Se centra el estudio en los problemas de control estocástico con información incompleta de parámetro discreto.
Se define para estos problemas un parámetro suficiente para el proceso básico y se demuestra que la clase de controles basados en éste es esencialmente completa.
Como caso particular se estudia el modelo lineal normal y se ve la relación que existe entre el proceso suficiente definido para este modelo y el filtro de Kalman.
Se define en este artículo el concepto de proceso suficiente para un proceso de control, así como el de control basado en un proceso suficiente. Se demuestra a continuación que el conjunto de controles basados en un proceso suficiente forma una clase esencialmente completa; por consiguiente, dado un control, existe un control basado en el proceso suficiente que tiene el mismo coste esperado que el anterior.
Measuring criteria weights in multicriteria decision making is a key issue in order to amalgamate information when reality is being described from several different points of view. In this paper we propose a method for evaluating those weights taking advantage of Dimension Theory, which allows the representation of the set of alternatives within a real space, provided that decision maker preferences satisfy certain consistency conditions. Such a representation allows a first information about possible...
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