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

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 eva...

Descripción completa

Guardado en:
Detalles Bibliográficos
Autores principales: Cabral, Juan Bautista, Luczywo, Nadia Ayelén, Zanazzi, José Luis
Formato: conferenceObject
Lenguaje:Español
Publicado: 2021
Materias:
Acceso en línea:http://hdl.handle.net/11086/20976
Aporte de:
id I10-R14111086-20976
record_format dspace
institution Universidad Nacional de Córdoba
institution_str I-10
repository_str R-141
collection Repositorio Digital Universitario (UNC)
language Español
topic Decisión multicriterio discreta
Software
Phyton
Scikit-Criteria
spellingShingle Decisión multicriterio discreta
Software
Phyton
Scikit-Criteria
Cabral, Juan Bautista
Luczywo, Nadia Ayelén
Zanazzi, José Luis
Scikit-Criteria: colección de métodos de análisis multi-criterio integrado al stack científico de Python
topic_facet Decisión multicriterio discreta
Software
Phyton
Scikit-Criteria
description 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.
format conferenceObject
author Cabral, Juan Bautista
Luczywo, Nadia Ayelén
Zanazzi, José Luis
author_facet Cabral, Juan Bautista
Luczywo, Nadia Ayelén
Zanazzi, José Luis
author_sort Cabral, Juan Bautista
title Scikit-Criteria: colección de métodos de análisis multi-criterio integrado al stack científico de Python
title_short Scikit-Criteria: colección de métodos de análisis multi-criterio integrado al stack científico de Python
title_full Scikit-Criteria: colección de métodos de análisis multi-criterio integrado al stack científico de Python
title_fullStr Scikit-Criteria: colección de métodos de análisis multi-criterio integrado al stack científico de Python
title_full_unstemmed Scikit-Criteria: colección de métodos de análisis multi-criterio integrado al stack científico de Python
title_sort scikit-criteria: colección de métodos de análisis multi-criterio integrado al stack científico de python
publishDate 2021
url http://hdl.handle.net/11086/20976
work_keys_str_mv AT cabraljuanbautista scikitcriteriacolecciondemetodosdeanalisismulticriteriointegradoalstackcientificodepython
AT luczywonadiaayelen scikitcriteriacolecciondemetodosdeanalisismulticriteriointegradoalstackcientificodepython
AT zanazzijoseluis scikitcriteriacolecciondemetodosdeanalisismulticriteriointegradoalstackcientificodepython
bdutipo_str Repositorios
_version_ 1764820394847502340