Materia
Lógica Borrosa para la Gestión Innovadora de la Empresa
Datos generales de la materia
- Modalidad
- Presencial
- Idioma
- Castellano
Descripción y contextualización de la asignatura
LA TEOR¿ DE LOS CONJUNTOS BORROSOS (FUZZY SETS) INTRODUCIDA POR ZADEH EN 1965 PROPORCIONA UNA NUEVA HERRAMIENTA MATEM¿TICA PARA TRATAR CON LA INFORMACI¿ IMPRECISA O INCIERTA, QUE APARECE EN LOS NEGOCIOS, LAS FINANZAS Y LA GESTI¿. LAS T¿NICAS DE LA L¿ICA TRADICIONAL A MENUDO NO CAPTURAN LA COMPLEJIDAD DE LOS PROBLEMAS DE DECISI¿ EN LOS QUE INTERVIENE LA PERCEPCI¿ HUMANA. LA L¿ICA BORROSA SE ADAPTA MEJOR AL JUICIO SUBJETIVO DE LOS EXPERTOS Y A LAS EXPRESIONES LING¿STICAS QUE SE UTILIZAN EN EL RAZONAMIENTO COTIDIANO. EN LA L¿ICA BORROSA SE TRATA CON OBJETOS QUE NO TIENE FRONTERAS N¿IDAS, EN LOS QUE HAY DIFERENTES GRADOS DE VERDAD ENTRE EL ¿SI¿ Y EL ¿NO¿. EL NIVEL DE MATEM¿TICAS QUE SE REQUIERE NO ES ELEVADO, SIENDO M¿S QUE SUFICIENTE EL ADQUIRIDO EN EL GRADO DE ADMINISTRACI¿ Y DIRECCI¿ DE EMPRESAS.Profesorado
| Nombre | Institución | Categoría | Doctor/a | Perfil docente | Área | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| ALBIZURI IRIGOYEN, MIREN IOSUNE | Universidad del País Vasco/Euskal Herriko Unibertsitatea | Profesorado Catedratico De Universidad | Doctora | Bilingüe | Economía Aplicada | mj.albizuri@ehu.eus |
Competencias
| Denominación | Peso |
|---|---|
| Desarrollar la capacidad para extraer datos relevantes para la gestión empresarial, distinguiendo aquellos cuya imprecisión o incertidumbre es naturaleza estocástica de aquellos que no obedecen a un modelo probabilístico y, por tanto, requieren un tratamiento mediante otras técnicas. | 25.0 % |
| Conocer los elementos básicos de la lógica borrosa tanto desde el punto de vista del cálculo como del razonamiento mediante etiquetas lingüísticas. | 25.0 % |
| Plantear y resolver modelos, extraídos de casos reales, cuando los datos de que se dispone son imprecisos o inciertos, no susceptibles de ser tratados mediante métodos estocásticos. | 25.0 % |
| Desarrollar la capacidad para tomar decisiones de manera racional basándose en el análisis honesto de los datos disponibles, teniendo en cuenta la incertidumbre, vaguedad e imprecisión que aparecen en los sistemas complejos, especialmente cuando interviene la opinión subjetiva de los expertos. | 25.0 % |
Tipos de docencia
| Tipo | Horas presenciales | Horas no presenciales | Horas totales |
|---|---|---|---|
| Magistral | 15 | 22.5 | 37.5 |
| Seminario | 15 | 22.5 | 37.5 |
Actividades formativas
| Denominación | Horas | Porcentaje de presencialidad |
|---|---|---|
| Clases expositivas | 19.0 | 100 % |
| Desarrollo escrito de un tema | 15.0 | 20 % |
| Presentación y defensa de proyectos | 5.0 | 70 % |
| Trabajo Personal del Alumno/a | 21.0 | 0 % |
| Trabajo en grupo | 15.0 | 30 % |
Sistemas de evaluación
| Denominación | Ponderación mínima | Ponderación máxima |
|---|---|---|
| Asistencia y Participación | 25.0 % | 35.0 % |
| Exposiciones | 15.0 % | 25.0 % |
| Exposiciónes individuales sobre el planteamiento de una investigación | 15.0 % | 25.0 % |
| Redacción del trabajo en grupo | 25.0 % | 35.0 % |
Temario
Bibliografía
Materiales de uso obligatorio
- Microsoft EXCEL.- Complemento SOLVER de Microsoft EXCEL
- Rada-Vilela, Juan: fuzzylite: a fuzzy logic control library, 2014. URL http://www.fuzzylite.com.
- Goepel, Klaus D. : BPMSG’s AHP Online System (Rational Decision Making Made Easy) http://bpmsg.com/academic/ahp.php
Bibliografía básica
G. Bojadziev and M. Bojadziev: Fuzzy Logic for Business, Finance and Management. WordScientific Publishing, Singapore 2007.
J. Buckley, E. Eslami and T. Feuring: Fuzzy mathematics in Economics and Engineering
(Studies in Fuzziness and Soft Computing Series). Physica-Verlag, Heidelberg 2002.
L.T. Saaty, How to make a decision: The Analytic Hierarchy Process, European Journal of
Operational Research, 1990, Vol. 48, pp. 9-26.
H.J. Zimmermann: Fuzzy Sets Theory and Its Applications, Kluwer, Boston, 1991.
Zadeh L. A.: Fuzzy sets, Information and Control, 8 (1965), pp. 338-353.
Bibliografía de profundización
Kahraman, Cengtz. (Editor): Fuzzy Engineering Economics with Applications. Springer-Verlag Berlin (2008).Gil Aluja, J.: Fuzzy Sets in the Management of Uncertainty, Springer-Verlag, Heidelberg, 2004.
A. Kaufmann y J. Gil Aluja: Introducci¿e la Teor¿de los Subconjuntos Borrosos a la
Gesti¿e las Empresas. Milladoiro, Santiago de Compostela, 1986.
Bezděk, V¿av : Using fuzzy logic in business. Procedia - Social and Behavioral Sciences 124 (2014) 371 – 380
Carlsson, C. and Fuller, R.: Capital budgeting problems with fuzzy cash flows, Mathware and Soft Computing, 6 (1999), pp. 81-89.
Slowinsky, R. (ed): Fuzzy Sets in Decision Analysis, Operation Research and Statistic, Kluwer, Massachusetts 1998.
Ishizaka, A., Nemery, F. (2013): Multi-Criteria Decision Analysis. Wiley & Sons.
Jim¿z, M.: Una aplicaci¿e la teor¿de posibilidades a las operaciones de amortizaci¿e pr¿amos, Revista de Direcci¿ Administraci¿e Empresas. No 3, pp. 29-44, 1996.
Jim¿z, M: La Teor¿de Posibilidad aplicada al c¿ulo financiero en condiciones de incertidumbre, Actualidad Financiera, 3 (1996), pp.267-276.
Revistas
Fuzzy Sets And SystemsEuropean Journal of Operational Research
Cuadernos de Gesti¿