Programación por metas con niveles de aspiración imprecisos

En la programación por metas borrosa se trabaja con metas imprecisas del tipo “esencialmente menor (mayor) que bi”, las cuales se modelan mediante conjuntos borrosos, cuya función de pertenencia mide el grado de satisfacción respecto del logro de la meta. Para valores menores (mayores) que el nivel de aspiración bi el grado de satisfacción va disminuyendo monótonamente hasta un umbral, fijado por el decisor, a partir del cual el grado de satisfacción es nulo. El hecho de que el umbral no se pueda sobrepasar conduce, en algunos casos, a problemas infactibles, para evitar lo cual se tiende a ampliar excesivamente dicho umbral. En este trabajo, en lugar de maximizar el grado de satisfacción, proponemos un enfoque similar al de la programación por metas estándar, de manera que lo que pretendemos es minimizar la distancia a los niveles de aspiración. Obtenemos un programa matemático con función objetivo cuadrática y restricciones lineales y, por tanto, fácil de resolver. Se incluye un ejemplo numérico en el que se compara el enfoque propuesto con la programación por metas estándar y con el enfoque borroso ordinario.

Una aplicación de la Teoría de Posibilidades a las operaciones de amortización de préstamo

En este trabajo veremos como un prestamista, antes de conceder un préstamo, puede determinar la distribución de posibilidad del tipo de interés medio, equivalente a los tipos de interés inciertos que habrá en el mercado durante la duración del préstamo, los cuales supondremos que son estimadores por medio de números borrosos. Una vez determinada la distribución de posibilidad del interés medio, basandonos en la teoría de posibilidades y en los métodos de comparación entre subconjuntos borrosos, veremos como la lógica borrosa puede ayudar al prestamista a adoptar una decisión sobre el tipo de interés constante que debe ofertar en dicho préstamo.