Scikit-Criteria: colección de métodos de análisis multi-criterio integrado al stack científico de Python

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Fil: Cabral, Juan Bautista. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto De Astronomía Teórica y Experimental. Observatorio Astronómico Cordoba, UNC; Argentina.

Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Cabral, Juan Bautista, Luczywo, Nadia Ayelén, Zanazzi, José Luis
Formato:	conferenceObject
Lenguaje:	Español
Publicado:	2021
Materias:	Decisión multicriterio discreta Software Phyton Scikit-Criteria
Acceso en línea:	http://hdl.handle.net/11086/20976
Aporte de:	Repositorio Digital Universitario (UNC) de Universidad Nacional de Córdoba

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spelling	I10-R141-11086-209762024-07-08T16:47:03Z Scikit-Criteria: colección de métodos de análisis multi-criterio integrado al stack científico de Python Cabral, Juan Bautista Luczywo, Nadia Ayelén Zanazzi, José Luis Decisión multicriterio discreta Software Phyton Scikit-Criteria Fil: Cabral, Juan Bautista. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto De Astronomía Teórica y Experimental. Observatorio Astronómico Cordoba, UNC; Argentina. Fil: Cabral, Juan Bautista. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina. Fil: Luczywo, Nadia Ayelén. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Laboratorio de Ingeniería y Mantenimiento Industrial; Argentina. Fil: Luczywo, Nadia Ayelén. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina. Fil: Zanazzi, José Luis. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Laboratorio de Ingeniería y Mantenimiento Industrial; Argentina. Se realiza un análisis de la herramientas de software existentes en el análisis multi criterio/ multiatributo con la evaluación de las implicancias relacionadas con el funcionamiento de cada paquete como un estanco difícil de integrar e incapaz de aceptar datos en formatos diferentes. También se evalúa la ventaja de Python como lenguaje de programación para la implementación de una plataforma de cómputo científico para el soporte de métodos multi-criterio. Luego, se presen- ta Scikit-Criteria una librería que implementa inicialmente un set de métodos multiatributo y funcionalidades para facilitar el cómputo de estos. Finalmente, se presenta un caso de aplicación y se discute una futura implementación de una capa de orientación a objetos para facilitar el uso de la librería. http://45jaiio.sadio.org.ar/sio Fil: Cabral, Juan Bautista. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto De Astronomía Teórica y Experimental. Observatorio Astronómico Cordoba, UNC; Argentina. Fil: Cabral, Juan Bautista. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina. Fil: Luczywo, Nadia Ayelén. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Laboratorio de Ingeniería y Mantenimiento Industrial; Argentina. Fil: Luczywo, Nadia Ayelén. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina. Fil: Zanazzi, José Luis. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Laboratorio de Ingeniería y Mantenimiento Industrial; Argentina. Otras Ciencias de la Computación e Información 2021-10-25T00:06:01Z 2021-10-25T00:06:01Z 2016-09 conferenceObject 2451-7550 http://hdl.handle.net/11086/20976 spa Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ Electrónico y/o Digital
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Scikit-Criteria: colección de métodos de análisis multi-criterio integrado al stack científico de Python

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