Computer algorithm for comparing and ordering models based on indicators and user value

• Autores: Adriel Alejandro Aliaga Benavides, Yudisel Santana Pacheco, Antonio Mustelier Hechavarría, Yuniel Guzmán Bazán
• Localización: Revista Facultad de Ingeniería, ISSN-e 2357-5328, ISSN 0121-1129, Vol. 26, Nº. 46, 2017, págs. 61-69
• Idioma: inglés
• Títulos paralelos:
  • Algoritmo computacional para comparar y ordenar modelos basados en indicadores y valor de usuario
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• Resumen
  • español

    En ocasiones se tiene un listado de modelos que se deben comparar mediante un grupo de indicadores, ordenados según el criterio de un usuario, y, dado que se conoce si el crecimiento del valor de los indicadores afectaría o no los intereses del usuario. Se muestra un algoritmo computacional capaz de comparar y asignar un valor numérico a cada modelo, de tal forma que el valor asignado se corresponda con la prioridad establecida por el usuario a cada indicador de los modelos. El algoritmo propuesto permite establecer un ranking entre los modelos, al igual que otros algoritmos conocidos, como el Modelo Espacio Vectorial; sin embargo, este algoritmo considera las prioridades de comparación del usuario. Al trabajar estrictamente con funciones lineales, el margen de errores de cálculo es nulo. El algoritmo ha sido validado por el software Ambiens v1.0 (dedicado a la gestión de residuos) y muestra resultados relevantes en la comparación de modelos. La propuesta cobra su esencia en la necesidad de conocer, de entre un grupo de modelos, el mejor de ellos, según el criterio de usuario por indicadores.

  • English

    Sometimes a list of models can be compared using a set of indicators, ordered by the user’s criterion, given that it is known whether the growth of the indicators value affect the user’s interests. This paper proposes a computational algorithm that compares models, assigning them a numerical value that corresponds to the priority given to each model indicator by the user. The proposed algorithm allows to rank the models as other known algorithms do, such as the vector space model; however, it takes into account user comparison priorities. When working with lineal functions, the margin of error in the algorithm calculations is null. The algorithm is validated by the software Ambiens v1.0, whose purpose is to manage the waste control information, showing relevant results in the comparison of models. The algorithm essence is the need to identify the best model of the group, according to the user’s criterion per indicator.