Modelo de decisión intertemporal para la priorización de alternativas en problemas discretos considerando múltiples criterios

Abstract

Algunos problemas de priorización de alternativas deben considerar consecuencias respecto a criterios que se distribuyen a lo largo de un horizonte temporal. En este contexto intertemporal, la evaluación de las alternativas respecto a los criterios de priorización se convierte en un conjunto de series de tiempo que representan cómo evolucionan las alternativas. Si bien el contexto dinámico puede afectar la priorización, los modelos tradicionales recomiendan una decisión tomando como referencia el valor actual de cada serie de tiempo y las preferencias asociadas a cada criterio. Aunque esta es una forma práctica de abordar un problema de decisión multicriterio intertemporal y permite hacer uso de métodos ya ampliamente desarrollados, deja de lado importantes singularidades de la distribución temporal de las alternativas respecto a los criterios. Para hacer frente a esta situación, en esta investigación se plantea un modelo de decisión multicriterio que evalúa de forma explícita las series de tiempo que describen cómo se comportan las alternativas respecto a los criterios de decisión. Este modelo tiene como propósito extender la priorización en contextos intertemporales más allá del criterio de valor actual, incluyendo atributos como la tendencia, variabilidad, acumulación en el tiempo, y el cumplimiento de valores mínimos y metas. Como parte de la investigación, se ilustra la propuesta con un caso hipotético y con un caso real, en el que se desea priorizar un conjunto de políticas de descarbonización del transporte terrestre urbano para el Área Metropolitana del Valle de Aburrá, cuyos impactos se perciben entre los años 2023 y 2050, a partir del estudio realizado por Valencia [1]. Los resultados de la investigación muestran que la priorización cambia cuando las alternativas presentan una estructura temporal diferenciadora. (texto tomado de la fuente)

Some alternative prioritization problems must consider consequences related to criteria distributed over a time horizon. In this intertemporal context, the evaluation of alternatives with respect to the prioritization criteria becomes a set of time series that represent how the alternatives evolve. Although the dynamic context can influence prioritization, traditional models recommend making a decision based on the current value of each time series and the preferences associated with each criterion. While this is a practical way to address an intertemporal multicriteria decision problem—making use of well-established methods—it overlooks important features of the temporal distribution of alternatives with respect to the criteria.

To address this issue, this research proposes a multicriteria decision model that explicitly evaluates the time series describing how alternatives behave in relation to the decision criteria. The purpose of this model is to extend prioritization in intertemporal contexts beyond the current value criterion, incorporating attributes such as trend, variability, accumulation over time, and the fulfillment of minimum values and targets. As part of the study, the proposal is illustrated with a hypothetical case and a real-world case, in which a set of urban land transport decarbonization policies is prioritized for the Aburrá Valley Metropolitan Area. The impacts of these policies are expected to occur between 2023 and 2050, based on the study conducted by Valencia [1]. The research findings show that prioritization changes when the alternatives exhibit differentiating temporal structures.