Selección Neutrosófica AHP–TOPSIS de Proveedores Tecnológicos en Seguridad Informática para una Institución Financiera
Palabras clave:
Computación Neutrosófica; AHP-TOPSIS; SVNS; Cadena de Expertos; Seguridad Informática; MCDM; Consenso; Robustez AbstractResumen
Este artículo aborda la selección de un proveedor de tecnología para implementar un sistema de seguridad de la información en una institución financiera. El caso es mixto: se combinan datos reales sobre precios, certificaciones y experiencia con parámetros simulados donde la información es incompleta. Se propone un marco neutrosófico AHP-TOPSIS (SVNS) acoplado a una Cadena de Expertos para gestionar la indeterminación (I), la verdad (V) y la falsedad (F) en los juicios. Los resultados se comparan con el AHP-TOPSIS clásico y se realiza un análisis de sensibilidad mediante la variación de peso y el barrido de indeterminación. La contribución consiste en una arquitectura reproducible de Cadena de Expertos para decisiones MCDM bajo incertidumbre institucional. El proceso de decisión se apoyó en una Cadena de Expertos Neutrosófica implementada mediante Modelos de Lenguaje de Gran Tamaño (MLM).
Publicado
2026-04-19
Número
Sección
Artículos
Licencia
Derechos de autor 2026 Neutrosophic Computing and Machine Learning

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Cómo citar
Selección Neutrosófica AHP–TOPSIS de Proveedores Tecnológicos en Seguridad Informática para una Institución Financiera. (2026). Neutrosophic Computing and Machine Learning, 42, 157-166. https://fs.unm.edu/NCML_2/index.php/NCML/article/view/10
