Utilización de la lógica borrosa en la selección de personas e ideas para la participación en programas públicos de ayuda a la creación de empresas

Abstract

[ES] Se propone en este trabajo un modelo de control borroso que ayude a filtrar y seleccionar las solicitudes de subvención que pueda recibir una institución pública en un programa de fomento para la creación y desarrollo de nuevas iniciativas empresariales. Creemos que la utilización de la lógica borrosa presenta ventajas sobre los procedimientos ordinarios ya que nos movemos en un escenario de actuación complejo y vago. El control borroso introduce el conocimiento de los expertos de un modo muy natural mediante variables lingüísticas y procesos de inferencia propios del lenguaje ordinario, lo que facilita la toma de decisiones en situaciones complejas. Nuestro modelo considera por un lado la idea empresarial y por otro la persona . Los indicadores y criterios que los expertos consideran relevantes para la evaluación de la subvención son modelados mediante variables lingüísticas y tratados como antecedentes y consecuentes de un motor de inferencia borroso, cuya salida nos proporciona la valoración final de la solicitud. Al final de nuestro trabajo resolvemos un caso práctico sencillo para aclarar el procedimiento.

[EN] In this paper we propose a fuzzy control model that can help to choose and filter the application for grants in business start-up programs run by public institutions. We think that using fuzzy logic has advantages over regular procedures since we move into a complex and vague stage of performance. Fuzzy control introduces expert knowledge in a very natural way, it uses linguistic variables and inference processes that are characteristic of ordinary language, which facilitates decision-making in complex situations. Our model considers on the one hand the business idea and on the other the person as entrepreneur. Indicators and criteria that experts consider relevant to the evaluation of the grant are modeled as linguistic variables and treated as antecedent and consequent of a fuzzy inference engine, whose output provides the final assessment of the application. At the end of our paper we solve a simple case study to clarify the procedure.