Métodos Multicriterio Discretos de Toma de Decisiones
Priorización de problemas
Una vez definido el problema
Se llena una matriz de priorización con el grupo, el que se conforma con todos los actores sociales, los que aportarán en la construcción de la matriz de precisión.
Proceso Analítico Jerárquico
Propuesto por el profesor Thomas L. Saaty (1984)
Llenado de las celdas valorando la presencia de cada criterio en cada uno de los problemas utilizando
Se hace una sumatoria de puntos para cada problema dispuestos en las filas.
Una matriz con los criterios seleccionados en las columnas, y los problemas en las filas.
Es una herramienta para la toma de decisiones multicriterio en ambientes complejos.
Establecer un orden de prioridad atendiendo la puntuación obtenida por cada problema según la sumatoria.
Plantea la problemática de una forma lógica y racional.
Puede considerarse, según la orientación dada al mismo.
Su contribución es importante en niveles operativos, tácticos y estratégicos, sirviendo para
mejorar la eficiencia y la eficacia.
Se puede entender como:
Una técnica que permite la resolución de problemas multicriterio multientorno y multiactores.
Incorporando el subjetivismo y la incertidumbre inherente en el proceso de toma de decisiones.
Una filosofía para abordar, en general, la toma de decisiones.
Una teoría matemática de la medida generalmente aplicada a la dominación.
Se incluyen las tres
etapas de la metodología del PAJ propuestas en su formulación inicial.
Modelización
Valoración
Priorización y Síntesis
Se construye un modelo o estructura en la que
queden representados todos los aspectos relevantes.
Actores, escenarios, factores, elementos e interdependencias.
Se incorporan las preferencias, gustos y
deseos de los actores.
Mediante los juicios incluidos en las denominadas matrices de comparaciones pareadas.
Reflejan la dominación relativa
de un elemento frente a otro respecto a un atributo o propiedad en común.
Proporciona las
diferentes prioridades consideradas en la resolución del problema.
Autor: Hernán Vásquez
Modelos de Markov
Su principal utilidad es el análisis del comportamiento de procesos estocásticos.
Establece una fuerte dependencia entre un evento y otro suceso anterior.
Son modelos estocásticos que ayudan a modelizar eventos sanitarios complejos, que pueden simplificarse en exceso con los modelos determinísticos.
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