El planteamiento de un modelo matemático de toma de decisión en términos lingüísticos (esto es, con inclusión de borrosidad), permite incluir en dicho modelo la imprecisión inherente a muchos problemas de decisión. Esta característica permite acercar el modelo al razonamiento humano, ya que en muchos casos una toma de decisión pasa por "etiquetar" el contenido de las variables que intervienen en el modelo.
En este artículo se expone el uso de sistemas de decisión borrosos para el estudio de distribución en planta. Aplicando el modelo Mamdani de toma de decisiones borrosas (implementado en MATLAB), los autores han sido capaces de modelar mediante un sistema basado en reglas borrosas un método alternativo para el estudio de distribución en planta; este sistema propone llegar a ratios borrosos de cercanía que permitan establecer un ranking entre cada pareja de los departamentos a ubicar.
Para establecer la conveniencia del método propuesto, se efectúa una comparativa mediante la evaluación del layout obtenido (ratios borrosos) por este método y el tradicional (ratios crisp) generado por aplicaciones informáticas como CORELAP o CRAFT.
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