sistema de soporte a la toma de decisiones multicriterio

SISTEMA DE SOPORTE A LA TOMA DE DECISIONES
MULTICRITERIO MULTIDECISION PAAT
SYSTEM OF SUPPORT FOR THE MULTICRITERIA DECISION MAKING
MULTIDECISION PAAT
Ing. Idel Jorge Sánchez González1*, Ing. Hermes Miguel Velázquez Domínguez 2, Ing. Angel
Luis Lecuona Rodríguez3, Ing. Yanet Peña Táramo4
1*
2
Universidad de las Ciencias Informáticas, [email protected], 837-3471
Universidad de las Ciencias Informáticas, [email protected], 835-8498
3
Universidad de las Ciencias Informáticas, [email protected], 835-8498
4
Universidad de las Ciencias Informáticas, [email protected], 837-3469
La Habana, Octubre 2013
RESUMEN
La toma de decisiones es un proceso cotidiano en nuestras vidas, seguidamente nos
encontramos situaciones en las que tenemos que tomar una decisión. Los problemas
que implican más de un criterio se le denomina problemas de criterios múltiples o
problemas de decisión multicriterio. Los métodos de evaluación y decisión multicriterio
sirven para hallar la solución entre un conjunto de alternativas factibles. El Proceso de
Análisis Jerárquico (AHP) y el Proceso Analítico en Red (ANP) son métodos de
evaluación y decisión multicriterio. En la aplicación manual de estos métodos se
identifican problemas debido a la gran cantidad de información que se maneja y la
cantidad de cálculos matemáticos que se realizan, muchos de ellos complejos, lo que
hace que sea susceptible a errores y demore el proceso de toma de decisiones. De ahí
que el presente trabajo describe los resultados de la investigación orientada a
implementar un sistema de apoyo a la decisión que permita la aplicación de los
métodos AHP y ANP. Para su desarrollo se utilizó la metodología SXP, como sistema
gestor de base de datos PostgreSQL, los marcos de trabajo Vaadin, Spring e Hibernate
y el entorno integrado de desarrollo Eclipse STS. El sistema implementa 17
funcionalidades que permiten la ejecución de los pasos planteados por los métodos.
Palabras Clave: Problemas Multicriterio, Proceso de Análisis Jerárquico (AHP),
Proceso Analítico en Red (ANP), Toma de Decisiones.
ABSTRACT
Decision making is a process everyday in our lives, and then we find situations where
we have to make a decision. Problems involving more than one criterion are called
multi-criteria problems of multicriteria decision problems. Assessment methods and
criteria decision used to find the solution from a set of feasible alternatives. Analytic
Hierarchy Process (AHP) and the Analytic Network Process (ANP) are evaluation
methods and criteria decision. In the manual application of these methods are identified
problems due to the large amount of information managed and the amount of
mathematical calculations that are performed, many of these complexes, which makes it
susceptible to errors and delay making process decisions. Hence, this paper describes
the results of research aimed at implementing a system for decision support that allows
the application of AHP and ANP methods. To develop the methodology used SXP as
management system PostgreSQL database, the frameworks Vaadin, Spring and
Hibernate and Eclipse integrated development environment STS. 17 implements system
features that allow the performance of the steps set by the methods.
KeyWords: Multicriteria problems, Analityc Hierarchie Procesess (AHP), Analytic
Network Process (ANP), Decision making.
TABLA DE CONTENIDO
1.
INTRODUCCIÓN ..................................................................................................... 1
2.
CONTENIDO ............................................................................................................ 2
BASE MATEMÁTICA DEL AHP .................................................................................. 3
MATERIALES Y MÉTODOS ...................................................................................... 12
RESULTADOS Y DISCUSIÓN ................................................................................... 15
3.
CONCLUSIONES ................................................................................................... 16
4.
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS ....................................................................... 17
5. ANEXOS.................................................................................................................... 18
1. INTRODUCCIÓN
Hoy en día se sabe como el mundo, tanto en los negocios como en muchos procesos
de la vida, se ha vuelto cada vez más competitivo, y por ello, tanto las entidades, las
empresas comerciales, como las organizaciones no lucrativas reconocen como recurso
principal a sus profesionales. El valor de esos profesionales en muchos casos se
demuestra en su capacidad y experiencia al momento de tomar decisiones. Pero las
decisiones de hoy, difícilmente se toman de forma individual o aislada, se ha hecho
imprescindible la concurrencia de grupos que aporten su experiencia a la hora de
resolver problemas de decisión.
“La toma de decisiones es un proceso de selección entre cursos alternativos de acción,
basados en un conjunto de criterios, para alcanzar uno o más objetivos” [1]. En todas
las organizaciones existen problemas de diversa naturaleza, sin embargo tienen un
denominador común: la necesidad de elegir entre diferentes alternativas que han de
evaluarse en base a criterios. En este contexto, los que toman las decisiones tienen
como función principal elegir las alternativas adecuadas para así lograr los mejores
resultados. En muchas ocasiones un proceso de decisión está marcado por la
complejidad a la hora de elegir la mejor alternativa en función de criterios tanto de
carácter cualitativo como cuantitativo y que a menudo pueden entrar en conflicto unos
con otros. Como los problemas de toma de decisiones son procesos complejos en los
cuales intervienen múltiples criterios, se hace necesario utilizar herramientas que
permitan discernir entre estos para obtener una solución que satisfaga en mejor grado
la combinación de alternativas posibles. Tradicionalmente muchos decisores piensan
que estos problemas deben ser resueltos mediante la utilización de técnicas
sofisticadas como herramientas de apoyo a la hora de tomar las decisiones.
Los Sistemas de Soporte a la Decisión son herramientas que tienen como propósito
apoyar y facilitar el proceso de toma de decisiones, a través del procesamiento de la
información disponible para brindar criterios oportunos y confiables de relevancia para
los decisores. La mayoría de estos sistemas implementan métodos de toma de
decisiones los cuales definen procedimientos que se deben seguir para resolver
problemas de decisión.
1
Los métodos de evaluación y decisión multicriterio comprenden la selección de entre un
conjunto de alternativas factibles, la optimización con varias funciones objetivo
simultáneas, un agente decisor y procedimientos de evaluación racionales y
consistentes. Es decir, en un problema de decisión multicriterio se trata de identificar la
mejor o las mejores soluciones considerando simultáneamente múltiples criterios en
competencia [2]. Durante la aplicación de algunos de estos métodos se identifican
problemas en casos en los que se manejan numerosas alternativas y gran variedad de
criterios. Lo anterior implica que el proceso de aplicación de los métodos en esos casos
es complejo y su confección de forma manual se torna en ocasiones impracticable,
debido a la gran cantidad de información que se maneja y la cantidad de cálculos
matemáticos que se realizan, muchos de ellos complejos. La presente investigación
tiene como objetivo implementar 2 métodos de toma de decisiones Proceso de Análisis
Jerárquico (AHP) y Proceso Analítico en Red (ANP) en un sistema de soporte a la toma
de decisiones multicriterio.
2. CONTENIDO
El Proceso de Análisis Jerárquico (The Analytic Hierarchy Process) está diseñado para
resolver problemas complejos de criterios múltiples. El proceso requiere que quien toma
las decisiones proporcione evaluaciones subjetivas respecto a la importancia relativa de
cada uno de los criterios y que, después, especifique su preferencia con respecto a
cada una de las alternativas de decisión y para cada criterio. El resultado del AHP es
una jerarquización con prioridades que muestran la preferencia global para cada una de
las alternativas de decisión. En un ambiente de certidumbre, el AHP proporciona la
posibilidad de incluir datos cuantitativos relativos a las alternativas de decisión. La
ventaja del AHP consiste en que adicionalmente permite incorporar aspectos
cualitativos que suelen quedarse fuera del análisis debido a su complejidad para ser
medidos, pero que pueden ser relevantes en algunos casos. El AHP, mediante la
construcción de un modelo jerárquico, permite de una manera eficiente y gráfica
organizar la información respecto de un problema, descomponerla y analizarla por
partes, visualizar los efectos de cambios en los niveles y sintetizar.
El AHP “se trata de desmenuzar un problema y luego unir todas las soluciones de los
2
subproblemas en una conclusión”. 1
El AHP se fundamenta en:
La estructuración del modelo jerárquico (representación del problema mediante
identificación de meta, criterios, subcriterios y alternativas).
Priorización de los elementos del modelo jerárquico.
Comparaciones binarias entre los elementos.
Evaluación de los elementos mediante asignación de “pesos”.
Ranking de las alternativas de acuerdo con los pesos dados.
Síntesis.
Análisis de Sensibilidad.
Algunas de las ventajas del AHP frente a otros métodos de Decisión Multicriterio son:
Presentar un sustento matemático.
Permitir desglosar y analizar un problema por partes.
Permitir medir criterios cuantitativos y cualitativos mediante una escala común.
Incluir la participación de diferentes personas o grupos de interés y generar un
consenso.
Permitir verificar el índice de consistencia y hacer las correcciones, si es del
caso.
Generar una síntesis y dar la posibilidad de realizar análisis de sensibilidad.
BASE MATEMÁTICA DEL AHP
“El AHP hace posible la toma de decisiones grupal mediante el agregado de opiniones,
de tal manera que satisfaga la relación recíproca al comparar dos elementos. Luego
toma el promedio geométrico de las opiniones. Cuando el grupo consiste en expertos,
cada uno elabora su propia jerarquía, y el AHP combina los resultados por el promedio
1
Thomas L. Saaty, "The Analytical Hierarchical Process", J. Wiley, New York, 1980.
3
geométrico” [2]. El AHP, pide a quien toma las decisiones señalar una preferencia o
prioridad con respecto a cada alternativa de decisión en términos de la medida en la
que contribuya a cada criterio. Teniendo la información sobre la importancia relativa y
las preferencias, se utiliza el proceso matemático denominado síntesis, para resumir la
información y para proporcionar una jerarquización de prioridades de las alternativas,
en términos de la preferencia global.
Las comparaciones pareadas son bases fundamentales del AHP. El AHP utiliza una
escala subyacente con valores de 1 a 9 para calificar las preferencias relativas de los
dos elementos. Se presentan las calificaciones numéricas que se recomiendan para las
preferencias verbales expresadas por el decisor. Investigaciones anteriores han
determinado que está es una escala razonable para distinguir las preferencias entre dos
alternativas.
Tabla I: Escala de Referencias
Planteamiento verbal de la preferencia
Calificación
Numérica
Extremadamente preferible
9
Entre muy fuerte y extremadamente preferible
8
Muy fuertemente preferible
7
Entre fuertemente y muy fuertemente preferible
6
Fuertemente preferible
5
Entre moderadamente y fuertemente preferible
4
Moderadamente preferible
3
Entre igualmente y moderadamente preferible
2
Igualmente preferible
1
4
MATRIZ DE COMPARACIONES PAREADAS
Es una matriz cuadrada que contiene comparaciones pareadas de alternativas o
criterios. Sea A una matriz nxn, donde
. Sea
el elemento (i, j) de A, para i = 1,
2,...n, y, j = 1, 2,...n. Decimos que A es una matriz de comparaciones pareadas de n
alternativas, si
es la medida de la preferencia de la alternativa en el renglón i cuando
se le compara con la alternativa de la columna j. Cuando i = j, el valor de
e será igual
a 1, pues se está comparando la alternativa consigo misma.
A=
Además se cumple que:
= 1; es decir:
A=
El AHP sustenta esto con los siguientes axiomas:
Axioma No. 1: Referido a la condición de juicios recíprocos: Si A es una matriz de
comparaciones pareadas se cumple que
=1/
.
Axioma No. 2: Referido a la condición de homogeneidad de los elementos: Los
elementos que se comparan son del mismo orden de magnitud, o jerarquía.
Axioma No. 3: Referido a la condición de estructura jerárquica o estructura
dependiente: Existe dependencia jerárquica en los elementos de dos niveles
consecutivos.
Axioma No. 4: Referido a la condición de expectativas de orden de rango: Las
expectativas deben estar representadas en la estructura en términos de criterios y
alternativas.
Una vez que se elabora la matriz de comparaciones pareadas se puede calcular lo que
5
se denomina prioridad de cada uno de los elementos que se comparan. A esta parte del
AHP se le conoce como sintetización. El proceso matemático preciso que se requiere
para realizar tal sintetización implica el cálculo de valores y vectores característicos. El
siguiente procedimiento de tres pasos proporciona una buena aproximación de las
prioridades sintetizadas.
Paso 1: Sumar los valores en cada columna de la matriz de comparaciones pareadas.
Paso 2: Dividir cada elemento de tal matriz entre el total de su columna; a la matriz
resultante se le denomina matriz de comparaciones pareadas normalizada.
Paso 3: Calcular el promedio de los elementos de cada renglón de las prioridades
relativas de los elementos que se comparan.
Se considera las prioridades de cada criterio en términos de la meta global:
Meta
Global
Criterio 1
Criterio m
…
Donde m es el número de criterios y
es la prioridad del criterio i con respecto a la
meta global, para i =Criterio
1, 2,...,m m. Se denominada matriz de prioridades a la que resume
las prioridades para cada alternativa en términos de cada criterio. Para m criterios y n
alternativas tenemos:
Criterio 1
Criterio 2
…
Criterio m
Alternativa1
Alternativa m
…
Donde
es la prioridad de la alternativa i con respecto al criterio j, para i = 1, 2,..., n; y
j = 1, 2,..., m.
Alternativa n
6
La prioridad global para cada alternativa de decisión se resume en el vector columna
que resulta del producto de la matriz de prioridades con el vector de prioridades de los
criterios.
Donde
es la prioridad global (respecto a la meta global) de la alternativa i (i = 1, 2,...,
n).
CONSISTENCIA
Una consideración importante en términos de la calidad de la decisión final se refiere a
la consistencia de los juicios que muestra el tomador de decisiones en el transcurso de
la serie de comparaciones pareadas. Se debe tener presente que la consistencia
perfecta es muy difícil de lograr y que es de esperar cierta inconsistencia en casi
cualquier conjunto de comparaciones pareadas, después de todo son juicios rendidos
por seres humanos. El AHP ofrece un método para medir el grado de consistencia
entre las opiniones pareadas que proporciona el decisor. Si el grado de consistencia es
aceptable, puede continuarse con el proceso de decisión. Si el grado de consistencia es
inaceptable, quien toma las decisiones debe reconsiderar y posiblemente modificar sus
juicios sobre las comparaciones pareadas antes de continuar con el análisis. De forma
matemática, decimos que una matriz de comparación A nxn es consistente si:
=
para i, j, k = 1, 2,..., n.
Esta propiedad requiere que todas las columnas (y renglones) de A sean linealmente
dependientes. En particular, las columnas de cualquier matriz de comparación 2X2 son
dependientes y, por tanto una matriz 2x2 siempre es consistente. Para determinar si un
nivel de consistencia es o no “razonable”, necesitamos desarrollar una medida
cuantificable para la matriz de comparación A nxn (donde n es el número de alternativas
7
a comparadas). Se sabe que si la matriz A es perfectamente consistente produce una
matriz N nxn normalizada2, de elementos
columnas son idénticas, es decir,
=... =
=
=
(para i, j = 1, 2,..., n), tal que todas las
=…=
=
;
=
=... =
=
;
=
.
N=
Se concluye entonces que la matriz de comparación correspondiente A, se puede
determinar a partir de N, dividiendo los elementos de la columna i entre
(que es el
proceso inverso de determinación de N a partir de A). Entonces tenemos:
A=
De la definición dada de A, tenemos:
=n
De forma más compacta, decimos que A es consistente si y sólo si,
AW = nW
Donde W es un vector columna de pesos relativos
(1)
, (j = 1, 2,..., n) se aproxima con el
promedio de los n elementos del renglón en la matriz normalizada N. Haciendo
el
estimado calculado, se puede mostrar que:
2
Se dice que una matriz es normal o está normalizada, si conmuta con su transpuesta. Las matrices simétricas,
asimétricas u ortogonales son necesariamente normales. Sea M una matriz, se dice que es normal si M = M
8
A
Donde
=
(2)
≥ n. En este caso, entre más cercana sea
a n, más consistente será
la matriz de comparación A. Como resultado, el AHP calcula la razón de consistencia
(RC) como el cociente entre el índice de consistencia de A y el índice de consistencia
aleatorio.
Donde IC es el índice de consistencia de A y se calcula como sigue:
El valor de
se calcula de A
=
observando que la i-ésima ecuación es:
=
Dado que
, I = 1, 2... n.
(5)
, obtenemos:
=
Esto significa que el valor de
(6)
se determina al calcular primero el vector columna A
y después sumando sus elementos.
IA es el índice de consistencia aleatoria de A, es el índice de consistencia de una matriz
de comparaciones pareadas generada en forma aleatoria. Se puede mostrar que el IA
depende del número de elementos que se comparan, y asume los siguientes valores:
9
Fig. 1: Valores de IA por cantidad de Elementos
Algunos autores sugieren la siguiente estimación para el IA
Se calcula la razón de consistencia (RC) (o CR, de Consistency Ratio).
Esta razón o cociente está diseñado de manera que los valores que exceden de 0.10
son señal de juicios inconsistentes; es probable que en estos casos el tomador de
decisiones desee reconsiderar y modificar los valores originales de la matriz de
comparaciones pareadas. Se considera que los valores de la razón de consistencia de
0.10 o menos son señal de un nivel razonable de consistencia en las comparaciones
pareadas. RC ≤ 0.10: Consistencia Razonable. RC > 0.10: Inconsistencia
Con el fin de mostrar que el ANP constituye una generalización de su antecesor, el AHP,
en la Figura 2 se ha representado un modelo jerárquico en AHP y su transformación al
ANP sin alterar la información de partida. Posteriormente, la jerarquía representada en
ANP se puede completar con nuevas relaciones de interdependencia entre los
elementos del sistema convirtiéndose en un modelo en red propiamente dicho.
Comparando la jerarquía de partida y el modelo en red final se hace evidente el
potencial del ANP para modelizar escenarios complejos.
10
Fig. 2: El ANP, la generalización del AHP
El método ANP se compone de siete pasos principales:
1) Modelizar el problema de decisión como una red, lo cual implica identificar los
elementos de la red (criterios y alternativas), agruparlos en componentes y determinar
las relaciones de interdependencia entre ellos.
2) Realizar comparaciones pareadas entre elementos.
3) Construir la denominada supermatriz no ponderada con los vectores de pesos de
importancia relativa de los elementos.
4) Realizar comparaciones pareadas entre componentes.
5) Ponderar los bloques de la supermatriz no ponderada, mediante los pesos
correspondientes de los componentes, para transformarla en la supermatriz ponderada.
6) Si es necesario, normalizar la supermatriz ponderada, dividiendo cada valor por la
suma de las columnas. De esta forma se obtiene una matriz estocástica por columnas,
es decir, cuyas columnas sumen la unidad (supermatriz ponderada estocástica)
7) Elevar la supermatriz ponderada estocástica a potencias sucesivas hasta que sus
entradas converjan y permanezcan estables (supermatriz límite).
El objetivo de la investigación es implementar estos dos métodos en un sistema de
apoyo a la toma de decisiones donde los decisores pueden resolver los problemas de
11
decisión utilizando los criterios arrojados por cada uno de los métodos implementados.
MATERIALES Y MÉTODOS
La Metodología de desarrollo SXP, es un híbrido cubano de metodologías ágiles (XP
y Scrum), que ofrece una estrategia tecnológica, a partir de la introducción de
procedimientos ágiles que permitan actualizar los procesos de software para el
mejoramiento de la actividad productiva fomentando el desarrollo de la creatividad,
aumentando el nivel de preocupación y responsabilidad de los miembros del equipo, y
ayudando al líder del proyecto a tener un mejor control del mismo. Consiste en una
programación rápida o extrema, cuya particularidad es tener como parte del equipo, al
usuario final, pues es uno de los requisitos para llegar el éxito del proyecto. Basada
completamente en los valores y principios de las metodologías ágiles expuestos en el
Manifiesto Ágil. [3].
Fig. 3: Fases y flujos de trabajo de SXP [4].
En la presente investigación se decidió usar esta personalización de las metodologías
XP y Scrum por las características que logran hacer de un proceso de desarrollo, un
proceso eficiente y eficaz. De esta forma tener la documentación necesaria para futuros
mantenimientos del sistema.
La herramientas Case Visual Paradigm se tuvo en cuenta para la elección de la
herramienta de modelo a usar, las características que posee Visual Paradigm y que
presenta Visual Paradigm [5], entre las que se encuentran que es una herramienta UML
12
profesional que soporta el ciclo de vida completo del desarrollo de software: análisis y
diseño orientados a objetos, construcción, pruebas y despliegue. Permite diseñar todos
los tipos de diagramas de clases, código inverso, generar código desde diagramas,
documentación, bases de datos, transforma diagramas de Entidad de Relación en
tablas de una base de datos. Se puede adquirir mediante licencia gratuita y comercial.
El lenguaje de programación Java es un lenguaje de programación orientado a
objetos el mismo se presenta bajo licencia GNU GPL, por tanto se puede considerar el
lenguaje Java como de Software Libre. Actualmente java se ha convertido en uno de los
lenguajes más usados por los desarrolladores. Es independiente de la plataforma de
desarrollo. Con este lenguaje se puede acceder a bases de datos fácilmente con la
conectividad de la Base de datos de Java (JDBC, Java Data Base Connectivity, según
sus siglas en inglés), independientemente de la plataforma utilizada.
Marcos de trabajo
Vaadin es un framework JAVA de código abierto para el desarrollo de aplicaciones web
vistosas e interactivas sin requerir para ello de plugins en el servidor web ya que es un
framework que trabaja en el lado del servidor. Funciona perfectamente con los
siguientes navegadores: Mozilla Firefox 3+, Internet Explorer 6, 7, y 8, Safari 3+, Opera
10 y Google Chrome. El desarrollo con Vaadin se centra en hacer aplicaciones
solamente programando en Java; no es necesario manejar Javascript ni HTML para la
mayoría de las cosas. Se pueden desarrollar componentes propios, basados en los
componentes existentes de Vaadin, que van desde botones, etiquetas, ligas y campos
de texto hasta formas completas, campos para captura de fecha, notificaciones de
errores, árboles jerárquicos, etc.
Spring, según Johnson [6] es un marco de trabajo de código abierto para el desarrollo
de aplicaciones para la plataforma Java. Es el más popular y ambicioso de todos los
marcos de trabajo de peso ligero. El mismo interviene en todas las capas
arquitectónicas de una aplicación Java. Teniendo en cuenta que su diseño brinda
flexibilidad arquitectónica Areces [7] comenta que los principales valores de Spring, se
13
pueden resumir en: No es agresivo, provee un modelo consistente de programación,
promueve la reusabilidad del código, facilita el diseño POO en aplicaciones Java,
permite la extracción de valores de configuración desde el código java a archivos XML o
archivos de propiedades.
Hibernate, según Relational Persistence for Java [8] es un marco de trabajo
objeto/relacional y un generador de sentencias sql, liberando al desarrollador del
manejo manual de los datos que resultan de la ejecución de dichas sentencias. Permite
diseñar objetos persistentes que pueden incluir polimorfismo, relaciones, colecciones, y
un gran número de tipos de datos. Se integra a todo tipo de aplicación. Mantiene la
portabilidad entre todas las bases de datos con un ligero incremento en el tiempo de
ejecución, ofrece también un lenguaje de consulta de datos llamado HQL (Hibernate
Query Language, por sus siglas en inglés), al mismo tiempo que un API para construir
las consultas programáticamente (conocida como "Criteria").
Gestor de Base de Datos PostgresSQL, es un sistema de gestión de base de datos
relacional orientada a objetos y libre, publicado bajo la licencia de Distribución de
Software Berkeley (BSD, Berkeley Software Distribution, según sus siglas en inglés).
PostgresSQL da la posibilidad de que mientras un proceso es escrito en una tabla, otros
accedan a la misma tabla sin necesidad de bloqueos. Implementa el uso de retrocesos,
subconsultas y transacciones, haciendo su funcionamiento mucho más eficaz. Posee la
capacidad de comprobar la integridad referencial, así como también la de almacenar
procedimientos en la propia base de datos [9].
Entorno de Desarrollo Integrado (IDE) Eclipse es de código abierto, multiplataforma
para desarrollar "Aplicaciones de Cliente Enriquecido" proporcionando una interfaz
gráfica, escrita con una sintaxis basada en XML, inverso a las aplicaciones "Clienteliviano" que son basadas en navegadores [10].
Servidor de Aplicaciones Tomcat es un servidor Web con soporte para servlets y
JSPs. Es gratis, fácil de instalar, se ejecuta en máquinas más pequeñas y presenta
compatibilidad con las API más recientes de Java. Ocupa poco espacio, presentando su
14
código binario un megabyte de tamaño, logrando con ello que se ejecute de manera
rápida. Otra característica de Tomcat es que es muy fiable. Presenta gran éxito como
producto de código libre [11]-[12].
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
Como resultado de la investigación se tiene la implementación de 2 métodos de toma
de decisiones multicriterio en un sistema de soporte a la toma de decisiones que
ayudará a los decisores a elegir la mejor alternativa en cada uno de los problemas a
resolver. Todas las personas que tengan la necesidad de elegir entre diferentes
alternativas que han de evaluarse en base a criterios, puede utilizar el sistema para
tomar su decisión. Es un sistema que beneficiará a toda la comunidad empresarial del
país aportando una herramienta novedosa y de gran utilidad en el proceso de toma de
decisiones, evitando el trabajo manual con documentación para la realización de este
proceso. Se descartó la utilización de software desarrollados en el mundo que
implementan el método AHP debido a que algunos de ellos están desarrollados con un
fin específico, en la presente investigación se desarrolló un sistema que es de
utilización genérica, es decir, se podrá utilizar para resolver cualquier problema de
decisión multicriterio, además se necesitan licencias para la adquisición y uso de estos
software anteriormente desarrollados. Existen versiones de algunos de ellos como el
Hipre3+ que pueden ser descargadas de forma gratuita, pero esas versiones no
cuentan con todas las funcionalidades del sistema original. Otra causa es que la
mayoría de estos sistemas son desktop y el sistema desarrollado es Web, ya que
proporciona ventajas sobre estos como: compatibilidad multiplataforma, menos
requerimientos de hardware, acceso inmediato, múltiples usuario concurrentes,
información en línea y segura y facilidades de actualización.
15
3. CONCLUSIONES
El análisis de los métodos AHP y ANP permitió identificar los requisitos y determinar los
que se implementan en el sistema basado en los pasos descritos por Saaty. El sistema
implementa 17 funcionalidades que permiten la ejecución de los pasos planteados por
los métodos. Con este sistema de toma de decisiones multicriterio todos los decisores,
es decir, todas las personas que tengan un problema de toma de decisiones que
implique varias alternativas y criterios pueden obtener un resultado que le ayudará a
elegir la mejor alternativa en cada uno de los problemas a resolver, se evitará que el
proceso de aplicación de los métodos AHP y ANP sea susceptible a errores por los
numerosos de cálculos matemáticos que se debe realizar debido a la cantidad de
información de información que se maneja y se eliminará la complejidad de la
confección manual de los mimos, cumpliéndose los objetivos propuestos al inicio de la
investigación. El empleo de este software facilitará y agilizará el proceso para los
decisores en aquellos problemas de gran complejidad.
16
4. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
1. Hebert Simon, "The New Science of Management Decision", Harper and Row,
New York, 1960.
2. Hurtado et al, T., Bruno, Gérard, “El proceso de análisis jerárquico (AHP) como
herramienta para la toma de decisiones en la selección de proveedores”, Tesis
Digitales UNMSM. Lima, 2005.
3. Peñalver et al, G.M., A. García, S., SXP, Metodología Ágil para el Desarrollo de
Software, in 1er Congreso Iberoamericano de Ingeniería de proyectos. Chile,
2010.
4. Infante, L. Metodología Ágil - Scrum. 2009.
5. Visual Paradigm. Available from: http://www.visual-paradigm.com.
6. Johnson, R., “Professional Java Development with the Spring Framework”. 2005.
7. Areces, G.A., Díaz, Márquez Iskael, “Diseño e implementación de las capas de
negocio y acceso a datos de los módulos Planificación y Ejecución de Visitas
Familiares”. 2008.
8. Gavin King, Christian Bauer, Max Rydahl Andersen, Emmanuel Bernard, and
Steve Ebersole, (2004). Hibernate - Relational Persistence for Idiomatic Java. [En
línea]. Disponible en: http://docs.jboss.org/hibernate/orm/3.3/reference/en/html/.
9. Cameron, N., PostgreSQL affiliates .ORG domain. 2003.
10. The Eclpise Fundation open source community website. [En línea]. Disponible
en: http://www.eclipse.org/.
11. Elección del servidor de aplicaciones web.
2003; [En línea]. Disponible en:
http://www.help400.es/asp/scripts/nwart.asp?Num=131&Pag=10&Tip=T.
12. Servidor
Web
Tomcat.
2011;
[En
línea].
Disponible
en:
(http://www.ecured.cu/index.php/Servidor_Tomcat.
17
5. ANEXOS
Fig. 4: Interfaz principal de la aplicación.
Fig. 5: Insertar las alternativas y los criterios según el método ANP.
18