Tesis doctorales de Economía


UN MODELO DE METAPLANEACIÓN BASADO EN MEMORIA ORGANIZACIONAL

José Bernardo Parra Victorino




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3.6 Descripción del algoritmo de metaplaneación (MeCePCA)

Suposiciones iniciales:

Se asume que la ontología de un dominio existe previamente (dada por el conjunto de metas, de acciones y parámetros manejados en ese dominio)

1.- Captura de experiencias de agentes, donde se detectan la forma de describir la realización de metas y acciones

2.- Las acciones requieren tener adicionalmente la lista de atributos (precondiciones, poscondiciones estados y argumentos) y también el atributo ponderación que permite diferenciar entre aquellas acciones Necesarias o Complementarias, atributo dado por los agentes. La ponderación de una acción es una valoración que permite posteriormente en la solución saber si fue sugerida (complementaria) o tiene el carácter de necesaria

Se requiere una comparación para eliminar acciones de acuerdo al criterio de negociación, realizándose de la siguiente manera:

Si una acción de ponderación complementaria al compararse con una acción de ponderación necesaria resulta seleccionada (desde luego son acciones iguales) la primera es seleccionada porque contribuye con sus estados al logro de la meta; entonces se convierte en una acción de ponderación necesaria.

3.- Pedir metas del nuevo problema

4.- Se le pide al usuario el Criterio de Negociación (búsqueda) que servirá para la comparación de acciones; el cual puede ser, la búsqueda del menor o mayor tiempo o bien, menor o mayor cantidad de recursos.

5.- Buscar en las experiencias de los agentes expertos, las metas que sean iguales a las metas del problema a resolver. Se almacenan las metas que hayan sido encontradas.

6.- Con el grupo de metas iguales, se buscan las acciones que sean iguales en la misma meta de cada agente

7.- Se busca que las acciones iguales en una meta de diferentes agentes tenga mayoría absoluta (la mitad de los agentes mas uno).

8.- De cada acción con mayoría absoluta se selecciona la más adecuada por criterio de negociación

9.- Si se tuvo mayoría relativa (la acción moda pero sin ser mayoría absoluta) se selecciona la acción más adecuada de acuerdo al criterio de negociación.

10.- Los estados que se tienen en cada meta de la solución son acumulados por las acciones que alcanzan dichos estados.

11.- Se despliega la solución.

12.- Si se desea aplicar sesgos para eliminar acciones, se seleccionan el tipo de argumento no deseado y se obtiene una solución adicional.

13.- Si se desea que en la solución aparezcan acciones que no fueron incluidas pero que tienen alta ponderación, se genera una nueva solución.

14.- Se respaldan los archivos de trabajo para analizar la solución obtenida

NOTAS:

Este algoritmo garantiza que:

Siempre se tendrá una solución con la seguridad que se compararon todas las acciones de las metas iguales a las del problema planteado

Se pueden obtener soluciones distintas de acuerdo a los criterios de negociación (búsqueda)

Las acciones incluidas contribuyen a obtener los estados pedidos para la meta con la característica de ser la máxima cantidad de estados conseguidos.

3.7 Descripción del contexto del modelo

Para poder hacer uso de la experiencia que se tiene en una empresa de los problemas de planeación, es necesario que las bitácoras de solución de problemas, constituyan una Memoria Organizacional, la cual significa: "Un conjunto estructurado de conocimiento relacionado a la experiencia de la empresa en un dominio dado" (Ackerman 96).

Durante el proceso de integración de una Memoria Organizacional se requiere homogenizar los documentos de bitácora de operaciones de soluciones de problemas, por lo cual se sintetizarán los documentos de bitácoras, aclarando los defectos o errores encontrados con los expertos del área en cuestión. Para no perder la actualización de la Memoria Organizacional la solución de cada nuevo problema se documentará con el formato necesario para su reutilización


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