Nápoles Ruiz, GonzaloLeón Espinosa, MaikelGarcía Lorenzo, MaríaBello Pérez, Rafael2023-09-072023-09-072011978-959-250-745-6https://dspace.uclv.edu.cu/handle/123456789/13825Este trabajo propone un enfoque automatizado para extraer representaciones mentales de los individuos en la toma de decisiones, específicamente en tareas relacionadas con viajes. Para esto resulta de utilidad la adquisición de los aspectos que conllevan a decidirse por un medio de transporte, modelar el comportamiento que los caracteriza, y disponer de una fuente de datos que facilite a los formuladores de políticas de transporte y a los reguladores de la infraestructura vial, una simulación virtual de nuevas leyes, antes que su puesta en marcha en la sociedad. Los Mapas Cognitivos Difusos se utilizan como la forma de representación de conocimiento necesario de la problemática en cuestión dado por su efectividad, flexibilidad e interpretabilidad. También son propuestos métodos que viabilizan el aprendizaje basado en datos almacenados para reajustar los Mapas Cognitivos Difusos, posibilitando inferencias y simulaciones más reales, que repercuten en su rendimiento final. A través de un caso real se aplican, validan y valoran las propuestas realizadas. De esta forma, se pueden estudiar posibles repercusiones y patrones sociales, se evita gran cantidad de efectos no deseados y se prevén otras direcciones o líneas a estudiar y revisar. Los resultados presentados forman parte de un convenio de investigación desarrollado por especialistas cubanos y europeos, y el caso de estudio representa a la ciudad belga de HasseltesToma de decisiones en problemas de transporteAdquisición automática de conocimiento y aprendizaje basado en inteligencia colectiva para mapas cognitivos difusos aplicados a un problema de comportamiento de viajesMonograph