimitación del problema ................................................................................ 4

Formulación del problema ................................................................................ 4

Evaluación del problema .................................................................................. 5

OBJETIVO DE LA INVESTIGACIÓN ............................................................... 6

Objetivo general ............................................................................................... 6

Objetivos específicos ....................................................................................... 6

ALCANCE DEL PROBLEMA ........................................................................... 7

JUSTIFICACIÓN E IMPORTANCIA ................................................................. 7

Utilidad práctica de la investigación ................................................................. 8

Cuáles serán los beneficiarios ......................................................................... 8

CAPÍTULO II: MARCO TEORICO ..................................................................... 10

ANTECEDENTES DEL ESTUDIO ................................................................. 10

Proceso electoral y democracia a nivel mundial ............................................. 10

Asistencia electoral ........................................................................................ 11

Proceso Electoral en Europa ......................................................................... 12

Proceso Electoral en América Latina ............................................................. 13

Procesos electorales en instituciones educativas .......................................... 14

Inteligencia artificial ........................................................................................ 16

Métodos multicriterio basados en inteligencia artificial. .................................. 17

Lógica difusa .................................................................................................. 18

Conjuntos difusos .......................................................................................... 19

Reglas de la lógica difusa .............................................................................. 24

Proceso analítico jerárquico (AHP) ................................................................ 26

V

MATLAB ........................................................................................................ 27

CAPÍTULO III: METODOLOGIA DE LA INVESTIGACION ................................. 29

INTRODUCCION ........................................................................................... 29

DISEÑO DE LA INVESTIGACION ................................................................. 29

Modalidad de la investigación ........................................................................ 29

Tipo de investigación ..................................................................................... 30

Espacio muestral ........................................................................................... 32

Variable aleatoria ........................................................................................... 32

Variable aleatoria discreta .............................................................................. 32

Variable aleatoria continua ............................................................................. 33

Población objetivo .......................................................................................... 33

Población investigada .................................................................................... 33

Definición de muestreo .................................................................................. 33

Muestra .......................................................................................................... 34

Marco muestral .............................................................................................. 34

META-ANALISIS ........................................................................................... 37

Variable 1: Genero del autor .......................................................................... 37

Variable 2: Tipo de Biblioteca utilizada ........................................................... 38

Variable 3: Tipo de Investigación ................................................................... 38

Variable 4: Tipo de Journal ............................................................................ 39

Variable 5: Cantidad de referencias del articulo ............................................. 39

Variable 6: Numero de hojas del articulo ........................................................ 39

Variable 7: Número de veces que se repite "lógica difusa" en los artículos .... 39

Variable 8: Número de veces que se repite "ahp" en los artículos ................. 40

Variable 9: Número de veces que se repite "algoritmo" en los artículos ......... 40

Variable 10: Número de veces que se repite "toma de decisiones" en los

artículos ......................................................................................................... 40

Variable 11: Número de veces que se repite "inteligencia artificial" en los

artículos ......................................................................................................... 40

Variable 12: Número de veces que se repite "incertidumbre" en los artículos 40

Variable 1: Genero del primer autor ............................................................... 41

Variable 2: Biblioteca utilizada ....................................................................... 42

Variable 3: Tipo de Investigación ................................................................... 43

Variable 4: Tipo de Journal ............................................................................ 44

Variable 5: Referencias utilizadas en el articulo ............................................. 45

Variable 6: Número de páginas por articulo ................................................... 47

Variable 7: Veces que se repite la palabra “lógica difusa” .............................. 49

Variable 8: Veces que se repite la palabra “ahp” ............................................ 51

Variable 9: Veces que se repite la palabra “algoritmo” ................................... 53

Variable 10: Veces que se repite la palabra “toma de decisiones” ................. 55

Variable 11: Veces que se repite la palabra “inteligencia artificial” ................. 57

Variable 12: Veces que se repite la palabra “incertidumbre” .......................... 59

Caso de estudio ............................................................................................. 61

PSEUDOCODIGO DEL ALGORITMO FAHP ................................................. 61

VI

Modelado de jerarquía ................................................................................... 62

Fuzzificacion: escala de saaty con valores difusos triangulares ..................... 65

Construcción de las matrices difusas de comparación ................................... 65

Defuzzificacion ............................................................................................... 67

Calculo de matriz normalizada ....................................................................... 67

Evaluar congruencia lógica ............................................................................ 68

Construcción de matrices entre las alternativas ............................................. 70

CAPÍTULO IV: RESULTADO CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES ....... 76

INTRODUCCION ........................................................................................... 76

RESULTADOS .............................................................................................. 76

Análisis y estimación de las alternativas ........................................................ 76

CONCLUSIONES .......................................................................................... 78

RECOMENDACIONES .................................................................................. 79

BIBLIOGRAFÍA .................................................................................................. 80

ANEXOS ........................................................................................................... 82

VII

ABREVIATURAS

AHP Proceso Analítico Jerárquico UG Universidad de Guayaquil Ing. Ingeniero CC.MM.FF Facultad de Ciencias Matemáticas y Físicas M.Sc. Master AHPD Proceso Analítico Jerárquico Difuso

VIII

ÍNDICE DE CUADROS Tabla 1 - Causas y Consecuencias ................................................................. 3

Tabla 2 - Delimitación del problema ................................................................. 4

Tabla 3 - Análisis de involucrados ................................................................... 9

Tabla 4 - Variables del Meta-Análisis ............................................................. 36

Tabla 5 - Variable – Genero del 1er Autor ..................................................... 37

Tabla 6 - Variable – Tipo de biblioteca a utilizar ............................................. 38

Tabla 7 - Variable – Tipo de investigación ..................................................... 38

Tabla 8 - Variable – Tipo de Journal .............................................................. 39

Tabla 9 - Tabla de frecuencia de la tabla genero ........................................... 41

Tabla 10 - Tabla de frecuencia de la tabla tipo de biblioteca utilizada ............ 42

Tabla 11 - Tabla de frecuencia de la tabla tipo de investigación .................... 43

Tabla 12 - Tabla de frecuencia de la tabla tipo de Journal ............................. 44

Tabla 13 - Tabla de frecuencia de la tabla referencias utilizadas en el articulo45

Tabla 14 - Análisis Descriptivo referencias utilizadas en el articulo ................ 45

Tabla 15 - Tabla de frecuencia de la tabla número de páginas por articulo.... 47

Tabla 16 - Análisis Descriptivo número de páginas por articulo ..................... 48

Tabla 17 - Tabla de frecuencia de la tabla número de Veces que se repite la

palabra “lógica difusa” ................................................................................... 49

Tabla 18 - Análisis Descriptivo número de Veces que se repite la palabra “lógica

difusa” ............................................................................................................ 50


palabra “ahp” ................................................................................................. 51

Tabla 20 - Análisis Descriptivo número de Veces que se repite la palabra “ahp”

...................................................................................................................... 52


palabra “algoritmo” ......................................................................................... 53


palabra “algoritmo” ......................................................................................... 53


palabra “toma de decisiones” ......................................................................... 55


palabra “toma de decisiones” ......................................................................... 55


palabra “inteligencia artificial”......................................................................... 57


palabra “inteligencia artificial”......................................................................... 57


palabra incertidumbre” ................................................................................... 59

Tabla 28 - Análisis descriptivo número de Veces que se repite la palabra

incertidumbre” ................................................................................................ 59

Tabla 29 - Criterios de Evaluación ................................................................. 63

Tabla 30 - Candidatos a Ocupar una Dignidad .............................................. 64

Tabla 31 - Escala de Saaty con valores difusos ............................................. 65

IX

Tabla 32 – Criterios Finales para Evaluación de los Candidatos .................... 66

Tabla 33 - Matriz de Comparación de Criterios .............................................. 66

Tabla 34 - Matriz de Comparación junto con la escala difusa de Saaty ......... 67

Tabla 35 – Matriz Defuzzificada ..................................................................... 67

Tabla 36 - Matriz Normalizada ....................................................................... 68

Tabla 37 - Suma de multiplicación de ambas matrices. ................................. 68

Tabla 38 - Índice de Consistencia predefinido. .............................................. 69

Tabla 39 - Análisis de Consistencia. .............................................................. 69

Tabla 40 - Matriz de pesos difusos – Normativa interna ................................. 70

Tabla 41- Matriz con pesos difusos de Alternativas. ...................................... 70

Tabla 42 - Matriz Final de Alternativas. .......................................................... 71

Tabla 43 - Análisis de Consistencia de Alternativa. ........................................ 71


Tabla 45 - Matriz con pesos difusos de Alternativas. ..................................... 72


Tabla 47 - Análisis de Consistencia de Alternativa ......................................... 73


Tabla 49 - Matriz con pesos difusos de Alternativas ...................................... 74


Tabla 51 - Análisis de Consistencia de Alternativa. ........................................ 75

Tabla 52 - Matriz ponderada de los criterios .................................................. 77

X

ÍNDICE DE GRÁFICOS

Ilustración 1 - Representación de gráficos de pertenencia. ......................... 20

Ilustración 2 - Función Trapezoidal .................................................................. 21

Ilustración 3 - Función Trapezoidal; Funciones R .......................................... 22

Ilustración 4 - Función Triangular ..................................................................... 23

Ilustración 5 - Estructura de un Procesos Analítico Jerárquico ................... 27

Ilustración 6 - Genero del Primer Autor ........................................................... 41

Ilustración 7 - Tipo de Biblioteca a Utilizar ...................................................... 42

Ilustración 8 - Tipo de Investigación ................................................................. 43

Ilustración 9 - Tipo de Journal ........................................................................... 44

Ilustración 10 - Referencia usadas en artículos ............................................. 46

Ilustración 11 - Número de páginas por articulo ............................................. 47

Ilustración 12 - Número de veces que se repite “Lógica Difusa” ................. 49

Ilustración 13 - Número de veces que se repite “Lógica Difusa” en las

Bibliotecas de Investigación .............................................................................. 49

Ilustración 14 - Número de veces que se repite “AHP” ................................. 51

Ilustración 15 - Número de veces que se repite “AHP” en las Bibliotecas

de Investigación ................................................................................................... 51

Ilustración 16 - Número de veces que se repite “Algoritmo” ........................ 53

Ilustración 17 - Número de veces que se repite “toma de decisión” ........... 55

Ilustración 18 - Número de veces que se repite “inteligencia artificial” ...... 57

Ilustración 19 - Número de veces que se repite “incertidumbre” ................. 59

XI


FACULTAD DE CIENCIAS MATEMATICAS Y FISICAS


USO DE PROCESO ANALÍTICO JERÁRQUICO (AHP) Y CONJUNTOS DIFUSOS PARA MEJORAR LA TOMA DE DECISIONES EN

EL PROCESO ELECTORAL DE LAS AUTORIDADES GENERALES DE LA UG

Resumen

Este trabajo surge del cuestionamiento sobre la consistencia y

adecuación de los factores, y su ponderación, dentro del baremo técnico

para seleccionar representantes para la dirección de la Universidad de

Guayaquil. Para el mejoramiento de este proceso, se ha dado una

solución mediante el modelo AHP (Proceso Analítico Jerárquico)

aplicando lógica difusa para la toma de decisiones mediante un algoritmo

que permita evaluar varios candidatos que mejore la toma de decisiones

en procesos electorales que generen incertidumbre. Ya que elegir a una

persona que dirija a la UG es un tema de mucha relevancia, y con esto

queremos poder lograr elegir a la mejor opción.

Palabras Claves: Algoritmo, Ahp, lógica difusa, toma de decisiones, incertidumbre

Autores: Jesús Xavier Romero Bajaña Andrés Eduardo Rosado Gutiérrez

Tutor: Ing. Lorenzo Cevallos Torres. M.Sc

XII


FACULTAD DE CIENCIAS MATEMATICAS Y FISICAS


USE OF HIERARCHICAL ANALYTICAL PROCESS (AHP) AND

ASSEMBLIES DIFFUSES TO IMPROVE DECISION-MAKING IN THE ELECTORAL

PROCESS OF THE AUTHORITIES GENERAL OF THE UG

Abstract

This work arises from the questioning about the consistency and

adequacy of the factors, and their weighting, within the technical scale to

select representatives for the management of the University of Guayaquil.

For the improvement of this process, a solution has been given by means

of the AHP (Analytical Hierarchical Process) model by applying fuzzy logic

for decision making through an algorithm that allows the evaluation of

several candidates that improve the decision making in electoral

processes that generate uncertainty. Since choosing a person to lead the

UG is a very important issue, and with this we want to be able to choose

the best option.

Keywords: Algorithm, Ahp, fuzzy logic, decision making, uncertainty

Authors: Jesús Xavier Romero Bajaña Andrés Eduardo Rosado Gutiérrez

Tutor: Ing. Lorenzo Cevallos Torres. M.Sc

1

CAPÍTULO I: EL PROBLEMA

PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA

Ubicación del Problema en un Contexto

En este capítulo se dará a conocer la importancia que conlleva la

buena organización y toma de decisiones en los procesos electorales, y

haciendo énfasis en el proceso electoral de las autoridades generales de

la Universidad de Guayaquil. Este proceso que tiene como finalidad, elegir

las dignidades las cuales tendrán la responsabilidad de representar la

organización y de tomar importantes decisiones para la misma, se debe

realizar de la mejor manera posible; y para tratar de mejorar este, se

utilizara una herramienta multicriterio como lo es el Proceso Analítico

Jerárquico (AHP) y conjuntos difusos el cual utiliza como base la lógica

difusa; para mejorar la toma de decisiones y de esa manera optimizar

este proceso.

Situación Conflicto Nudos Críticos

En la Universidad de Guayaquil cada cierto tiempo se lleva a cabo el

proceso electoral para elegir las dignidades generales tales como Rector,

Vicerrector, etc. Y trae consigo la incertidumbre de elegir el mejor

mandatario, ¿Cuál sería el indicado? A simple vista, juzgando por el

expediente de cada prospecto, cada uno aporta con buenas ideas y

soluciones a ciertas deficiencias de la institución. Luego de haber

evaluado por la lógica convencional los pros y contras de los candidatos,

se procede a elegirse las dignidades. Luego de finalizar el proceso, la

realidad del asunto se torna distinta, todo lo contrario, a las expectativas

2

de los votantes. Empiezan a surgir inconvenientes con los predilectos, y

todo lo antes sobresaliente de aquellos electos, se ve nublado por las

verdaderas intenciones de los actuales mandatarios y muy aparte de sus

intenciones, también existen otros factores tal cual son: el tiempo que

dispone para realizar lo acordado, si está apto para el puesto, entre otras.

Es ahí donde ocurre el conflicto entre votantes y electos, debido al no

cumplir con sus grandes expectativas, entran en un grado alto de

inconformidad y se empieza a cuestionar, cual fue el criterio que no se

consideró para descartar aquel candidato que no llego a cubrir las

necesidades que tenían, tanto los votantes como de la institución.

3

Causas y consecuencias del problema

En el siguiente Cuadro N. 1 se presenta las causas y consecuencias

del problema planteado.

Tabla 1 - Causas y Consecuencias

Elaborado por: Los Autores

Fuente: Datos de la Investigación

CAUSAS CONSECUENCIAS

Valoración inadecuada de las competencias del candidato.

Se elige erróneamente a un candidato por características orientadas a la habilidad del candidato y no a la moral del mismo.

La no comprobación de las referencias profesionales facilitadas por los candidatos.

No se comprueba las fuentes oficiales de las referencias, esto conlleva a elegir candidatos deshonestos, que no pretenden cumplir con lo que prometen, ya que no hay quien pueda afirmar el grado de ética del aspirante.

Incertidumbre frente a la toma de decisión por falta de información.

Por falta de información de los candidatos, los votantes se dejan llevar por lo que perciben a su alrededor (información incierta de aspirantes) sin comprobar la información por ellos mismos, lo que los hace tomar una mala decisión guiándose solo por la mejor opción, según su criterio.

4

Delimitación del problema

Tabla 2 - Delimitación del problema

Elaborado por: Los Autores Fuente: Datos de la Investigación

Formulación del problema

¿El uso del Proceso Jerárquico Analítico (AHP) y la lógica difusa

ayudará a la mejora de toma de decisiones en el proceso electoral de

autoridades generales, en función del bienestar de los estudiantes,

docentes y personal administrativo de la Universidad de Guayaquil?

FACTOR DETALLE

CAMPO Sociedad

ÁREA Metodologías - Inteligencia Artificial

ASPECTO

Aplicando el modelo de Proceso Jerárquico Lógico (AHP) y técnicas de la lógica difusa (Fuzzy Logic), se realizará un estudio de un algoritmo que nos facilita la toma de decisión frente a la elección de las dignidades generales de la Universidad de Guayaquil en su proceso electoral vigente.

TEMA

Uso de Proceso Analítico Jerárquico (AHP) y conjuntos difusos para mejorar la toma de decisiones en el proceso electoral de las autoridades generales de la Universidad de Guayaquil.

5

Evaluación del problema

Para el siguiente trabajo de investigación se propone usar la técnica de

Proceso Analítico Jerárquico (AHP) combinada con la teoría de conjuntos

difusos, el cual es el centro de esta investigación, que busca ayudar a

elegir al mejor postulado al cargo. Realizando un análisis mediante

técnicas de AHP y conjunto difuso para resolver la incógnita de cuál sería

el mejor candidato para ocupar un cargo dentro de la Universidad de

Guayaquil, los aspectos generales de esta evaluación son:

Claro: La investigación es clara porque va orientada a mejorar la

administración de los recursos humanos y monetarios de la Universidad

de Guayaquil.

Delimitado: el problema será analizado a través de un método de

decisión multicriterio fusionándolo con técnicas de conjunto difusos con el

objetivo de tomar la mejor decisión.

Original: La aplicación de Proceso Jerárquico Analítico (AHP) y

conjuntos difusos es algo original ya que es un tema que no se ve en casi

ningún trabajo de titulación, ya que a través de modelos matemáticos no

podemos dar soluciones a este tipo de problemas, en donde prevalece la

incertidumbre y por eso es necesario utilizar la técnica de AHP y conjunto

difuso para dar una solución de una manera óptima y factible.

6

OBJETIVO DE LA INVESTIGACIÓN

Objetivo general

Analizar el proceso electoral bajo incertidumbre, mediante el uso de la

lógica difusa y de Proceso Jerárquico Analítico (AHP) para interpretar el

comportamiento del votante al elegir autoridades generales de la UG, a

través de un algoritmo basado en AHP Difuso (AHPD).

Objetivos específicos

Interpretar los conceptos generales de la lógica difusa y técnicas de

Proceso Jerárquico Analítico (AHP) para analizar el comportamiento bajo

incertidumbre al momento de elegir al mejor postulante para ser electo como una

autoridad general de la Universidad de Guayaquil.

Aplicar algoritmo con técnicas de conjuntos difusos, para visualizar los

cambios obtenidos al no utilizar la lógica tradicional en los procesos electorales.

Se propone el uso de 3 candidatos donde se podrá realizar la evaluación.

7

ALCANCE DEL PROBLEMA

Mediante la búsqueda exhaustiva de información en las bases de datos

certificadas como Redalyc, Scielo, Dialnet entre otras.

Mediante el uso de herramientas ofimáticas como Excel.

Usaremos 3 posibles candidatos donde se podrá realizar la evaluación a

dichos candidatos

JUSTIFICACIÓN E IMPORTANCIA

El motivo de realizar este trabajo de titulación es para tratar de ayudar a la

comunidad de la Universidad de Guayaquil, exactamente a docentes a tomar

una decisión en caso de presentarse procesos electorales, y poder así tener una

mejor administración dentro de la UG.

Es importante esta investigación puesto que se han dado casos de que

cuando la máxima autoridad de la institución educativa entrega o abandona el

cargo, la necesidad de cubrir ese puesto es eminente, por lo cual se elige a un

candidato sin haberle realizado un previo análisis.

Otro problema de elegir a una persona para que esté al frente de una

institución educativa o un grupo de personas, es que los votante s se dejan llevar

por la mala información brindada y las campañas deshonestas entre partidos o

grupos políticos dejando así en el votante una incertidumbre, es por esto que se

plantea realizar un análisis entre candidatos para elegir un candidato adecuado a

las necesidades de cargo.

Se propone con esta investigación a explorar aquellos factores que apoyen a

tener datos precisos y claros para que así se pueda tomar decisiones que

permitan el correcto manejo y administración de la Universidad de Guayaquil.

8

Utilidad práctica de la investigación

Este trabajo de titulación como se ha mencionado en este documento en

párrafos anteriores, nos permitirá tomar una decisión muy importante como es la

de elegir a un representante de un grupo de personas, es por esto que si todo

este trabajo resulta un éxito no solo podría ser empleado para pronosticar

procesos electorales dentro de la Universidad de Guayaquil

Siendo muy positivos esto podría ser utilizado en procesos electorales de

mayor magnitud o de otras Universidades si así es requerido, con este trabajo no

tratamos de decirle a los votantes por quien sufragar no queremos incidir en el

resultado, con esto buscamos presentar un pronóstico de cuál sería el mejor

candidato para ese cargo en esos momentos.

Cuáles serán los beneficiarios

Serán beneficiarios de este proyecto de investigación que se basa en métodos

de AHP y técnicas de conjuntos difusos que permitirá el análisis de los

candidatos, los estudiantes de los diferentes semestres de toda la Universidad

de Guayaquil, docentes y autoridades, personal administrativo de toda la

Universidad de Guayaquil.

Al aplicar la técnica de Procesos Analítico Jerárquico (AHP) con conjuntos

difusos se abre un campo de investigación que servirá de antecedente para

futura toma de decisiones de los siguientes procesos electorales en los que

intervinieses los docentes y autoridades de la UG.

Se busca mejorar la administración de los recursos y personal de la institución

educativa, al elegir la mejor opción según la necesidad que se requiera. Por otro

lado, también se ofrecerá un pronóstico acerca del proceso electoral que se esté

viviendo en esos momentos, ofreciendo a los votantes un pronóstico de cuál será

su mejor opción.

9

Tabla 3 - Análisis de involucrados



INVOLUCRADOS INTERESES

ESTUDIANTES

El estudiante necesita representantes y autoridades que estén dispuesto a ayudarlos dentro de lo posible y no perjudicarlos dentro de su carrera universitaria.

DOCENTES

La incertidumbre de docentes al no conocer mucho de temas políticos, necesita de una ayuda para tomar decisiones en estos procesos electorales.

PERSONAL ADMINISTRATIVO

La incertidumbre del personal que labora dentro de la institución educativa, necesita aclarar temas políticos de los cuales no tiene un conocimiento total.

10

CAPÍTULO II: MARCO TEORICO

ANTECEDENTES DEL ESTUDIO

Proceso electoral y democracia a nivel mundial

Desde tiempos inmemorables, el ser humano se ha visto en la necesidad de

hacerse escuchar y hacer valer su opinión; en busca de esto la humanidad ha

conseguido un maravilloso logro el cual nominamos como democracia, que,

hasta la época actual, es la clave para tomar una decisión donde se deben ver

involucrados las masas de manera global. Gracias a la democracia se puede

llevar a cabo el proceso electoral, que como requisito principal es indispensable

tomar en cuenta cada una de las opiniones de las personas que integran la

sociedad, donde el proceso antes mencionado se llevará a cabo. (Molina, J. E.,

2015) Indica lo siguiente: “La importancia de la credibilidad de los resultados

electorales para la legitimidad y supervivencia de una democracia es casi

tautológica.”(p.12).

El antecedente de la democracia electoral, se remonta en la toma de

decisiones en masa como se mencionaba anteriormente y cabe recalcar que

esta a su vez está vinculada con las elecciones de dignidades que representaran

una comunidad, sociedad o territorio. A fines de la década de 1940, se observó

elecciones en la Península Coreana. Durante la era posterior de fideicomiso y

descolonización, se analizó y observó plebiscitos, referéndums y elecciones en

todo el mundo. Hoy en día este proceso se lo realiza de manera casual, y las

personas hacen usos de sus derechos como votantes y hacen valer su opinión.

(Cuadros, Manuel Rodríguez, 2016)

11

Asistencia electoral

La asistencia electoral está basada en un principio que está establecido en la

Declaración de los Derechos Humanos, el cual manifiesta de que el pueblo tiene

el derecho de expresar su opinión a través de elecciones periódicas y

transparentes, el cual será el cimiento para el dominio del gobierno.

La asistencia electoral también tiene en cuenta los principios de soberanía

estatal y la propiedad nacional de las elecciones, y que no existe modelo

absoluto de democracia electoral. (Zovatto, D., 2015)

Nos dice que: “La participación electoral desempeña un papel central en

el funcionamiento del sistema democrático: personas que escasamente se

involucran en la vida política de una nación, el día de las elecciones

expresan sus preferencias por distintos candidatos.”(p.24)

La importancia que conlleva la asistencia electoral; participar en este proceso

que es de suma relevancia, para lo que tiene que afrontar una sociedad en el

futuro, se ve opacado en ocasiones por el nivel de credibilidad de las personas

hacia este proceso. Las personas a veces quieren zafarse de la responsabilidad

que acarrea el elegir a un gobernante, motivo por el cual este proceso se lo

realiza de manera obligatoria y se sanciona al que quiera pasar del mismo.

(Zovatto, D., 2015) Nos indica que: “El ejercicio del voto es la única ocasión

en que por lo común participa más de 50% de la ciudadanía de los países

democráticos.” (pag.24)

Con la necesidad de elegir un representante que tome decisiones por la

sociedad, nace aquel evento conocido como proceso electoral. Que toma como

pilar, el poder de la democracia (La voz del pueblo). Como bien se conoce, está

dada por la opinión de todas las personas que integran una sociedad o país

determinado, exigiendo a través de votos en urnas, que su voz sea escuchada

para así dar a conocer una selección por mayoría de votos del siguiente

mandatario elegido solo por el favoritismo de los votantes. La asistencia electoral

integra a la sociedad a los procesos políticos de las naciones, donde el

12

ciudadano, en su condición de elector, desempeña un importante rol como actor

político. (Valarezo Aguirre, M. T., 2016)

Proceso Electoral en Europa

En el continente europeo, el proceso para llevar a cabo las elecciones

no cuenta con variaciones de gran magnitud frente a otros continentes;

salvo algunos cambios que se dan para adaptarse a las leyes de

determinado país. Lo que podemos resaltar es que en los países de este

continente se contempla el uso de la tecnología para las campañas

electorales de forma exhaustiva, a lo que se lo denomina ciber

comunicación política: en donde el candidato da a conocer a los votantes,

las propuestas y demás que este posible mandatario llevaría a cabo al

llegar a ser electo.

(Dader, J. L., Cheng, L., Campos, E., Quintana, N., & Vizcaíno-Laorga,

R., 2014). Señala que : “Las estructuras y contenidos de los enclaves

digitales de los partidos constituyen, en efecto, un testigo clave para

analizar los cambios inmediatos y el papel que a más largo plazo pudieran

asumir en la logística del proceso electoral “ (p.116)

Por lo cual se puede presumir que gracias al uso de la tecnología; el

uso de las redes sociales para ser más directos, debido a las

herramientas que nos brinda, se puede sacar una ligera conclusión sin

previo análisis estadístico; un pronóstico del resultado del proceso

electoral.

En España se cuenta con un régimen general, vigente para todo el

estado que regulan la celebración de comicios en cada una de las 17

Comunidades Autónomas españolas, además de leyes electorales para

las dos ciudades autónomas. Las elecciones generales se regulan

íntegramente por La Ley Orgánica del Régimen Electoral General

(LOREG). (Mateos Crespo, J. L., 2015)

13

En innovación, España se afianza a INDRA, esta organización es

pionera en el uso de las nuevas tecnologías y aporta con herramientas

que facilitan la resolución y solución de este tipo de problemas (proceso

electoral fiable) entre lo que aporta tenemos: voto electrónico, e-counting,

voto por Internet, voto accesible, sistemas biométricos para el registro e

identificación de electores, además de soluciones y servicios para la

participación ciudadana, como la plataforma iParticipa, y de más

soluciones; herramientas informáticas que facilitan y optimizan las

actividades del proceso (Mesa Administrada Electrónicamente, MAE)

(Ágreda-García, A., 2016.)

Proceso Electoral en América Latina

El proceso electoral en esta región del continente americano, ha sufrido de una

evolución que se da a notar a lo largo del siglo XIX y que su adaptación se ve

reflejada en los resultados y acontecimientos del siglo XX. Estos cambios han

motivado en el interés de estudiosos en el tema a profundizar sobre lo sistemas

electorales, y dar una solución definitiva a los vacíos que se tiene sobre la no

adaptación de una región frente al proceso ligado a los cambios que se

acontece. (Otero, L. W., & Pérez-Linán, A., 2017). Indica que: “En América

Latina, uno de los vacíos más evidentes es la falta de claridad sobre las reglas

electorales formales y su funcionamiento practico” (p.50). Lo que impide el

avance de sociedad y el desarrollo del mismo.

En Ecuador se han optimizado varias tareas que se llevan a cabo en el proceso

electoral, se ha implementado la urna - biombo y el sistema de voto denominado

Secuencial, que permitirá agilizar el sufragio de los electores. También se

tomaron en cuenta, cambios para los procesos tales como el voto asistido el cual

está dado por la participación de uno de los integrantes de la mesa receptora del

voto, que deben de asistir a las personas que tengan una discapacidad o que no

estén en estado de llegar a la mesa a ejercer su derecho al voto. Este integrante

deberá acercarse al votante que va hacer asistido y darle todas las facilidades

para que este pueda votar y luego en presencia de un uniformado, depositar las

14

papeletas en la urna – biombo. Por otra parte se llevó a cabo una actividad que

va de la mano con los votos asistidos, el cual consistía en visitar a las casas de

las personas que por información obtenida del censo, previo a las elecciones, se

sabía que tenía movilidad reducida y se procedía a tomar su voto desde su

domicilio.

Otra tarea que recibió ligeros cambios fue el voto preferencial el cual le da el

derecho a personas discapacitadas, personas embarazadas, personas de la

tercera edad, personas con niños o niñas lactantes en brazos a pasar

directamente a las urnas sin hacer cola. En los cambios que se intentan dar en

esta tarea, se está capacitando a las personas que serán seleccionada como

JRV (Junta Receptora del Voto) para que lo votantes que gocen del derecho del

voto preferencial sean redirigidos a otra mesa, el cual será una junta

especializada y previamente capacitada para entenderlos de manera óptima y

ágil, ya que estas personas son las que deberían de salir de este proceso

estresante, los más rápido posible.

Otra innovación que se da, es la del voto electrónico, que en el año de 2014 el

Consejo Nacional Electoral entre uno de sus proyectos emblemáticos aplico este

sistema; fue un completo éxito en dichas contiendas electorales. Según lo

detallado por (López, B., Ismael, L., & Rodríguez Maquilón, D. A., 2016). Afirma

también: “El voto electrónico en el país se presenta como una inmediata

respuesta a las necesidades mostradas por los ciudadanos en el afán de obtener

resultados de los escrutinios electorales de manera ágil, transparente, confiable

y segura”

Procesos electorales en instituciones educativas

Como toda nación, empresa u organización, necesita de una persona que esté

al mando para que tome las decisiones importantes y se encargue de velar por

su seguridad e integridad; ya que el más mínimo detalle que afecten a las

mismas, desencadenara un proceso de toma de decisiones, el cual recaerá en

este gobernante. Por ende, las instituciones educativas no son la excepción,

estas también necesitan de determinadas dignidades que van a ejercer un cargo

15

de suma importancia, aquel que tome las decisiones finales de procesos que se

llevaran a cabo sea para situaciones que se den en el presente o futuro de la

institución.

Los procesos electorales estudiantiles, muy aparte de la razón principal, el cual

es el elegir a un candidato como mandatario; otra buena razón por el cual es

viable que este proceso se de en las instituciones educativas es el hecho de que

se lo sugestiona desde un principio a los alumnos a tener cierto grado de

responsabilidad, haciendo uso de su voto; el cual tendrá consecuencias si se lo

hace de una manera irresponsable, solo por cumplir con el hecho de haber

culminado con una obligación sin tomar conciencia. (Martínez, A. P., Pérez, R.

N., & Espinosa, M. A. M., 2017)

(Beltrán-Llavador, J., Íñigo-Bajos, E., & Mata-Segreda, A., 2014) Nos indica

que: “Pretender que el ser humano no genere controversia o que el

significado de sus palabras sea uno y nada más, es tarea inútil y contraria

a la libertad de pensamiento que promueve la misma institución educativa.

“ (p.4)

Haciendo hincapié de que una institución educativa, mientras más vincule a

sus alumnos en los procesos que no solo se dan dentro de la misma, estarán

preparándolos para lo que se avecine allá afuera. Esto va de la mano con lo

llamado, responsabilidad social universitaria, que permite corroborar una ligera

sinergia con la responsabilidad junto a la vinculación social que permite

aumentar el grado de responsabilidad y concientización de los estudiantes que

se crea a través de exponerlos en eventos que son sumamente importantes y

que acarrean una gran responsabilidad, y hacerlos parte ellos ; que se vea lo

que han logrado, para mal o para bien dependiendo de las decisiones que se

tomaron en su debido momento.

16

FUNDAMENTACIÓN TEÓRICA

Inteligencia artificial

A lo largo del tiempo se ha ido generando un sin número de conceptos que

engloben una definición correcta acerca de la inteligencia artificial, por lo cual en

diversas ocasiones nos podemos encontrar envueltos en un paradigma poco

acertado o correcto del mismo, por ello (Cruz, 2011) nos indica que “Los

métodos usados por la inteligencia artificial (IA) enfoca a que dichos métodos

son respuesta a satisfacer los deseos de lograr que una máquina emule el

comportamiento y el pensamiento humano a través de sistemas

computacionales para llevar a cabo la ejecución de determinadas tareas que

tradicionalmente pueden ser realizadas por un ser humano.”

Por lo cual podemos llegar a definir como inteligencia artificial (IA), a la

capacidad que se le otorga a una máquina para que ésta efectúe acciones, que

por lo general son propias del ser humano, gracias a ello se espera como

resultado la efectividad y precisión al momento de la ejecución.

(Benítez, Escudero, Kanaan, & Masip Rodó, 2014) expresan que: “La

inteligencia artificial (IA) tiene por objetivo el estudio y el análisis del

comportamiento humano en los ámbitos de la comprensión, de la

percepción, de la resolución de problemas y de la toma de decisiones con

el fin de poder reproducirlos con la ayuda de un computador” p(10).

Existen un sin número de definiciones acerca de la inteligencia artificial (IA),

pero debido a que todas nos orientan a un mismo significado, hemos llegado a la

conclusión que la mejor opción es llevar a cabo un trabajo mediante programas

computacionales, ya que en lo único que defieren son en la características y

funcionalidades que se les otorga para que satisfagan las necesidades de los

seres humanos.

17

Métodos multicriterio basados en inteligencia artificial.

Hoy en día mucha de las empresas y Directores Ejecutivos de las mismas

(CEO) prefieren tomar decisiones como la de elegir el personal, o donde invertir,

prefieren hacerlos ellos mismos antes de cederles esa responsabilidad a

algoritmos inteligentes. Pero eso ha ido cambiando con el pasar del tiempo y el

avance de la tecnología, grandes empresas como Google, Facebook, Netflix

entre otras, usan estos algoritmos que son autónomos para la toma de

decisiones dentro de la empresa.

Existen cuatro modelos de decisión multicriterio que nos permiten tomar

decisiones dentro de la compañía, los cuales serán mencionados:

El consejero Autónomo

Dentro de esta categoría tenemos a MicKinsey, Bain y BCG, son algoritmos

que se encargan de decidir que analizar y como analizar dicha información, a su

vez realizar las respectivas recomendaciones, sim embargo el único encargado

de ejecutar dichas recomendaciones y ver la forma como se lo hará es el comité

de la empresa o el consejo de la misma.

Este consejero podría convertirse en un compañero de trabajo a tal punto de

ser el encargado de un área y decir a los demás que tienen que hacer, gracias a

su capacidad de análisis de información.

El Subcontratista Autónomo

Aquí tenemos a “Accenturazon” que es parte de Amazon Web Services, Aquí

se necesita que se den instrucciones claras de lo que se necesitan y que

resultados se desean obtener. Los propietarios de los procesos y las decisiones

determinan la ubicación de los recursos y si es que a Renaissance Technologies

la autonomía llevaría a mayor innovación, optimización o ambas. La

predictibilidad y la confiabilidad son lo que más importa.

18

Autonomía Total

Renaissance Technologies es el modelo en esta categoría, son organizaciones

dispuestas a dejar que la autonomía algorítmica lleve a la empresa a nuevos

horizontes de innovación y ganancias y riegos también.

La autonomía es el centro de gravedad organizacional y operacional para la

innovación. Muchas empresas apuntan a convertir la autonomía en una ventaja

competitiva dentro del mercado, ahorrando así recursos humanos y económicos

en comparación a lo que costaría usar un algoritmo basado en Inteligencia

Artificial (IA).

Lógica difusa

¿Lógica? ¿Difusa? son terminologías que tienen atribuido significados

distintos, pero ¿Qué pasaría si se fusionan dichas definiciones para darnos como

resultado un concepto distinto?, pues simplemente, nos adentraríamos a un

mundo en el cual no solo se aceptan dos opciones como respuesta, pues se

cree fielmente en la idea de que existe un punto medio de las cosas, un “gris”

entre un blanco y negro, un “talvez” entre un sí y no, y un “medio” entre un alto y

bajo, por ello en 1965 se abre paso en el mundo el concepto de “lógica borrosa”

o difusa con su creador Lofti Asier Zadeh.

Este famoso matemático, profesor e informático es el encargado de generar

este concepto, debido a que no se encontraba satisfecho con el hecho de que

simplemente se pudiera elegir entre dos alternativas, por ello la “teoría de la

posibilidad” como también era considerada, fue su gran contribución a la ciencia,

la cual sigue sembrando frutos hasta la fecha, se debe tener claro que desde

hace mucho tiempo atrás antes de que Zadeh decidiera plasmar esta idea, ya

existía esta teoría bajo la tutela de Aristóteles o Platón. Según nos indica el

fundador de la lógica difusa es “Una teoría matemática que permite manejar

conocimientos imprecisos e inciertos”.

19

Conjuntos difusos

En el mundo real en muchos casos los objetos que encontramos no

pertenecen a un conjunto definido o no tiene un criterio de membresía definido,

Es por esto que Lotfi Zadeh en 1965 plantea la teoría de los Conjuntos difusos,

como clases de objetos con grados de pertenencia continuos.

En conjuntos clásicos se asigna el valor de 0 en caso de que el valor no

pertenezca al conjunto y 1 si pertenece. Esta función generaliza que los

elementos de un conjunto pertenezcan al rango comprendido entre 0 y 1, a esta

función se le llama “función de pertenencia” y el conjunto definido por dicha

función se le conoce con el nombre de “conjunto difuso”.

A (X)=→[0, 1]

Siendo, A la función de pertenencia.

A el conjunto difuso.

[0,1] el intervalo de números reales que incluye los extremos.

Según (Yager, Ronald R., Zadeh, & Lotfi A, 2012), es un conjunto difuso

donde se establece que, dado un conjunto 𝐴 = {𝑥}, perteneciente al espacio

universal 𝐸, se denomina función característica de 𝐴 a aquella función 𝜇𝐴(𝑥) que

toma valor 1 para todo elemento de 𝐴 que satisfaga la siguiente condición.

𝜇𝐴(𝑥) = 1 para todo 𝑥 ∈ 𝐸

Y el valor 0 cuando ocurre:

𝜇𝐴(𝑥) = 0 para todo 𝑥 ∉ 𝐸

Esta función establece si el elemento en cuestión pertenece o no al

conjunto 𝐴.

20

Función de pertenencia

La función de pertenencia indica el grado o intensidad en la que cada

elemento forma parte de un conjunto. En otras palabras, la función de

pertenencia de un conjunto A sobre un universo X será de la forma:

µA:X → [0,1]

donde µA (x) = r si r es el grado en que X pertenece a A.

Si el conjunto es nítido los elementos de dicho conjunto tomara los valores

de (0 ó 1), mientras que si es borroso o difuso los elementos tomaran valores

comprendidos entre el rango [0,1]. También podemos denominar a la función de

pertenencia como función característica de dichos conjuntos.

Las funciones de pertenencia son una forma de representar de manera

gráfica un conjunto difuso o borroso sobre un todo.

Ilustración 1 - Representación de gráficos de pertenencia.

Elaborado por: Autores

Fuente: (del Cerro Sánchez & Novalbos Laina, 2014)

“Para cada conjunto borroso, hay una función característica para los

elementos de dicho conjunto. Entre las funciones típicas son la función

trapezoidal y triangular, estas mencionadas entran en la categoría de funciones

21

de pertenencia lineales, también existen funciones características de tipo

gamma, sigmoidal, gaussiana y pseudo-exponencial”. (del Cerro Sánchez &

Novalbos Laina, 2014)

Función trapezoidal

Viene definida por un límite inferior a, un límite superior d, un límite de

soporte inferior b, y un límite de soporte superior c, tal que a < b < c < d.

Ilustración 2 - Función Trapezoidal



Si (x < a) ò (x > d) Si a <= x <= b Si b <= x <= c Si c <= x <= d

22

Existen dos casos particulares de la función trapezoidal, las denominadas

funciones R y L:

Funciones R: con parámetros a = b = - ∞

Ilustración 3 - Función Trapezoidal; Funciones R



Funciones L: con parámetros c = d = + ∞

Si x > d Si c <= x <= d Si x < c

23

Función triangular

Viene definida por un límite inferior a, un límite superior b, y un valor m tal

que a < m < b.

Ilustración 4 - Función Triangular



Función gaussiana

Viene definida por su valor medio m y una desviación estándar k > 0. Se

cumple que cuanto menor es k, más estrecha es la “campana”.

Si x <= a Si a < x <= m Si m < x < b Si x => b

24

Indudablemente el ser humano posee un sin número de habilidades para

expresar sus experiencias a través de reglas lingüística ambiguas, por esta

razón un ejemplo claro de estas técnicas es cuando queremos preparar algún

tipo de bebida o alimento, y únicamente se nos permite seguir instrucciones

como el “Poner azúcar al gusto al café” u “Hornear pan hasta que este quede

tostado”, por ello es evidente que todas estas instrucciones pueden ser seguidas

por un ser humano sin ningún inconveniente, gracias a que nosotros los

humanos poseemos la capacidad de interpretar instrucciones, y eso es lo que

nos diferencia de los computadores, los cuales no son capaces de procesar este

tipo de expresiones y dar una respuesta.

Términos como tostado, al gusto y entre otros adjetivos, son aquellos quienes no

cuentan con un límite o interpretación clara, debido a que al programar se

puedan definir para así ser comprendida por una máquina, para ello tendríamos

que usar intervalos o darle valores para que el computador pueda identificar lo

que se desea obtener. En el caso de tostado o caliente podemos definir

intervalos para determinar dicho estado, por lo que decir “frio de 0 a 20 grados”,

“tibio de 21 a 40 grados” y “caliente de 41 a 60 grados”, serian algunos de los

valores establecidos a seguir.

Reglas de la lógica difusa

La lógica difusa, se basa en reglas de la forma SI (antecedente) ENTONCES

(consecuente). Los métodos de inferencia para las reglas deben ser sencillos y

eficientes. Para escoger una salida concreta a partir de las hipótesis, el método

más usado es el ‘centroide’(defusificación),en el que la salida final será el centro

de gravedad del área resultante. Si las reglas no son formuladas por expertos,

son aprendidas por el sistema, éste hace uso de redes neuronales.

A pesar de la variedad de reglas difusas, se suelen emplear las de Mamdani y

las de Takagi-Sugeno (TS).

25

Regla difusa de Mamdani

La regla dice que:

IF(x1 is A AND x2 is B AND x3 is C) THEN (u1 is D,u2 is E).

Dónde,

x1, x2 y x3 son variables de entrada.

A, B y C son funciones de pertenencia de entrada.

o U1 y U2 son las acciones de control.

o D y E son las funciones de pertenencia de salida.

AND es un operador lógico difuso (podría ser cualquier otro operador lógico).

Ventajas:

Intuitiva.

Amplia aceptación.

Adaptada a la incorporación de conocimiento y experiencia.

Reglas difusas de Takagi-Sugeno

La regla dice que:

IF (x1 is A AND x2 is B AND x3 is C) THEN (u1=f(x1, x2, x3), u2=g(x1, x2,

x3))

En general tanto f como g son funciones lineales.

Ventajas:

Eficiente computacionalmente.

Trabaja bien con técnicas lineales, de optimización y control adaptable.

Está bien adaptado el análisis matemático.

26

Proceso analítico jerárquico (AHP)

Los procesos de toma de decisiones son procesos complejos en los

cuales intervienen varias normas, es por esto que se debe utilizar herramientas

que nos permitan discernir entre los mismos para obtener una solución que

satisfaga la problemática de acorde a las necesidades presentadas.

Los problemas de decisiones multicriterio son problemas que nos

encontramos día a día. Cualquier actividad o acción genera un conjunto de

alternativas para lograr dicha actividad. La figura 1 ilustra el conflicto mencionado

al momento de tomar una decisión.

El proceso de análisis jerárquico (AHP) tiene sus inicios en la década de

los 60 planteado por Thomas Saaty, luego de haber tenido experiencias en

campos militares y sobre todo de docente elaboro una herramienta sencilla la

cual permita la toma de decisiones para las personas encargadas de esa tarea.

(Viñuales, 2015) define al Proceso Analítico Jerárquico (AHP) como “una

herramienta muy útil para solventar problemas complejos de toma de decisiones

y ayudar al usuario o decisión-maker a adoptar la solución más adecuada a

través de una estructura jerárquica … se basa en reducir una decisión compleja

a una serie de comparaciones por parejas y sintetizar dichos resultados,

incorporando así los aspectos tanto objetivos como subjetivos en la decisión.”

AHP es un método matemático creado para evaluar posibles opciones

cuando se ponen a juicio varios criterios y está basado en el principio que la

experiencia y el conocimiento de los actores son tan importantes como los datos

utilizados en el proceso. (Viñuales, 2015).

Los datos con los que trabaja este método multicriterio son un conjunto de

criterios y un conjunto de alternativas en la que se debe seleccionar la más

adecuada de acuerdo a las necesidades. El método AHP asigna un peso a cada

criterio a evaluar de acuerdo a las comparaciones efectuadas, a mayor peso que

se le asigne, mayor importancia tendrá. El método asigna un peso a cada

alternativa basándose en el criterio considerado. Por último, combina los pesos

de los criterios y las puntuaciones de las alternativas para obtener una

27

puntuación global para cada alternativa, estableciendo así un ranking de

preferencia entre estas. Esta puntuación global es una suma ponderada de las

puntuaciones con respecto a todos los criterios.

Ilustración 5 - Estructura de un Procesos Analítico Jerárquico



MATLAB

MATLAB es el nombre abreviado de “MATrix LABoratory”. MATLAB es un

programa para realizar cálculos numéricos con vectores y matrices. Como caso

particular puede también trabajar con números escalares −tanto reales como

complejos, con cadenas de caracteres y con otras estructuras de información

más complejas. Una de las capacidades más atractivas es la de realizar una

amplia variedad de gráficos en dos y tres dimensiones. MATLAB

tiene también un lenguaje de programación propio.

Matlab es una herramienta interactiva basada en matrices para cálculos

científicos y de ingeniería (de hecho, el termino Matlab procede de matrix

laboratory). Desde el punto de vista del control, Matlab se puede considerar un

entorno matemático de simulación que puede utilizarse para modelar y analizar

sistemas. Permitir a el estudio de sistemas continuos, discretos, lineales y no

lineales, mediante descripción interna y externa, en el dominio temporal y

frecuencia. Matlab constituye un entorno abierto, para el cual numerosos

paquetes específicos adicionales (toolboxes) han sido desarrollados.

28

Ventajas

Ventajas que el entorno MATLAB tiene frente a un lenguaje de programación:

No hay que definir el tipo de las variables que se van a utilizar, ni el tamaño

de las mismas.

No hay que compilar los programas, como ocurre en los entornos de

programación.

Se pueden utilizar muchas funciones ya definidas.

Presenta un manejo muy práctico de vectores y matrices.

Frente a un lenguaje de programación no presenta inconvenientes

destacables. Además, las sentencias y las estructuras que se manejan son

muy similares a las que se usan en el entorno de C.

29

CAPÍTULO III: METODOLOGIA DE LA INVESTIGACION

INTRODUCCION

Este capítulo contiene el método de investigación, las maneras y formas que

se llevó a cabo la investigación, también contiene los resultados obtenidos de la

investigación científica y bibliográfica realizada en varias fuentes de información

de confianza así como repositorios de Diversas Universidades dentro y fuera del

país, en este capítulo se presentan conceptos básicos para la comprensión del

mismo, se define conceptos estadísticos, tipos de muestra, como se obtiene el

tamaño de la muestra para poder realizar el respectivo análisis del tema.

Adicional todo lo descrito también se realiza la respectiva meta-análisis con la

descripción de las variables que serán utilizadas en este estudio.

DISEÑO DE LA INVESTIGACION

Modalidad de la investigación

El trabajo presente se lo realiza bajo la modalidad bibliográfica, dado que se

hace uso de artículos científicos de bibliotecas virtuales tales como: Scielo,

Redalyc, Dialnet y Springer que alojan una cantidad considerable de revistas

electrónicas con contenido científico que aportan a esta investigación. Se ocupa

un 70% del trabajo bajo esta modalidad debido a su enfoque y análisis

investigativo que se lleva a cabo atreves de la lectura de varia información

aportada por autores expertos en el tema.

La investigación bibliográfica es la primera etapa del proceso investigativo

que proporciona el conocimiento de las investigaciones ya existentes, de un

modo sistemático, a través de una amplia búsqueda de: información,

30

conocimientos y técnicas sobre una cuestión determinada. (Natalia Mora De

Labastida, 2014)

Y tiene un 30% de trabajo de campo, ya que es necesario conocer de qué

manera se lleva a cabo el proceso electoral en la institución. Para eso debemos

de recopilar información, realizando un seguimiento de las actividades referentes

al proceso a través de la obtención de datos, así como también, entrevistas a

expertos los cuales nos darán un indicio de los criterios que se deben tomar en

cuenta, para su posterior análisis y toma de decisión a través del algoritmo

propuesto.

La investigación de campo se creó para encontrar respuestas a preguntas

que no se pueden recrear en un ambiente controlado ya sea por su tamaño o

porque los factores y variables se ven alteradas, reaccionando de forma

diferente. (Corona, 2015)

La investigación de campo permite obtener nuevos conocimientos en el

campo de la realidad social; enseña la ventaja de poder estudiar una situación

para diagnosticar necesidades y problemas a efectos de aplicar los

conocimientos con fines prácticos. (Jesica Burbano, 2014)

Tipo de investigación

Esta investigación se basa en la búsqueda de objetivos y lograr conseguirlos

mediante un algoritmo un mecanismo que permita aquello, es por esto que es

una investigación aplicada. Este tipo de investigación que trata de buscar

mecanismos o estrategias que permita lograr un objetivo especificado al inicio de

la investigación. Se indica que este tipo de investigación se la realiza en

contextos específicos y bien delimitados como es nuestro caso.

La investigación aplicada se caracteriza porque busca la aplicación o

utilización de los conocimientos adquiridos, a la vez que se adquieren otros,

después de implementar y sistematizar la práctica basada en investigación.

(Murillo, W., 2008)

31

Esta investigación también se basa en la toma de decisiones donde se va a

comparar entre dos o más opciones y presentar como resultado una alternativa

de solución, es por esto que es una investigación para la toma de decisiones.

La investigación para la toma de decisiones tiene como objetivo

encontrar una conducta adecuada para una situación en la que hay una

serie de sucesos inciertos. Hay que elegir los elementos que son

relevantes y obviar los que no lo son y analizar las relaciones entre ellos.

Una vez determinada cual es la situación, para tomar decisiones es

necesario elaborar acciones alternativas, extrapolarlas para imaginar la

situación final y evaluar los resultados teniendo en cuenta las la

incertidumbre de cada resultado y su valor. (José Antonio G., 2014)

32

DEFINICIONES BÁSICAS

Para mayor comprensión de este capítulo y de las herramientas estadísticas

usadas en este proyecto, es necesario definir algunos conceptos básicos; por lo

cual en las subsiguientes descripciones se detallará dichos términos.

Espacio muestral

El Espacio Muestral es el conjunto de posibles resultados de un experimento

aleatorio. Cada elemento de él es llamado un punto muestral. (Edgar Acuña,

2015)

Variable aleatoria

Se denomina variable aleatoria (o estocástica) a la función que

adjudica eventos posibles a números reales (cifras), cuyos valores se miden en

experimentos de tipo aleatorio. Estos valores posibles representan los resultados

de experimentos que todavía no se llevaron a cabo o cantidades inciertas.

(Julián Pérez Porto y Ana Gardey, 2015)

Cabe destacar que los experimentos aleatorios son aquellos que,

desarrollados bajo las mismas condiciones, pueden ofrecer resultados

diferentes. Arrojar una moneda al aire para ver si sale cara o ceca es un

experimento de este tipo. (Julián Pérez Porto y Ana Gardey, 2015)

Variable aleatoria discreta

Las variables aleatorias discretas son aquellas cuyo rango está formado por

una cantidad finita de elementos o que sus elementos pueden enumerarse de

manera secuencial. (Julián Pérez Porto y Ana Gardey, 2015)

33

Variable aleatoria continua

La variable aleatoria continua se vincula a un recorrido o rango que abarca,

en teoría, la totalidad de los números reales, aunque solo sea accesible una

cierta cantidad de valores. (Julián Pérez Porto y Ana Gardey, 2015)

Población objetivo

La población objetivo se refiere a TODO el grupo de personas u objetos que

les interesan a los investigadores para la generalización de las conclusiones. La

población objetivo por lo general tiene diversas características y también es

conocida como la población teórica. (Explorable.com, 2009)

Población investigada

La población de la investigación es generalmente una gran colección de

individuos u objetos que son el foco principal de una investigación científica. Las

investigaciones se realizan en beneficio de la población. Sin embargo, debido a

los grandes tamaños de las poblaciones, los investigadores a menudo no

pueden probar a cada individuo de la población, ya que consume mucho dinero y

tiempo. Por esta razón, los investigadores confían en las técnicas de muestreo.

(Explorable.com, 2009)

Definición de muestreo

El muestreo es el proceso de seleccionar un conjunto de individuos de una

población con el fin de estudiarlos y poder caracterizar el total de la población.

(Carlos Ochoa, 2015).

34

Muestra

Es el conjunto de mediciones que han sido realmente recolectados. La

extracción de la muestra es un paso bien importante porque es a partir de ella

que se sacan conclusiones acerca de la población. Si el diseño es sencillo la

muestra tiene que ser relativamente grande, alrededor de un 10% del tamaño de

la población. (Edgar Acuña, 2015)

Marco muestral

El marco muestral es el listado o forma de identificar a los individuos de la

población a los que podemos acceder, llamados unidades de muestreo, y sobre

los que se aplicará el proceso de selección. (Manuel Molina, 2012)

35

POBLACIÓN OBJETIVO

La población objetivo es aquel conjunto de objetos o personas que

interesa al investigador, pero para esta ocasión nuestra población objeto

son los conjunto de artículos científicos, paper, tesis entre otros

documentos científicos que contengan información relacionada con

nuestro tema de investigación, estos documentos fueron obtenidos desde

varias bibliotecas digitales, científicas entre las cuales se pueden

mencionar Scielo, Redalyc, DSpace, Dialnet, Springer y repositorios de

diferentes Universidades.

Para realizar el meta análisis se procedió a definir variables para

analizar la consistencia y la validez de las investigaciones de los

diferentes documentos sobre el mismo tema.

MARCO MUESTRAL

El marco muestral es el fragmento de donde se obtiene la muestra que

va a formar parte de nuestra base de datos, Para elaborar el meta-análisis

se tomó una muestra de 30 artículos de un total de 200 artículos, los

cuales cumplían con el tema de investigación mediante un previo análisis.

En el siguiente cuadro se definen las variables que estarán inmersas

en el meta-análisis:

36

Tabla 4 - Variables del Meta-Análisis

No. VARIABLES

1 Genero primer autor

2 Tipo de Biblioteca utilizada en la investigación

3 Tipo de Journal

4 Tipo de Investigación

5 Cantidad de referencias del articulo

6 Numero de hojas del articulo

7 Número de veces que se repite "lógica difusa" en los artículos

8 Número de veces que se repite "ahp" en los artículos

9 Número de veces que se repite "algoritmo" en los artículos

10 Número de veces que se repite "toma de decisiones" en los artículos

11 Número de veces que se repite "inteligencia artificial"

Fuentes: Datos de la investigación Autor: Elaboración Propia

DESCRIPCIÓN Y CODIFICACIÓN DE VARIABLES

Es de gran ayuda establecer una codificación para poder entender de

mejor manera e interpretar las variables asignadas en esta investigación.

Es por esto que se presenta la descripción y la codificación para cada de

una de las variables.

37

META-ANALISIS

DESCRIPCION Y CODIFICACION D LAS VARIABLES UTILIZADAS

Variable 1: Genero del autor

Esta variable nos indica que género es la persona que realizo el articulo

científico.

Tabla 5 - Variable – Genero del 1er Autor

CODIFICACÓN DE LA VARIABLE: GÉNERO DEL AUTOR

Masculino 1

Femenino 2

Fuentes: Datos de la investigación

Autor: Elaboración Propia

38

Variable 2: Tipo de Biblioteca utilizada

Indica de donde es extraída información para ser procesada y luego ser

utilizada en esta investigación.

Tabla 6 - Variable – Tipo de biblioteca a utilizar

CODIFICACIÓN DE LA VARIABLE: TIPO DE BIBLIOTECA A UTILIZAR

ALTERIDAD 1

CEU 2

GISIA 3

DSPACE 4

REDALYC 5

RESEARCHGATE 6

SCIELO 7

SPRINGER 8

UNIVERSIDAD DE MADRID 9

LACCEI 10

BDIGITAL 11

LUMINA 12



Variable 3: Tipo de Investigación

Indica que tipo de estudio se aplicó en el artículo para resolver o entender la

situación allí planteada.

Tabla 7 - Variable – Tipo de investigación

CODIFICACIÓN DE LA VARIABLE: TIPO DE INVESTIGACION

Campo 1

Descriptiva 2

Teórica 3

Aplicada 4

Toma de decisiones 5


39

Variable 4: Tipo de Journal

La variable número 3 nos indica el tipo de enfoque que se hizo en el artículo

descargado de web.

Tabla 8 - Variable – Tipo de Journal

CODIFICACIÓN DE LA VARIABLE: TIPO DE JOURNAL

Articulo científico 1

Articulo investigativo 2

Articulo informático 3

Tesis 4

Paper 5

Tesis Doctoral 6



Variable 5: Cantidad de referencias del articulo

Esta variable nos indica la cantidad de referencias utilizadas en este artículo.

Variable 6: Numero de hojas del articulo

La variable 6 nos indica la cantidad de hojas que contiene el artículo, revista

científica o tesis usada como base para esta investigación.

Variable 7: Número de veces que se repite "lógica difusa" en los

artículos

Indica cuantas veces aparece esta palabra clave dentro de los papers

usados como base para esta investigación.

40

Variable 8: Número de veces que se repite "ahp" en los artículos

Indica cuantas veces aparece esta palabra clave dentro de los papers usados

como base para esta investigación.

Variable 9: Número de veces que se repite "algoritmo" en los

artículos



Variable 10: Número de veces que se repite "toma de

decisiones" en los artículos



Variable 11: Número de veces que se repite "inteligencia

artificial" en los artículos



Variable 12: Número de veces que se repite "incertidumbre" en

los artículos



41

INTERPRETACIÓN Y ANÁLISIS DE LOS RESULTADOS

Se realiza el análisis estadístico del meta-análisis, a las variables más

significativas de nuestro tema de investigación efectuando los procedimientos de

cálculo e interpretando los resultados correspondientes de acorde a las variables

cualitativas.

Para las variables cuantitativas se procederá con el cálculo y la

interpretación de sus estimadores como son los de centralización, el de posición,

de forma, y el de dispersión.

RESULTADOS DEL META-ANALISIS

ANALISIS DESCRIPTIVO DE LAS VARIABLES

Variable 1: Genero del primer autor

Tabla 9 - Tabla de frecuencia de la tabla genero

FRECUENCIA PORCENTAJE PORCENTAJE

VALIDO PORCENTAJE ACUMULADO

MASCULINO 22 73.33% 73.33% 73.33%

FEMENINO 8 26.67% 26.67% 100.00%

TOTAL 30 100.00% 100.00%



Ilustración 6 - Genero del Primer Autor


42

De acuerdo al análisis estadístico, se comprobó que el 70.37% de los autores

de los textos usados como base de esta investigación son hombres, y el otro

29.63% son mujeres, por consiguiente, la mayor proporción de autores son

hombres con 19 sobre la muestra que es de 27.

Variable 2: Biblioteca utilizada

Tabla 10 - Tabla de frecuencia de la tabla tipo de biblioteca utilizada

FRECUENCIA PORCENTAJE

PORCENTAJE VALIDO

PORCENTAJE ACUMULADO

ALTERIDAD 1 3.33% 3.33% 3.33%

CEU 1 3.33% 3.33% 6.67%

DSPACE 4 13.33% 13.33% 20.00%

GISIA 1 3.33% 3.33% 23.33%

ICAI 1 3.33% 3.33% 26.67%

REDALYC 5 16.67% 16.67% 43.33%

RESEARCHGATE 2 6.67% 6.67% 50.00%

SCIELO 6 20.00% 20.00% 70.00%

SPRINGER 1 3.33% 3.33% 73.33%

UNIVERSIDAD DE MADRID

1 3.33% 3.33% 76.67%

LACCEI 2 6.67% 6.67% 83.33%

DIALNET 3 10.00% 10.00% 93.33%

BDIGITAL 1 3.33% 3.33% 96.67%

LUMINA 1 3.33% 3.33% 100.00%

TOTAL 30 100.00% 100.00%


Ilustración 7 - Tipo de Biblioteca a Utilizar


43

Esta variable permite darse cuenta a que biblioteca se acudió con más

frecuencia para obtener información base para desarrollar el tema de

investigación, mediante la gráfica podemos notar que la biblioteca más

concurrida fue SCIELO con un 20%, la segunda más visitada fue REDALYC con

un porcentaje equivalente al 16.67% y la tercera fue DSPACE con un porcentaje

de 13.33%.

Variable 3: Tipo de Investigación

Tabla 11 - Tabla de frecuencia de la tabla tipo de investigación


PORCENTAJE VALIDO


APLICADA 9 30.00% 30.00% 30.00%

CAMPO 6 20.00% 20.00% 50.00%

DESCRIPTIVA 6 20.00% 20.00% 70.00%

TEORICA 4 13.33% 13.33% 83.33%

TOMA DE DECISIONES 5 16.67% 16.67% 100.00%

TOTAL 30 100.00% 100.00%



Ilustración 8 - Tipo de Investigación


44

Mediante el análisis de esta variable nos permite observar los diversos

enfoques que tiene cada artículo científico, se puede resumir de la siguiente

manera observando la tabla de frecuencia, el 30% son investigaciones de tipo

aplicada, el 20% son de tipo campo, 20% descriptiva, teórica en un 13.33% y en

un 16.67% son investigaciones basadas en toma de decisiones.

Variable 4: Tipo de Journal

Tabla 12 - Tabla de frecuencia de la tabla tipo de Journal


PORCENTAJE VALIDO


ARTICULO CIENTIFICO 11 36.67% 36.67% 36.67%

ARTICULO INFORMATICO 2 6.67% 6.67% 43.33%

ARTICULO INVESTIGATIVO 2 6.67% 6.67% 50.00%

PAPER 6 20.00% 20.00% 70.00%

TESIS 8 26.67% 26.67% 96.67%

TESIS DOCTORAL 1 3.33% 3.33% 100.00%

TOTAL 30 100.00% 100.00%


Ilustración 9 - Tipo de Journal


45

Mediante el análisis estadístico se puede observar que 11 de los documentos

revisados para esta investigación son de tipo Articulo científico lo que equivale a

un 36.67% del total de la muestra establecida, le prosiguen 8 tesis representado

el 26.67% del total de los documentos usados como base para desarrollar este

tema de investigación.

Variable 5: Referencias utilizadas en el articulo

Tabla 13 - Tabla de frecuencia de la tabla referencias utilizadas en el articulo

NO.

INTERVALO

CLASE FRECUENCI

A FRECUENCIA RELATIVA

FRECUENCIA

ACUMULADA

FRECUENCIA RELATIVA ACUMULAD

A LIMITE

INFERIOR LIMITE

SUPERIOR MARCA DE

CLASE

1 4 76.7 40.35 4 - 76.7 27 0.90 27 0.90

2 76.8 149.5 113.15 76.8 - 149.5 0 0.00 27 0.90

3 149.6 222.3 185.95 149.6 - 222.3 2 0.07 29 0.97

4 222.4 295.1 258.75 222.4 - 295.1 0 0.00 29 0.97

5 295.2 368 331.6 295.2 - 368 1 0.03 30 1.00

TOTAL 30 1.00


Tabla 14 - Análisis Descriptivo referencias utilizadas en el articulo

Análisis Descriptivo

Media 52.633333

Moda 26

Mediana 26

Varianza 5722.3782

Desviación Std. 75.646402

Curtosis 10.723108

RANGO 364

MAYOR 368

MENOR 4


46

Ilustración 10 - Referencia usadas en artículos


Mediante el análisis estadístico realizado a la variable Referencias se puede

notar que los artículos científicos son agrupados en 5 intervalos que van de

4 - 76.7

76.8 - 149.5

149.6 - 222.3

222.4 - 295.1

295.2 – 368 en adelante

Se indica que la mayor frecuencia está alojada en el intervalo 4 - 76.7

representando un 90% de todos los artículos revisados. Otro de los datos que

este análisis nos deja es una media de 52.63 referencias por artículo, una moda

de 26 esto quiere decir que más de un artículo ha tenido más de 26 referencias y

una mediana de 26.

47

Variable 6: Número de páginas por articulo

Tabla 15 - Tabla de frecuencia de la tabla número de páginas por articulo

NO.

INTERVALO

CLASE FRECUENCIA FRECUENCIA

RELATIVA FRECUENCIA ACUMULADA

FRECUENCIA RELATIVA

ACUMULADA LIMITE

INFERIOR LIMITE

SUPERIOR

MARCA DE

CLASE

1 5 56.7 30.85 5 - 56.7 22 0.73 22 0.73

2 56.8 108.5 82.65 56.8 - 108.5 1 0.03 23 0.77

3 108.6 160.3 134.45 108.6 - 160.3 2 0.07 25 0.83

4 160.4 212.1 186.25 160.4 - 212.1 3 0.10 28 0.93

5 212.2 264 238.1 212.2 – 264 2 0.07 30 1.00

TOTAL 30 1.00


Ilustración 11 - Número de páginas por articulo


48

Tabla 16 - Análisis Descriptivo número de páginas por articulo


Media 58.233333

Moda 6

Mediana 18.5

Varianza 6347.7023


Curtosis 0.8820291

RANGO 259

MAYOR 264

MENOR 5


El análisis estadístico fue realizado a la variable número de páginas por

articulo dejo como resultados los siguientes una media de 58.23, una moda de 6

y una mediana de 18.5, se puede notar que los artículos científicos son

agrupados en 5 intervalos, de acorde al número de hojas que tiene cada uno, los

intervalos son los siguientes:

5 - 56.7

56.8 - 108.5

108.6 - 160.3

160.4 - 212.1

212.2 - 264

49

Variable 7: Veces que se repite la palabra “lógica difusa”

Tabla 17 - Tabla de frecuencia de la tabla número de Veces que se

repite la palabra “lógica difusa”

NO.

INTERVALO



FRECUENCIA RELATIVA

ACUMULADA

LIMITE INFERIO

R

LIMITE SUPERIO

R MARCA

DE CLASE

1 0 18.9 9.45 0 - 18.9 22 0.73 22 0.73

2 19 37.9 28.45 19 - 37.9 2 0.07 24 0.80

3 38 56.9 47.45 38 - 56.9 3 0.10 27 0.90

4 57 75.9 66.45 57 - 75.9 1 0.03 28 0.93

5 76 95 85.5 76 - 95 2 0.07 30 1.00

TOTAL 30 1.00 Fuentes: Datos de la investigación


Ilustración 12 - Número de veces que se repite “Lógica Difusa”



Ilustración 13 - Número de veces que se repite “Lógica Difusa” en las Bibliotecas de Investigación



50

Tabla 18 - Análisis Descriptivo número de Veces que se repite la palabra “lógica difusa”


Media 19.2

Moda 0

Mediana 9.5

Varianza 653.8206897


Curtosis 2.555572956

Rango 95

Mayor 95

Menor 0


Mediante el análisis estadístico realizado a la variable número de veces que

se repite la palabra “lógica difusa” en el artículo dio como resultado que los

artículos científicos son agrupados en 5 intervalos que van de

5 - 23.7

23.8 - 42.5

42.6 - 61.3

61.4 - 80.1

80.2 – 99



este análisis nos deja es una media de 19.2 veces que aparece “lógica difusa”,

una moda de 0 esto quiere decir que ningún valor se repite dentro de nuestro

conjunto de datos.

Adicional a eso se realizó un cruce para saber que biblioteca tenía la palabra

“lógica difusa” más veces publicadas dentro de nuestra muestra, y como se

puede observar en la gráfica es la Biblioteca SCIELO.

51

Variable 8: Veces que se repite la palabra “ahp”


repite la palabra “ahp”

NO.

INTERVALO



FRECUENCIA RELATIVA

ACUMULADA LIMITE INFERIOR

LIMITE SUPERIOR

MARCA DE

CLASE

1 0 35.1 17.55 0 - 35.1 21 0.70 21 0.70

2 35.2 70.3 52.75 35.2 - 70.3 4 0.13 25 0.83

3 70.4 105.5 87.95 70.4 - 105.5 2 0.07 27 0.90

4 105.6 140.7 123.15 105.6 - 140.7 2 0.07 29 0.97

5 140.8 176 158.4 140.8 – 176 1 0.03 30 1.00



Ilustración 14 - Número de veces que se repite “AHP”


Ilustración 15 - Número de veces que se repite “AHP” en las

Bibliotecas de Investigación


52

Tabla 20 - Análisis Descriptivo número de Veces que se repite la palabra “ahp”


Media 28.16666667

Moda 0

Mediana 5

Varianza 2001.04023


Curtosis 3.370940557

Rango 176

Mayor 176

Menor 0


Mediante el análisis estadístico realizado a la variable número de veces que se

repite la palabra “ahp” en los artículos científicos y papers dio como resultado

que los artículos científicos son agrupados en 5 intervalos que van de:

0 - 35.1

35.2 - 70.3

70.4 - 105.5

105.6 - 140.7

140.8 - 176



este análisis nos deja es una media de 28.16.

Adicional a eso se realizó un cruce para saber que biblioteca tenía la palabra

“ahp” más veces publicadas dentro de nuestra muestra, y como se puede

observar en la gráfica es la Biblioteca SCIELO.

53

Variable 9: Veces que se repite la palabra “algoritmo”


repite la palabra “algoritmo”

NO

INTERVALO



FRECUENCIA RELATIVA


LIMITE SUPERIOR

MARCA DE

CLASE

1 0 32.9 16.45 0 - 32.9 27 0.90 27 0.90

2 33 65.9 49.45 33 - 65.9 0 0.00 27 0.90

3 66 98.9 82.45 66 - 98.9 2 0.07 29 0.97

4 99 131.9 115.45 99 - 131.9 0 0.00 29 0.97

5 132 165 148.5 132 – 165 1 0.03 30 1.00



Ilustración 16 - Número de veces que se repite “Algoritmo”


Tabla 22 - Tabla de frecuencia de la tabla número de Veces que se repite la palabra “algoritmo”


Media 12.3

Moda 0

Mediana 1

Varianza 1216.49


Curtosis 13.38

Rango 165

Mayor 165

Menor 0


54


se repite la palabra “algoritmo” en los artículos científicos y papers dio como

resultado que los artículos científicos son agrupados en 5 intervalos según el

análisis estadístico, que van de:

0 - 32.9

33 - 65.9

66 - 98.9

99 - 131.9

132 – 165


representando un 90% de todos los artículos revisados, en números significa que

27 de los 30 artículos contienen de 0 a 32.9 palabras “ahp”. Otro de los datos

que este análisis nos deja es una media de 12.3.y una moda de 0 es decir que

no tenemos valores repetidos dentro de nuestro conjunto de datos.

55

Variable 10: Veces que se repite la palabra “toma de decisiones”


repite la palabra “toma de decisiones”

NO.

INTERVALO



FRECUENCIA RELATIVA


LIMITE SUPERIOR

MARCA DE

CLASE

1 0 12.7 6.35 0 - 12.7 20 0.67 20 0.67

2 12.8 25.5 19.15 12.8 - 25.5 5 0.17 25 0.83

3 25.6 38.3 31.95 25.6 - 38.3 2 0.07 27 0.90

4 38.4 51.1 44.75 38.4 - 51.1 2 0.07 29 0.97

5 51.2 64 57.6 51.2 - 64 1 0.03 30 1.00



Ilustración 17 - Número de veces que se repite “toma de decisión”



repite la palabra “toma de decisiones”


Media 12.23

Moda 0

Mediana 6

Varianza 255.15


Curtosis 2.82

Rango 64

Mayor 64

Menor 0


56


se repite la palabra “toma de decisiones” en los artículos científicos y papers dio

como resultado que los artículos científicos son agrupados en 5 intervalos según

el análisis estadístico, que van de:

0 - 12.7

12.8 - 25.5

25.6 - 38.3

38.4 - 51.1

51.2 – 64

Se indica que la mayor frecuencia está alojada en el intervalo 0 – 12.7


este análisis nos deja es una media de 12.23, una mediana de 6 y una moda de

0.

57

Variable 11: Veces que se repite la palabra “inteligencia artificial”


repite la palabra “inteligencia artificial”

NO.

INTERVALO



FRECUENCIA RELATIVA


LIMITE SUPERIOR

MARCA DE

CLASE

1 0 2.5 1.25 0 - 2.5 24 0.80 24 0.80

2 2.6 5.1 3.85 2.6 - 5.1 2 0.07 26 0.87

3 5.2 7.7 6.45 5.2 - 7.7 0 0.00 26 0.87

4 7.8 10.3 9.05 7.8 - 10.3 2 0.07 28 0.93

5 10.4 13 11.7 10.4 – 13 2 0.07 30 1.00



Ilustración 18 - Número de veces que se repite “inteligencia artificial”



repite la palabra “inteligencia artificial”


Media 2.07

Moda 0

Mediana 0

Varianza 12.89


Curtosis 3.20

Rango 13

Mayor 13

Menor 0


58

Mediante el análisis estadístico de la variable número de veces que se repite

la palabra “toma de decisión”, de los 30 artículos tomados como muestra se

obtuvo una media de 2.07 veces que se repite dicha palabra en los artículos de

investigación, una moda de 0, esto quiere decir que no hay valores repetidos

dentro de los datos. Adicional a eso el valor mínimo de veces que se pudo repetir

la palabra en mención es de 0 y el número de veces máximo que se repite es de

13. Con estos datos se pudo obtener el rango de cada intervalo y el número de

intervalos que se usaron en la tabla de frecuencias agrupadas que fue de 5

intervalos.

59

Variable 12: Veces que se repite la palabra “incertidumbre”

Tabla 27 - Tabla de frecuencia de la tabla número de Veces que se repite la palabra incertidumbre”

NO

INTERVALO



FRECUENCIA RELATIVA


LIMITE SUPERIOR

MARCA DE

CLASE

1 0 9.1 4.55 0 - 9.1 19 0.73 19 0.73

2 9.2 18.3 13.75 9.2 - 18.3 3 0.12 22 0.85

3 18.4 27.5 22.95 18.4 - 27.5 1 0.04 23 0.88

4 27.6 36.7 32.15 27.6 - 36.7 2 0.08 25 0.96

5 36.8 46 41.4 36.8 – 46 1 0.04 26 1.00



Ilustración 19 - Número de veces que se repite “incertidumbre”


Tabla 28 - Análisis descriptivo número de Veces que se repite la

palabra incertidumbre” Análisis Descriptivo

Media 8.77

Moda 1

Mediana 4

Varianza 143.22


Curtosis 3.39

Rango 46

Mayor 46

Menor 0


60

Mediante el análisis estadístico de la variable número de veces que se repite la

palabra “incertidumbre”, de los 30 artículos tomados como muestra se obtuvo

una media de 8.77 veces que se repite dicha palabra en los artículos de

investigación, una moda de 1, esto quiere decir que hay artículos contienen una

vez la palabra “incertidumbre” dentro de sus textos. Adicional a eso el valor

mínimo de veces que se pudo repetir la palabra en mención es de 0 y el número

de veces máximo que se repite es de 46. Con estos datos se pudo obtener el

rango de cada intervalo y el número de intervalos que se usaron en la tabla de

frecuencias agrupadas que fue de 5 intervalos que son:

0 - 9.1

9.2 - 18.3

18.4 - 27.5

27.6 - 36.7

36.8 - 46

61

USO DEL ALGORITMO FAHP PARA LA TOMA DE DECISION

Caso de estudio

En este apartado se hace uso del algoritmo Fuzzy Analytic Hierarchy Process

(Proceso Jerárquico Analítico Difuso), el cual nos ayudará en la toma de

decisión, para elegir al mejor candidato para que ocupe el puesto de Director de

la Universidad de Guayaquil – Carrera de Ingeniería en Sistemas (CISC).

Existen dos formas de representar un algoritmo, a través de pseudocódigo y

mediante un flujo grama, por razones de mejor comprensión, se lo representa en

un pseudocódigo (Hormaza, L., Andres, C., Quezada, C., & Xavier, W., 2017) a

continuación se enumeran los procesos a seguir:

PSEUDOCODIGO DEL ALGORITMO FAHP

INICIO

1. Modelado de Jerarquía

2. Fuzzificacion : Escala de Saaty con valores difusos triangulares

3. Construcción de las matrices difusas de comparación

4. Defuzzificacion

5. Calculo de matriz normalizada

6. Evaluar congruencia lógica

7. Construcción de Matrices entre las alternativas

8. Análisis y estimación de las alternativas

FIN

62

Modelado de jerarquía

Objetivo

En esta investigación se ha optado por un modelo jerárquico que nos permita

seleccionar criterios idóneos de candidatos para su posterior análisis, y con

estos deliberar quien esté apto para el cargo.

Escenario

Se toma como escenario el proceso electoral que se da en la Universidad de

Guayaquil enfocada directamente en la CISC. Acorde a este proceso se

identificará los criterios de los candidatos, el cual ha sido seleccionado por

criterio de expertos y el propio.

Criterios

Los criterios fueron seleccionados luego de una exhaustiva investigación en

artículos basados en la incertidumbre del votante universitario, al momento de

ejercer su derecho al voto; cuales son las características que el elector toma en

cuenta, al momento de tomar una decisión. Se tomó en cuenta el criterio propio,

ya que, como estudiante de la CISC, tenemos el derecho de elegir a quien nos

representará; por tanto también, las preferencias a la hora de votar, se originan

debido a un pre análisis de los criterios de los candidatos del proceso vigente, y

son esos criterios los que hemos incluidos en este trabajo. Se realizaron

entrevistas a varios expertos, para deliberar a través de su buen juicio y

experiencias, los criterios necesarios para el análisis del candidato, y dar de baja

aquellos criterios que no son tan relevantes y que fueron recopilados de la

investigación de los artículos ya mencionados.

63

Tabla 29 - Criterios de Evaluación

ESC

OG

ER E

L M

EJO

R C

AN

DID

ATO

CRITERIOS SUBCRITERIOS

EXPERIENCIAS

DOCENCIA

CONOCIMIENTO DE LA NORMATIVA INTERNA

FORMACION

MASTERADO

DOCTORADO

HABILIDADES

VISION ESTRATEGICA

COMUNICADOR



Docencia. - Este criterio señala que el candidato idóneo para el cargo debe de

haber ejercido la docencia o tener conocimientos sobre el ámbito de la catedra.

Conocimiento de la normatividad interna. - Este criterio indica que el

candidato debe de conocer, las normas y leyes que se manejan dentro de la

institución.

Masterado. - Criterio de formación que señala el grado de preparación del

candidato y que da un indicio de su desenvolvimiento en el cargo.

Doctorado. - Criterio de formación que señala el grado de preparación del

candidato y que da un indicio de un mayor desenvolvimiento en el cargo.

Visión Estratégica. - Este criterio indica la capacidad que debe tener el

candidato para enfocarse en un área específica y hacer que su trascendencia

sea casi inminente, a través de tomas de decisiones innovadoras y beneficiosas.

64

Comunicador. - Este criterio señala que el candidato apto para el cargo, debe

de contar con técnicas para comunicar al personal administrativo, docentes y

estudiantes, los procesos que están por venir, en un tiempo adecuado; no antes

de su ejecución, ni al término de las mismas.

Alternativas

Las alternativas se han seleccionado bajo criterio propio, indagando las

cualidades de las posibles opciones, se selecciona a 3 docentes de la CISC

como candidatos. Los ya seleccionado como alternativas; antes de serlo, se

tomó como referencia, las características que como docente han reflejado en su

catedra.

Los autores de este trabajo han considerado a estos por las virtudes y valores

que demostraron cuando ejercían su trabajo como docente y de su buena

voluntad; también por apegarse a los criterios que han sido seleccionados con

anterioridad. Cabe destacar que la selección no fue unánime, ya que muchos

docentes cuentan con la capacidad para esto y también se apegan al perfil del

cargo según los criterios analizados; pero lo que determino la selección, fue el

tiempo con que los autores interactuaron con dichos docentes.

Tabla 30 - Candidatos a Ocupar una Dignidad

REPRESENTACION CANDIDATOS

A1 Ing. Lorenzo Cevallos

A2 Ing. Roberto Crespo

A3 Ing. Juan Sánchez



Como se mencionó con anterioridad, las alternativas inquiridas son 3: A1, A2,

A3. Y están dadas por Ing. Lorenzo Cevallos, Ing. Roberto Crespo, Ing. Juan

Sánchez.

65

Fuzzificacion: escala de saaty con valores difusos triangulares

Para poder hacer uso del modelo FAHP es necesario construir la Escala de

Saaty junto con los valores difusos, para eso se procede a la conversión de la

escala numérica normal a números triangulares difusos como se muestra en lo

siguiente:

Tabla 31 - Escala de Saaty con valores difusos

REPRESENTACION ESCALA ESCALA DIFUSA

ESCALA VERBAL

R1 1 (1,1,2) Igual Importancia

R3 3 (2,3,4) Importancia Débil

R5 5 (4,5,6) Fuerte Importancia

R7 7 (6,7,8) Importancia Demostrada sobre

la otra

R9 9 (8,9,9) Absoluta Importancia


Autor: (Saaty & Vargas, 2013), Autores

Se puede observar como los valores de R1, R3, R5, R7, R9 son los picos

principales de los triángulos, el cual define la función de pertenencia de dicha

escala verbal; mientras R2, R4, R6, R8 son los picos de los triángulos

intermedios usados para juicios intermedios.

Construcción de las matrices difusas de comparación

Para la construcción de esta matriz, en primer lugar, se determinó usar 1

subcriterio por cada criterio, ya que estaba definido 3 criterios el cual constaba

de 2 subcriterios cada uno. Estos subcriterios ahora serian nuestros criterios

bases de análisis.

66

Tabla 32 – Criterios Finales para Evaluación de los Candidatos

CR

ITER

IOS

BA

SE P

AR

A

AN

ALI

SIS

CRITERIOS

CONOCIMIENTO DE LA NORMATIVA INTERNA

MASTERADO

COMUNICADOR



Luego de dejar claro todo sobre los criterios, se procede a construir la matriz

de comparación difusa, el cual fue debidamente elaborado bajo la asistencia de

expertos e intervención del criterio propio llegando a tener la matriz que se

muestra en el siguiente cuadro.

Tabla 33 - Matriz de Comparación de Criterios

CONO. NORMATIVA

INTERNA MASTERADO COMUNICADOR

CONO. NORMATIVA INTERNA

1 1.61 1/1.34

MASTERADO 1/1.61 1 0.80

COMUNICADOR 1.34 1/0.80 1


En el cuadro se hace la incorporación de la matriz de comparación junto con la

escala difusa de Saaty.

67

Tabla 34 - Matriz de Comparación junto con la escala difusa de Saaty

CONO. NORMATIVA INTERNA MASTERADO COMUNICADOR

CONO. NORMATIVA INTERNA (1,1,1) (4, 5, 6) (1/6, 1/5, 1/4)

MASTERADO (1/6, 1/5, 1/4) (1,1,1) (2, 3, 4)

COMUNICADOR (4, 5, 6) (1/4, 1/3, 1/2) (4, 5, 6)


Defuzzificacion

La matriz de comparación con pesos difusos nos proporciona los pesos en

números triangulares difusos, el cual está dado por 3 valores; es necesario

convertir aquellos números de la escala en uno solo. Para llevar a cabo la

conversión, se elige el valor más probable entre los 3 números utilizando un

modelo llamado, el criterio de cotejo o comparación. (Hormaza, L., Andrés, C.,

Quezada, C., & Xavier, W., 2017)

Tabla 35 – Matriz Defuzzificada

CRITERIOS CONO.

NORMATIVA INTERNA

MASTERADO COMUNICADOR

CONO. NORMATIVA INTERNA

1.00 1.61 0.75

MASTERADO 0.62 1.00 0.80

COMUNICADOR 1.34 1.25 1.00



Calculo de matriz normalizada

En este paso se verifica la consistencia de la matriz, para esto se debe

proceder a normalizar la misma, dividiendo cada valor para la suma de cada

columna; luego debemos de realizar lo siguiente: Se calcula el vector de cada

fila, sumando los 3 valores que están en cada fila de cada criterio; luego se lo

divide para la cantidad de valores.

68

Tabla 36 - Matriz Normalizada

CRITERIOSCONO.

NORMATIVA

INTERNA

MASTERADO COMUNICADOR VECTOR

CONO. NORMATIVA

INTERNA1.00 1.61 0.75 0.34 0.42 0.29 0.35

MASTERADO 0.62 1.00 0.80 0.21 0.26 0.31 0.26

COMUNICADOR 1.34 1.25 1.00 0.45 0.32 0.39 0.39

SUMA 2.96 3.86 2.55 1.00

NORMALIZADA

CELDA/SUMA



Evaluar congruencia lógica

Es en este paso procedemos a multiplicar la matriz por el vector, fila por

columna. Al realizar esto quedaría de la siguiente manera:

Tabla 37 - Suma de multiplicación de ambas matrices.

CRITERIOS

CONO.

NORMATIVA

INTERNA

MASTERADO COMUNICADOR VECTORMULTIP.

(VECTOR*FILA)

CONO. NORMATIVA

INTERNA1.00 1.61 0.75 0.35

1.06

MASTERADO 0.62 1.00 0.80 0.26 0.79

COMUNICADOR 1.34 1.25 1.00 0.39 1.18

SUMA 2.96 3.86 2.55 1.00 3.03


Mediante los índices procedemos a validar los datos de la matriz.

a) Mediante la fórmula: se calcula el índice de

consistencia.

b) Se calcula el índice aleatorio, que ya está predefinido.

69

Tabla 38 - Índice de Consistencia predefinido.

DIMENSION DE MATRIZ, N 3 4 5 6 7

CI 0.58 0.9 1.12 1.24 1.32

Fuentes: Datos de la investigación Autor: (Golden, 1989)

c) Mediante la fórmula: se calcula la razón de

consistencia.

Luego de aplicar las fórmulas mencionadas y de realizar los cálculos

correctamente, quedaría algo como esto:

Tabla 39 - Análisis de Consistencia.

Indice de Consistencia (n max-n) / (n-1) 0.015

Razon de Consistencia (IC) IC/IA 0.025862069

Indice aleatorio (IA) Predefinido 0.58

N Dimension de la Matriz 3


La consistencia de una matriz depende del valor de RC (Razón de

consistencia). Si la matriz cumple con la siguiente condición, la cual es: si y solo

si RC<0.1, se dice que es consistente; caso contrario, se debe evaluar los

criterios nuevamente a partir de las opiniones de expertos para realizar los

debidos ajustes.

70

Construcción de matrices entre las alternativas

En este paso se construyen las siguientes matrices: Matriz de valoración de

alternativas, Matriz de pesos difusos de alternativas, Matriz final de alternativas,

Matriz de Análisis de Consistencia Alternativa. Para hacer uso del algoritmo

FAHP se debe evaluar a través de las matrices antes mencionadas cada criterio

por separado, para luego proceder con el análisis de las alternativas y poder

tomar una decisión basada en las valoraciones obtenidas.

Conocimiento de la normatividad interna (Criterio)

Se debe aplicar todo el proceso detallado entre el paso 1 y el 5.

Los cotejos entre las alternativas, quedan de la siguiente forma:

Tabla 40 - Matriz de pesos difusos – Normativa interna

A1 A2 A3

A1 1 1.34 0.621

A2 0.746 1 0.926

A3 1.61 1.08 1


Haciendo uso del algoritmo FAHP, se calcula la matriz de pesos difusos:

Tabla 41- Matriz con pesos difusos de Alternativas.

CRITERIOS A1 A2 A3

A1 (1, 1, 1) (4, 5, 6) (4, 5, 6)

A2 (1/6, 1/5, 1/4) (1, 1, 1) (1/6, 1/5, 1/4)

A3 (1/6, 1/5, 1/4) (4, 5, 6) (1, 1, 1)


71

La tabla 37 muestra los siguientes cálculos:

Se procede a defuzzificar la matriz.

Se calcula la matriz normalizada, seleccionando el valor más probable.

Se calcula el vector de la matriz.

Se multiplica el vector por la matriz.

Tabla 42 - Matriz Final de Alternativas.

CRITERIOS

CONO.

NORMATIVA

INTERNA

MASTERADO COMUNICADORMULTIP.

(VECTOR*FILA)VECTOR

CONO.

NORMATIVA

INTERNA1.00 1.34 0.62 0.95 0.30 0.39 0.24 0.31

MASTERADO 0.75 1.00 0.93 0.89 0.22 0.29 0.36 0.29

COMUNICADOR 1.61 1.08 1.00 1.21 0.48 0.32 0.39 0.40

SUMA 3.36 3.42 2.55 3.05 1.00

NORMALIZADA

CELDA/SUMA


Tabla 43 - Análisis de Consistencia de Alternativa.

Indice de Consistencia 0.027166323

Razon de Consistencia (IC) 0.046838487

Indice aleatorio (IA) 0.58

N 3


Los cálculos que se aplicaron para el progreso de este apartado, fueron

debidamente recolectados, según información brindada por (Hormaza, L.,

Andrés, C., Quezada, C., & Xavier, W., 2017)

72

Masterado (Criterio)




A1 A2 A3

A1 1 1.34 0.412

A2 0.746 1 0.37

A3 2.43 2.7 1


Haciendo uso del algoritmo FAHP, se calcula la matriz de pesos difusos

:

Tabla 45 - Matriz con pesos difusos de Alternativas.

CRITERIOS A1 A2 A3

A1 (1, 1, 1) (4, 5, 6) (1/9, 1/9, 1/8)

A2 (1/6, 1/5, 1/4) (1, 1, 1) (1/9, 1/9, 1/8)

A3 (8, 9, 9) (8, 9, 9) (1, 1, 1) Fuentes: Datos de la investigación







73


CRITERIOS

CONO.

NORMATIVA

INTERNA


(VECTOR*FILA)VECTOR

CONO.

NORMATIVA

INTERNA1.00 1.34 0.41 0.74 0.24 0.27 0.23 0.25

MASTERADO 0.75 1.00 0.37 0.59 0.18 0.20 0.21 0.19

COMUNICADOR 2.43 2.70 1.00 1.68 0.58 0.54 0.56 0.56

SUMA 4.18 5.04 1.78 3.00 1.00

NORMALIZADA

CELDA/SUMA



Tabla 47 - Análisis de Consistencia de Alternativa




N 3





74

Comunicador (Criterio)




A1 A2 A3

A1 1 1.61 0.532

A2 0.621 1 0.8

A3 1.88 1.08 1


Haciendo uso del algoritmo FAHP, se calcula la matriz de pesos difusos:

Tabla 49 - Matriz con pesos difusos de Alternativas

CRITERIOS A1 A2 A3

A1 (1, 1, 1) (4, 5, 6) (1/8, 1/7, 1/6)

A2 (1/6, 1/5, 1/4) (1, 1, 1) (1/6, 1/5, 1/4)

A3 (6, 7, 8) (4, 5, 6) (1, 1, 1) Fuentes: Datos de la investigación







75


CRITERIOS

CONO.

NORMATIVA

INTERNA


(VECTOR*FILA)VECTOR

CONO.

NORMATIVA

INTERNA1.00 1.61 0.53 0.96 0.29 0.44 0.23 0.32

MASTERADO 0.62 1.00 0.80 0.80 0.18 0.27 0.34 0.26

COMUNICADOR 1.88 1.08 1.00 1.30 0.54 0.29 0.43 0.42

SUMA 3.50 3.69 2.33 3.06 1.00

NORMALIZADA

CELDA/SUMA


Tabla 51 - Análisis de Consistencia de Alternativa.




N 3





76

CAPÍTULO IV: RESULTADO CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES

INTRODUCCION

En este capítulo se presentan los resultados obtenidos por la presente

investigación; luego de haber aplicado la metodología sugerida y obtenido los

datos suficientes para llegar a la meta propuesta, el cual era facilitar la toma de

decisión, enfocado a la elección de un candidato idóneo para el proceso

electoral de Autoridades Generales (Rector) de la Universidad de Guayaquil,

limitado a la Carrera de Ingeniería de Sistemas. Se presentan también las

conclusiones finales y las recomendaciones; con esto se da por terminado este

trabajo.

RESULTADOS

Análisis y estimación de las alternativas

Luego de obtener los resultados de la ponderación de los 3 criterios y las 3

alternativas, se construye una nueva matriz y se ubican los vectores

correspondientes dentro de esta.

El siguiente procedimiento consta del cálculo total, el cual se lo realiza a

través de una suma de productos o ponderada, que se la estructura de la

siguiente manera: cada fila de las alternativas con la fila de producto.

Los valores de las tablas se los obtiene a través de los vectores que se

obtuvieron de las 4 matrices que son:

Ponderación entre criterios

Ponderación de alternativas con el Criterio Conocimiento de la

normatividad interna.

Ponderación de alternativas con el Criterio Doctorado.

Ponderación de alternativas con el Criterio Comunicador.

77

Ahora se procede a ligar las alternativas con los criterios de análisis o

criterios de aceptación, donde en la matriz se colocan las alternativas en

columna y los criterios en fila.

Una vez armada la matriz ponderada entre los criterios y las alternativas, se

puede llegar a inferir tomando en cuenta el valor reflejado en la columna TOTAL;

en esta columna se tiene los valores a analizar y a seleccionar como mejor

opción, se obtiene el valor definitivo en cada celda de esta columna extrayéndolo

mediante la operación de producto suma entre la fila de alternativas y la fila de

Ponderación.

Tabla 52 - Matriz ponderada de los criterios

NORMATIVA MASTERADO COMUNICADOR TOTAL

A1 0.31 0.25 0.32 0.30

A2 0.29 0.19 0.26 0.25

A3 0.40 0.56 0.42 0.45

PONDERACION 0.35 0.26 0.39 1.00

Se llega a observar que el valor de A3=0,45 denota superioridad ante las

demás alternativas, siendo este el que tiene mayor grado de confiabilidad por

tener el valor con mayor jerarquía entre A1= 0,30 y A2= 0,25. Con esto podemos

concluir que la mejor alternativa según lo analizado y del resultado arrojado por

el algoritmo, es la Alternativa 3.

78

CONCLUSIONES

A través del estudio de la teoría de la Lógica Difusa y el Proceso Analítico

Jerárquico, se obtuvo los conocimientos necesarios para combinar métodos

estadísticos y matemáticos, permitiendo aplicarlos dentro de procesos que

generan duda a la hora de tomar una decisión, logrando así mitigar dicha

incertidumbre, como el caso que se presenta en este tema de investigación.

El método FAHP ha demostrado una mayor precisión en comparación con el

método tradicional, el cual limita la forma de evaluar un criterio o procesos. De

esta manera FAHP evita que exista duda hacia la decisión que se acaba de

tomar, por mostrar superioridad y cierto grado de simpleza al momento de

decidir.

Por medio del uso de estas metodologías como AHP y Fuzzy Logic se

desarrolla el algoritmo FAHP el cual nos permite evaluar a varios candidatos bajo

criterios definidos y llegar a la resolución de este caso de estudio.

79

RECOMENDACIONES

Desarrollar e investigar más a fondo el tema, ampliando los conocimientos de

la herramienta y aumentando el nivel de complejidad, para así en un futuro

pueda ser utilizada en procesos electores de mayor magnitud, y de una forma

más certera.

Comparar el algoritmo FAHP con otros modelos de decisión multicriterio

evaluando así su superioridad frente a las demás herramientas; de ser así, esta

pueda ser usada como la herramienta clave en este tipo de procesos, caso

contrario hacerle una mejora al algoritmo.

Desarrollar la herramienta informática para realizar la selección de criterios y

de alternativas de una manera sistematizada; y a su vez desarrollar el sistema

que permita agilizar las tareas del FAHP.

80

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Inteligente Mediante un Algoritmo de Control (Doctoral dissertation,

Universidad de Guayaquil. Facultad de Ciencias Matematicas y Fisicas. Carrera

de Ingenieria en Sistemas Computacionales

82

ANEXOS

Anexo 1. Cronograma del Proyecto

Universidad de Guayaquil

Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas

Carrera de Ingeniería en Sistemas Computacionales


TEMA: Uso de Proceso Analítico Jerárquico (AHP) y conjuntos difusos para

mejorar la toma de decisiones en el proceso electoral de las autoridades

generales de la UG

Cronograma

Modo de tarea Nombre de tarea Duración Comienzo Fin

Nombres

de los

recursos

Programada manualmente

USO DE PROCESO ANALÍTICO JERÁRQUICO (AHP) Y CONJUNTOS DIFUSOS PARA MEJORAR LA TOMA DE DECISIONES EN EL PROCESO ELECTORAL

94 días vie 20/10/17

mié 28/2/18

Andrés Rosado, Jesús Romero

Programada automáticamente

Propuesta del proyecto 1 día lun 23/10/17

lun 23/10/17



Asignación del tutor 1 día mié 25/10/17

mié 25/10/17



Elaboración Cap. 1 23 días jue 19/10/17

lun 20/11/17



Investigación de Procesos Políticos

6 días jue 19/10/17

jue 26/10/17


83


Situación y Conflicto 1 día mié 25/10/17

mié 25/10/17



Causas y Consecuencias 3 días jue 26/10/17

lun 30/10/17



Delimitaciones 6 días mar 31/10/17

mar 7/11/17



Metodología 8 días mié 8/11/17 vie 17/11/17



Revisión Tutor Cap. 1 2 días vie 17/11/17

lun 20/11/17



Elaboración Cap.2 15 días mar 21/11/17

lun 11/12/17



Marco Teórico 10 días mié 22/11/17

mar 5/12/17



Conceptualización 3 días mié 6/12/17 vie 8/12/17



Revisión Tutor Cap. 2 1 día lun 11/12/17

lun 11/12/17



Revisión Revisor Cap1 y Cap2

1 día lun 11/12/17

lun 11/12/17



Elaboración Cap. 3 31 días mar 12/12/17

mar 23/1/18


84


Elección de metodología e instrumentos

5 días mié 13/12/17

mar 19/12/17



Procesamiento y Análisis 25 días mié 20/12/17

mar 23/1/18



Revisión Tutor Cap. 3 1 día mié 24/1/18 mié 24/1/18



Elaboración Cap. 4 7 días jue 25/1/18 vie 2/2/18



Resultados 3 días vie 26/1/18 mar 30/1/18



Conclusiones y recomendación

1 día mié 31/1/18 mié 31/1/18



Revisión Tutor Cap. 4 2 días mié 31/1/18 jue 1/2/18



Revisión Revisor Cap1, Cap.2, Cap.3 y Cap.4

1 día vie 2/2/18 vie 2/2/18



Correcciones del Proyecto 15 días lun 5/2/18 vie 23/2/18

Andrés Rosado, Jesus Romero


Entrega del Proyecto 4 días sáb 24/2/18 mié 28/2/18

Andrés Rosado, Jesus Romero

85

Anexo 2. Diagrama de Gantt







generales de la UG

Diagrama de Gantt

86

Anexo 3. Diagrama de Flujo Metodología FAHP







generales de la UG

Diagrama de Flujo Metodología FAHP

87

Anexo 4. Meta-Análisis







generales de la UG

Meta-análisis de la lectura bibliográfica

No. Nombre Articulo Autor Principal Autor Secundario

1

USO DE AHP Y CONJUNTOS DIFUSOS PARA MEJORAR LA TOMA DE DECISIONES. CASO: SELECCIÓN DE EMPRESAS CONTRATISTAS DE CONSTRUCCIÓN EN LA ADMINISTRACIÓN PÚBLICA VENEZOLANA

DÍAZ MORA, RUBÉN PIÑA, JOSÉ GREGORIO

2

APLICACIÓN DE ALGORITMOS GENÉTICOS A LA CORRECCIÓN DE MATRICES INCONSISTENTES EN EL PROCESO ANALÍTICO JERÁRQUICO (AHP)

MARCELO KARANI LEONARDO S. WANDERER

3

APLICACIÓN DE UNA HERRAMIENTA MULTICRITERIO PARA SELECCIÓN DE PROVEEDORES EN UN HOSPITAL DEL NORTE DEL VALLE

JENNY CRISTINA CORREA

LUISA MARÍA RUIZ

88

4

APLICACIÓN Y COMPARACIÓN DE METODOLOGÍAS MULTICRITERIO (AHP Y FUZZY LOGIC) EN LA SELECCIÓN DE TECNOLOGÍA POSTCOSECHA PARA PEQUEÑOS PRODUCTORES DE CACAO.

LENIN VERA MONTENEGRO

-

5

APLICACIÓN DE TÉCNICAS BASADAS EN LÓGICA DIFUSA Y TEORÍA DE COLAS PARA MEJORAR EL TRÁFICO VEHICULAR INTELIGENTE MEDIANTE UN ALGORITMO DE CONTROL

CARLOS ANDRÉS LEÓN

WILSON JAVIER CUMBICUS

6

EVALUACIÓN DEL RIESGO POST-SÍSMICO Y EL EFECTO ADVERSO QUE PROVOCA EN LA ACTIVIDAD HUMANA COMO ES EL IMPACTO SOCIAL NEGATIVO, MEDIANTE TÉCNICAS DE LÓGICA DIFUSA

DAYANARA IVONNE BARZOLA

OMAR MICHAEL RODRÍGUEZ

7

ESTUDIO DE UN ALGORITMO DE AGRUPAMIENTO BASADO EN LÓGICA DIFUSA PARA ANALIZAR EL PROCESO DE VALORACIÓN CLÍNICA SEGÚN SU NIVEL DE URGENCIA EN UN HOSPITAL DE LA CIUDAD DE GUAYAQUIL

FREDDY ALBERTO ORRALA

XIMENA FERNANDA BARRILLA

8 CHILE: ELECCIONES, CONFLICTOS E INCERTIDUMBRE

ROSSANA CASTIGLIONI

-

89

9 DEMOCRACIAEINCERTIDUMBREENAM´ERICA LATINA

GONZALEZ AYALA -

10

DESARROLLO DE UN MODELO DE IMPLEMENTACIÓN DEL BALANCED SCORECARD CON LÓGICA DIFUSA PARA LA TOMA DE DECISIONES EN UNA EMPRESA DE SERVICIOS DEL SECTOR ELÉCTRICO

ELKIN RAFAEL ZAPA -

11 APLICACIÓN DE LA LÓGICA DIFUSA EN EL ÁMBITO DE LAS ENERGÍAS RENOVABLES

MATILDE SANTOS PEÑAS

EDURNE MIRANDA SUESCUN

12 DISEÑO DE UN CONTROLADOR LÓGICO DIFUSO PARA UN SISTEMA DE CALEFACCIÓN

TANIA LISETH ACEVEDO

CAROLINA MARTÍNEZ QUINTERO

13

UNA PROPUESTA METODOLOGICA PARA LA APLICACIÓN DEL PROCESO ANLITICO JERARQUICO EN LA SELECCIÓN DE AEREOGERADORES

PEDRO GARCIA GOMEZ

-

90

14 DIAGNOSTICO DE DEFICIENCIAS NUTRICIONALES UTILIZANDO LOGICA DIFUSA EN LA PLANTA DEL CAFÉ

CONTRERAS VENTURA, WILLIAM

MONTOYA MARRUFO, MIGUEL

15 LA INCERTIDUMBRE Y LA SUBJETIVIDAD EN LA TOMA DE DECISIONES: UNA REVISIÓN DESDE LA LÓGICA DIFUSA

FABIAN ALBERTO CASTIBLANCO

-

16 LA LÓGICA DIFUSA COMO HERRAMIENTA DE EVALUACIÓN EN EL SECTOR UNIVERSITARIO

ASDRÚBAL ARROYO NANCY TERESA

17 LA UTILIDAD DE LOS MÉTODOS DE DECISIÓN MULTICRITERIO (COMO EL AHP) EN UN ENTORNO DE COMPETITIVIDAD CRECIENTE

SERGIO A. BERUMEN

FRANCISCO LLAMAZARES REDONDO

18 LA LÓGICA BORROSA Y SUS APLICACIONES JOSÉ ANGEL OLIVAS -

http://servicios.uss.edu.pe/browse?type=author&value=Contreras+Ventura%2C+William+Iv%C3%A1n

http://servicios.uss.edu.pe/browse?type=author&value=Contreras+Ventura%2C+William+Iv%C3%A1n

http://servicios.uss.edu.pe/browse?type=author&value=Montoya+Marrufo%2C+Miguel+%C3%81ngel



91

19 LÓGICA DIFUSA PARA LA TOMA DE DECISIONES Y LA SELECCIÓN DE PERSONAL

RUVALCABA COYASO

FRANCISCO JAVIER

20 LÓGICA DIFUSA TANIA DEL CERRO SÁNCHEZ

PATRICIA NOVALBOS LAINA

21 METODOLOGÍAS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA LA TOMA DE DECISIONES EN LA RED/CADENA DE SUMINISTRO

NICOLAY MENA O’MEAR

EDUARDO VICENS SALORT

22

MÉTODOS PARA LA COMPARACIÓN DE ALTERNATIVAS MEDIANTE UN SISTEMA DE AYUDA A LA DECISIÓN (S.A.D.) Y “SOFT COMPUTING”

Mª DEL SOCORRO GARCÍA

-

23

MODELO DE DECISIÓN MULTICRITERIO DIFUSO PARA LA SELECCIÓN DE CONTRATISTAS EN PROYECTOS DE INFRAESTRUCTURA: CASO COLOMBIA

JULIÁN MAYOR SERGIO BOTERO

92

24 MODELO PARA LA GESTIÓN DE PROVEEDORES UTILIZANDO AHP DIFUSO

MARÍA FERNANDA HERRERA

JUAN CARLOS OSORIO

25

GESTIÓN DE LA INFORMACIÓN EN LA UTILIZACIÓN DEL PROCESO ANALÍTICO JERÁRQUICO PARA LA TOMA DE DECISIONES DE NUEVOS PRODUCTOS.

ELENA FONT GRAUPERA

-

26 UTILIZACIÓN DE LA LÓGICA DIFUSA EN LA ESTIMACIÓN DEL RIESGO EN PROYECTOS

ELENA FONT GRAUPERA

-

27 LA LÓGICA DIFUSA PARA LA EVALUACIÓN DEL RIESGO DE SEGURIDAD INFORMÁTICA A BASES DE BATOS

YASSER AZÁN BASALLO

NATALIA MARTINEZ SANCHEZ

28 APLICACIÓN DE LA LÓGICA DIFUSA EN LA TOMA DE DECISIONES PARA LA SOSTENIBILIDAD DEL SUELO

M.SC. EDUARDO ROMÁN

LIC. YOAN MARTÍNEZ-LÓPEZ

93

29

APLICACIÓN DEL PROCESO DE ANÁLISIS JERÁRQUICO EXTENDIDO CON LÓGICA DIFUSA PARA LA SELECCIÓN DE SOFTWARE PARA LOGÍSTICA

JULIÁN ANDRÉS ZAPATA

MARTÍN DARÍO ARANGO

30

ESTRATEGIAS DE DECISIÓN EN SISTEMAS DINÁMICOS: APLICANDO MAPAS COGNITIVOS DIFUSOS APLICACIÓN A UN EJEMPLO SOCIO – ECONÓMICO

LISANDRO CURIA ANDREA LAVALLE

94

Meta-análisis de la lectura bibliográfica

Referencias, palabras clave y numero de hojas

95

Anexo 5. Meta-Análisis







generales de la UG

Escala de Satty y sus números difusos triangulares

Escala Escala Difusa Min Intermedio Max

1 1 1 2 0 0.26 0.53

3 2 3 4 0.54 0.8 1.07

5 4 5 6 1.08 1.34 1.61

7 6 7 8 1.62 1.88 2.15

9 8 9 9 2.16 2.43 2.7

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