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MANUAL DE USUARIO

1. Estudio Num rico ll valoraci n Cualitativa Para El Objetivo Comodid x Ho Balcones Hume rico pu F Estrato Num rico pu Ingrese el numero de calificativos cualitativos Niveles Ho Apto nida Hum rico pu con que desea trabajar 15 hai d 1 e escala Obietivo Num rico PU Si desea cambie las descripciones y los valores del rango J Num rico Mi E Cualitativo Cunalitatimn jpu Escala Descripci n Rango de valores 400 Muy C modo 100 Agregal A 90 T E Lan c modo 70 0 wa FO Valor por Alternativa Precio Are 60 defect Arboleda de los Ber 112 En editable senderos de Otra P 105 Prados del Castillo 92 30 Inc modo 30 0 Torres de Catania 105 20 Balcones de la Aba 105 10 Poblado Verde 100 p Muy Inc mocdo O Descripci n editable Figura 3 Definici n de objetivos cualitativos Una vez definido el problema se le da clic al bot n Ingresar Datos Si el problema cuenta con una alternativa dominada Smith et al 2000 el sistema le indicara cual es con la opci n de eliminarla En el ejemplo se ve como el apartamento ubicado en la Arboleda de los Bernal es una alternativa dominada Y alternativas Dominadas x Las siguientes son las alternativas dominadas Y Arboleda de los Bernal Eliminar Seleccionadas Cancelar Figura 4 Identificaci n de alternativas dominadas P
2. e ienai O y so Es 60 KSI koi y 40 c R 20 5 a E z 1 z12 Objetivos O Altemativa 1 W Altemativa 2 MM Alternativa 3 Altemativa 4 7 Alternativa 5 Figura 38 Resultados t picos m todos de las Restricciones y Ponderaciones Programaci n de Compromiso El m todo de la Programaci n de Compromiso se calcula autom ticamente y como resultado el m todo identifica una sola soluci n no dominada Los resultados del m todo se pueden ver en la siguiente figura E Programaci n por compromiso Variables de decisi n Walor 0 0 m2 92 84 m2 115 15 Variable x 1 x 2 Gr ficos de las funciones 211 Funci n 989 e Funciones Objetivo DL Informaci n de las R bieti ar 58 07 importancia 1 1 MAMIN a Objetivo 2121 A Das Maximizar z 1 Maximizar Restricciones Restricci n x 1 R 1 1 l R 2 R 3 R 4 R 5 R 6 Funciones Objetivo Ez Mz Figura 39 Resultados Programaci n de Compromiso 25 Al igual que para los m todos discretos el SIAM cuenta con un Ecualizador el cual sirve para encontrar respuestas satisfactorias alrededor de una soluci n semilla Para ver mas detalles acerca del procedimiento de utilizaci n de la herramienta ver Smith et al 2000 Funciones Objetos 11 21 Unidades
3. Retorno M ximo 939 21 5 59 A Registro de Alternativas Ecualizador Continuo TZ E Alternativas Registradas Valores X delas Alternativas Gr ficos 211 E Alternativas Alternativa 1 Alternativa 2 930 1 Alternativa 3 Alternativa 4 Retorno Minimo iO Objetiro a mejorar Finalizar Registrar alternativas para an lisis discreto Figura 40 Ecualizador Continuo 26
4. Con clic derecho se edita y guarda el gr fico Puntos de curva editables Figura 20 Funci n de valor personalizada Si se ha elegido las Funciones de Valor con la regla de agregaci n multiplicativa personalizada se deber ingresar el valor de la tasa de intercambio entre los objetivos Funci n Multiatributo K X 100 8 100 0 Objetivo 1 Objetivo 2 Para la alternativa A que porcentaje X del objetivo 1en combinaci n con el mejor valor posible del objetivo 2 haria que le fuere indiferente a una alternativa B en la que se obtiene el mejor valor del objetivo 1 El porcentaje X es 150 0 y lt Atr s Siguiente gt Cambio de pares de objetivos Figura 21 Ventana para la personalizaci n de la regla de agregaci n Si se ha elegido la Funci n de Utilidad personalizada en la siguiente ventana se deber responder a una loter a por cada objetivo No podr ir al siguiente paso hasta tanto no ingrese un valor para cada objetivo 14 Funcion Multiatributo Figura 22 Loter a para la definici n de la Funci n de Utilidad Si la elecci n fue la Regla de Agregaci n Multiplicativa al presionar el bot n Siguiente se mostrar la ventana de las Tasas de intercambio Y Funci n Multiatributo Figura 23 Ventana para definir las tasas de intercambio 15 Al finalizar todas las comparaciones por pares de objetivos saldr una venta
5. todos Discretos M todos Continuos Ayuda Wentana Wisualizaci n Salir Muero b Abrir Cerrar Guardar Guardar Como Estilo Java Predeterminado salir Esto windows Estilo Suno Solaris Estilo Aqua Estilo Windows XP Estilo Mac Os Estilo Beos Estilo Whistler Figura 1 Men principal del SIAM SOLUCI N DE UN PROBLEMA DISCRETO Se plantear paso a paso la soluci n de un problema t pico de an lisis multiobjetivo de tipo Discreto El problema consiste en la compra de un apartamento teniendo en cuenta doce objetivos para su selecci n Las alternativas dentro de las cuales se elegir la mejor son siete apartamentos ubicados en diferentes sectores de la ciudad Para m s detalles sobre la diferencia de un problema de tipo Discreto y uno de tipo Continuo se recomienda consultar a Smith et al 2000 Una vez que el usuario activa mediante un clic el m dulo Problema Discreto aparecer un aviso que le pregunta si en el problema utilizar el m dulo de Riesgo e Incertidumbre en la definici n de alg n objetivo En el problema desarrollado a continuaci n no se da este caso y por lo tanto se escoge la opci n No Entrada de Datos Lo primero que se interroga al usuario es el n mero de objetivos y de alternativas del problema Una vez que el usuario ha proporcionado los valores correspondientes el programa muestra dos tablas en la primera se definir cada objetivo y se le asignar su
6. 4 Estar en la altrenativa Poblado Verde y pasar a Alternativa Actual vs 4 BE Le trae como beneficios Alternativa pasada gt gt lt AL 0 4 L 4 gt Y 4 22 Tiempo Colegio Retorno M nimo 110 0 80 0 0 0 50 0 2 0 q No Alcobas Pierde 1 0 Estudio Pierde 1 0 No Balcones igual 0 0 Estrato Gana 1 0 No Aptos Unidad Gana 672 0 Piso Gana 1 0 Entrega Igual 0 0 Comodidades v Mostrar ventana de comparaci n entre alternativas PPC E OOO OA ERIRE ERER IEEE EE Balcones de la Abad a Informaci n de la Precio rea Jiterhji Mo lA py olbst bti Balc hip tos UnimEnfegaodidades SS 2 Objetivos alternativa EA i ir d P Objetivos e Nombre ToS Cuarto til 1 0 T Tiempo Colegio 50 0 No Alcobas 3 0 Estudio 0 0 No Balcones 1 0 Estrato 5 0 Obj9 No Aptos Unidad 48 0 Obj10 Piso 9 0 Obj11 Entrega 18 0 iCoamadidados Figura 7 El Ecualizador y sus herramientas de an lisis Como una primera aproximaci n a la soluci n del problema el Ecualizador nos muestra que la mejor alternativa es el apartamento ubicado en Prados del castillo Pero utilizando el usuario puede explorar el resto de las alternativas ver sus intercambios y finalmente elegir la que mejor le parezca Por ejemplo Balcones de la Abad a M TODOS DISCRETOS DE AN LISIS MULTIOBJETIVO Dada la cantidad de m todos que ofrece el programa se han elegido los que por su estructura p
7. n Escoger criterios de riesgo se habilita el men de los criterios de riesgo Se pueden elegir simult neamente todos los que aparecen ah Luego de haber elegido los criterios deseados se presiona el bot n Aceptar y si alguno de ellos requiere de par metros adicionales las ventanas de estos le ir n apareciendo secuencialmente Precio Matriz de Riesgo Criterios de Riesgo N mero de estados de la naturaleza de riesgo que desea aplicar para este objetivo Vulnerabilidad Robustez _ Funci n de Arrepentimiento Beta de Robustez Criterios seleccionables Peor valor Satisfacci n MaxiMin vi Satisfacci n Promedio v MaxiMax _ Maximizar la m nima satisfacci n _ MinM x arrepentimiento Familia de alternativas Pareto v Pareto ptima Walor esperado _ Valor Esperado Aceptar E Yer Ecualizador Poblado Verde Ys Senderos de Otra Parte C lculo de Con Estado 1 Estado2 Estado m todos y CT wya E resultados 4 d d AY 3 pd d 1 4 4 d d Retano Mirna 100 0 1150 130 0 Medtr r sentir d iina ica n entra aeai Figura 30 Criterios de riesgo disponibles Como ejemplo se mostraran los cuadros de di logo de los criterios Funci n de Arrepentimiento Satisfacci n promedio y Familia Pareto Optima Smith et al 2000 La Funci n de Arrepentimiento requiere como pa
8. n se ilustraran los m todos de Restricciones Ponderaciones y Programaci n de Compromiso 23 M todo de las Restricciones Para resolver el problema por el M todo de las Restricciones el usuario requiere definir el n mero de soluciones no dominadas que desea y se alar cual de las funciones objetivo desea optimizar Y Restricciones x N mero de soluciones no dominadas 5 Seleccione uno de los objetivos para optimizar Z 1 O Z 2 Aceptar l Cancelar Figura 36 M todo de las Restricciones M todo de las Ponderaciones Para utilizar el m todo de las ponderaciones se requiere definir el n mero de particiones del intervalo 0 1 y el n mero de soluciones no dominadas Y Ponderaciones x Defina el conjunto de alternativas no dominadas que desee obtener N mero de particiones del intervalo 0 1 5 N mero de soluciones no dominadas 10 Aceptar Cancelar Figura 37 M todo de las Ponderaciones El tipo de resultados de los dos m todos anteriores es similar y se pueden visualizar en el siguiente gr fico 24 _ Restricciones Alternativas Registradas Alternativas es 1 a 21 AS 02 Gr ficos de las Valores X de las Alternativas soluciones no Alternativas dominadas emaa 47 04 EE y mma IO e E SE enata 3 wo o o 2 Alternativas Evaluadas
9. se tiene la opci n de definir las funciones deseadas o utilizar el c lculo por defecto 12 Y Funcion Multiatributo x Tipo de C lculo C lculo de la Funci n C lculo de La Regla de Agregaci n O Personalizada Personalizada Por defecto C Por defecto lt Atr s Siguiente gt Cancelar Figura 18 Ventana para la definici n del tipo de c lculo Si se ha elegido la Funci n de Valor personalizada se seleccionar la curva que mejor se ajuste a la estructura de preferencias del usuario No se podr ir al siguiente paso hasta tanto no elija una curva para cada objetivo Y Funci n Multiatributo x Con clic derecho se edita y Nombre del Objetivo guarda el Precio gr fico Anterior Objetivo Siguiente Objetivo Cambio de objetivo lt Atr s Siguiente gt Cancelar Elija un tipo de curva Tipol Tipoll Tipo Il Explore tipos O Tipo Y TipoY Tipo Y Cambiar Parametros O Tipo MI gt Tipo Vil gt Personalizada de curvas Funci n Multiatributo A A l G A Ecuacion de la Curva V G Parametro A Parametro B 0 1 5 0 acenta Figura 19 Men para las Funciones de Valor El programa tambi n ofrece la opci n de ingresar una Funci n de Valor personalizada 13 Funci n Multiatributo Personalizada
10. x2 gt 2 3 108 Restricci n de costos 10x1 13 2x3 lt 200 Haciendo clic en el m dulo Nuevo Problema Continuo Lineal aparece una ventana en la cual se especifica el n mero de funciones objetivo variables de decisi n y restricciones Una vez ingresados estos datos aparecen unas tablas en las cuales se deben ingresar los datos del problema coeficientes de las variables de decisi n coeficientes de las restricciones y pesos de importancia relativa 22 Definir Problema D l Funciones Objetivo z A a gt A E 5 Nombre Funci n Unidad N mero de Funciones Objetivo 2 S 3 costo N mero de Variables de Decisi n NS generales a Mantenimiento J mero de Restricciones E FUNCIONES OBJETIVO Jportanci 9100 MAXIMIN Funci n 1 Minimizar 211 A Minimizar E Eliminar Funci n I Eliminar Variable ETT B ondici n Distribuci n de Pesos 2 1 50 0 Definici n de restricciones ci n Eliminar Restricci n Ingresar Datos I Borrar Datos 212 50 0 Figura 34 Definici n de un problema continuo Una vez ingresados los datos se habilita el men de los m todos de an lisis multiobjetivo continuos Y SIAM 1 0 Beta Ayuda Ventana Programaci n Lineal Restricciones Ponderaciones Figura 35 Men de m todos de an lisis multiobjetivo continuos A continuaci
11. MANUAL DE USUARIO SIAM 1 0 SISTEMA DE ANALISIS MULTIOBJETIVO Posgrado en Gesti n Ambiental Universidad Nacional de Colombia Sede Medell n MANUAL DE USUARIO Direcci n Ricardo Smith Q Patricia Jaramillo A SIAM L OBet Desarrollo POSTGRADO EN GESTI N AMBIENTAL po FACULTAD DE MINAS Juan Felipe Henao UNIVERSIDAD NACIONAL DE COLOMBIA x SEDE MEDELL N David Santiago Osorio Juan Sebasti n Ja n PLATAFORMA A continuaci n se describir n los pasos para resolver los tipos de problemas para los cuales el SIAM fue dise ado Antes de comenzar se mencionar n algunos aspectos de las funciones generales del men de archivo MEN DE ARCHIVO El tem Nuevo presenta la opci n de crear un nuevo proyecto en cualquiera de los tres m dulos que ofrece el programa Vale anotar que estos m dulos trabajan en forma independiente por lo tanto el uso de uno no afecta el desempe o de otro Ver siguiente figura parte superior izquierda Los Items Abrir Cerrar Guardar como y Salir realizan las funciones comunes a todos los programas que las usan El tem Visualizaci n brinda la posibilidad al usuario de que escoja el ambiente de interfase preferido Ver siguiente figura parte inferior derecha T SIAM 1 0 Beta M todos Discretos M todos Continuos Ayuda Wentana Problema Discreto Riesgo e Incertidumbre Abrir Cerrar Lineal Guardar Ho Lineal Guardar como F TE SIAM 1 0 Beta M
12. ece como respuesta el ordenamiento de las alternativas y un gr fico alusivo a la distancia con respecto a la soluci n ideal De acuerdo con el ordenamiento del m todo la mejor alternativa es el apartamento ubicado en Torres de Catania Programaci n por Metas Torres de Catania Prados del Castillo Senderos de Otra Parte E 7 Con clic Poblado Verde l Balcones de la Abad a derecho se Camino del Este edita y guarda el gr fico Par metros Alternativa y Precio distancia al i ideal Camino del Este 110 0 Alternativas Senderos de Otra Parte 105 0 J0 M Torres de Catania W Prados del Castillo W Senderos de Otra Parte a Poblado Verde Balcones de la Abad a M Camino del Este Matriz de Pagos Unidades Figura 16 Soluci n de la Programaci n por Metas Funci n multiatributo El m todo de Funci n Multiatributo comienza con la elecci n de la funci n a utilizar as como de la regla de agregaci n En Smith et al 2000 se encuentran descritos en detalle cada uno de los conceptos anteriores Funci n Multiatributo xX Tipo de Problema Tipo de Funci n Regla de Agregaci n a Funci n de Valor a Aditiva Funci n de Utilidad O Multiplicativa Siguiente gt Cancelar Figura 17 Definici n de la funci n y la regla de agregaci n Despu s de elegir el tipo de problema
13. igura 32 Definici n de las Funciones de Satisfacci n la Familia Pareto el usuario nicamente tiene que elegir los criterios que desea considerar y le peso de importancia que les va a signar Familia de alternativas Pareto ptim as Criterio de selecci n Pesos 0 100 e lv Distancia al Peor Walor 125 O r Funci n de Arrepentimiento 125 vi MaxiMin ns t MaxiMax 125 Y MinMax Arrepentimiento 125 Y Valor Esperado 125 vr Beta Robustez 125 Y Satisfacci n Promedio 125 Cancelar Figura 33 Escogencia de criterios para el c lculo de la Familia Pareto 21 Seg n los resultados de los criterios el apartamento ubicado en Camino del Este es el m s indicado para comprarlo y venderlo en un futuro SOLUCI N DE UN PROBLEMA CONTINUO Para la soluci n de un problema multiobjetivo de tipo continuo en el SIAM se plantea el siguiente problema El due o de un apartamento desea enlosarlo con tres tipos diferentes de baldosas Sea x1 m de baldosa tipo l x2 m de baldosa tipo Il x3 m de baldosa tipo III As mismo desea que el costo de la compra del material sea m nimo como los requerimientos de mantenimiento Costo de compra Z1 10 x1 8 5 x2 13 2 x3 Costo de mantenimiento Z2 0 5 x1 0 7 x2 0 2 x3 Sin embargo el problema esta sujeto a ciertas restricciones Restricci n de rea x1 x2 x3 108 Restricci n de proporci n entre las baldosas x1
14. na final de la Regla de Agregaci n Multiplicativa En esta ventana se deber ingresar el valor de la probabilidad que le genere indiferencia entre el participar o no en la loter a con los condicionamientos del enunciado que aparece en el di logo Funci n Multiatributo xl 100 100 Participar 0 0 No Participar 100 0 Objetivo A Precio ObjetivoB Estrato Ingrese elvalor de la probabilidad q que lo haria indiferente a participar o no de la loteria en la que si participa puede obtener el maximo logro de los objetivos A y B con una probabilidad q el minimo de ambos con una probabilidad 1 q y si no participa obtiene el maximo logro del objetivo A y el minimo logro del objetivo B La Probabilidad q es 0 95 lt Atr s Siguiente gt Cancelar Figura 24 Loter a para la Funci n de Utilidad con regla de agregaci n multiplicativa Finalmente cualquiera que sea la opci n elegida el m todo arroja como resultado el ordenamiento de las alternativas y un gr fico alusivo a la Funci n sea de Utilidad o de Valor Funci n Multiatributo Valor Aditivo Ordenamiento y Par metros Gr fico Ordenamiento y Par metros Gr fico Ordenamiento de Alternativas Alternativa Torres de Catania 62 35 Prados del Castillo 46 84 Senderos de Otra Pa 31 93 Balcones de la Abad a 25 77 Poblado Verde 24 82 Camino del Este 15 95 Funci n Multiatributo Par metr
15. no del Este ai Poblado Verde Poblado Verde al Balcones de la Abad a Balcones de la A z a Torres de Catania Torres de Catan Tiempo Colegio Figura 28 Variaci n individual de los pesos 18 SOLUCI N PROBLEMAS DE RIESGO E INCERTIDUMBRE Se supone un problema en el cual se est buscando cual de los apartamentos del problema mencionado en la secci n anterior podr ser vendido con mayor valor en el futuro Una vez que se ha elegido en el men de Archivo Nuevo Riesgo e Incertidumbre el programa pregunta cuantos objetivos de riesgo y el n mero de alternativas desea considerar En el problema el n mero de objetivos de riesgo es uno Precio futuro de venta y el n mero de alternativas corresponde al n mero de apartamentos del problema anterior Otro concepto que requiere el programa es el de los Estados de la Naturaleza Smith et al 2000 que para este caso se interpretan como el n mero de a os trascurridos antes de la venta del apartamento Sea El Estado 1 la venta del apartamento dentro de 10 a os el Estado 2 la venta del apartamento en 20 y el Estado 3 m s 30 a os Las probabilidades de ocurrencia asociadas a cada uno de los Estados de la Naturaleza se leer n as Para el Estado 1 la probabilidad es de 0 5 para el Estado 2 de 0 3 y para el Estado 3 de 0 2 En la siguiente figura se presenta la definici n del problema laxi Archivo Ayuda Ventana Proyecto 1 P
16. o 5 0 Agregar Alternativa E Eliminar Alternativa Tiempo Colegio 10 0 5 Ingresar Datos Borrar Datos Precio 30 0 Figura 5 Gr ficos generales reas de trabajo En el programa se pueden manejar alternativamente varias reas de trabajo las cuales son Datos Discretos Riesgo e Incertidumbre se activa cuando se est utilizando este m dulo Ecualizador y Los Gr ficos y Resultados N mero de objetivos N mero de alternativas Num rico Area Num rico Num rico Minimizar M2 Maximizar 5 Maximizar Figura 6 reas de trabajo comunes a las plataformas ECUALIZADOR El ecualizador es una herramienta para la visualizaci n e intercambio entre las alternativas del problema Este es generado autom ticamente por el sistema en el momento del ingreso de los datos Proyecto 1 E Emene Ecualizador Gr ficos y Resultados N Soluci n semilla o inicial Soluci n inicial Programaci n por Compromiso con m trica 2 Prados del Castillo Intercambio Balcones de la Abad a Ys Poblado Yerde a Objetivos Precio rea Cuarto til TiempoColegio NoAlcobas Estudio NoBaW Alternativas Unidades M2 pu Minutos pu pu pu l r i Retorno M ximo 92 0 108 0 1 0 5 0 4 0 19 gt a 100 4 4 E gt 4 4 gt Balcones de la Abad ARAS Comparaci n entre alternativas C omparaci n entre
17. os Utilizados Matriz de Pagos Precio Unidades Camino del Este 110 0 Senderos de Otra Parte 105 0 Alternativas Prados del Castillo 92 0 M Torres de Catania W Prados del Castillo M Senderos de Otra Parte Bp TE EE i Balcones de la Abadia Poblado Verde M Camino del Este Figura 25 Resultados Funci n de Utilidad Multiatributo 16 De acuerdo con el ordenamiento del m todo la mejor alternativa es el apartamento ubicado en Torres de Catania An lisis de sensibilidad Una vez que alg n m todo ha efectuado un ordenamiento el usuario puede estar interesado en analizar la sensibilidad de la respuesta a la variaci n de los pesos El an lisis de sensibilidad est contenido en los mismos resultados y consta de dos partes el Gr fico de los intervalos de variaci n individual y la variaci n conjunta de pesos Programaci n por compromiso Pesta a que Ordenamiento y Par metros Gr fico Sensibilidad de los pesos nen ilita el E An lisis de Ordenamiento de Alternativas Sensibilidad Orden Alternativa 7 1 senderos de Otra Parte 10 ES Programaci n por compromiso Ordenamiento y Par metros Gr fico Sensibilidad de los pesos Pruebe la sensibilidad de la respuesta Tabla de resultados OBJETIVOS INICIAL E A Arreglo inicial de pesos Arreglo 1 Obje
18. peso en la segunda se llenar la matriz de pagos Si se desconoce el significado de los conceptos anteriormente mencionados se recomienda consultar a Smith et al 2000 Y SIAM 1 0 Beta Archrro Ayuda WYentana Proyecto 1 Datos Discretos N mero de objetivos N mero de alternativas Objetivos Tipo Unidades MASGMIN importancia 1 100 iwo 1 Num rico Maximizar Num rico Maximizar Num rico Maximizar Num rico Maximizar Nombre Num rico Maximizar vo 6 Num rico Maximizar del 7 Num rico Maximizar b 8 Num rico Num rico Num rico Num rico Num rico Objetivo A z Maximizar Minimizar Alternativa Objetivo 1 Objetivo 2 Alternativa 1 Alternativa 2 Alternativa 3 1 Alternativa 4 Matriz de Alternativa 5 Alternativa 6 pagos Alternativa 7 Agregar Alternativa E Eliminar Alternativa 25 Ingresar Datos T Borrar Datos Figura 2 Interfaz problemas discretos Los valores con que se llenaran las tablas pueden ser editados directamente sobre ellas o tra dos del Excel copiar Ctrl C pegar Ctrl V Objetivo cualitativo Dado el caso de que el problema cuente con objetivos cuya escala de valoraci n no sea cuantificable por ejemplo la comodidad del apartamento el usuario puede construir su propia escala se alando el objetivo como cualitativo
19. por defecto xi Asigne valores de concordancia y discordancia Concordancias Discordancias gt Ayudas para asignar los l mites Puede asignar los valoras entre estos intervalos __Acept Valores por defecto Cancelar Limios de Concordancia Wisina 0 05 Concordancia T Conca damita E Limites de Discordancia lisina s 17 0 Figura 10 Definici n de los l mites de concordancia y discordancia del ELECTRE ll Finalmente el sistema arroja los resultados del ordenamiento Estos resultados se encuentran todos ubicados en el rea de trabajo de gr ficos y resultados de programa Tabla de resultados ELECTRE Il a Prueba la sonetdidad de la respuesta Tabla de resultados Orden Alternativas Walor DRETS iii 1 Torres de Cata 1 0 Argo 1 2 Prados del Cas 2 0 3 Senderos de Ot 3 0 4 Balcones de la 40 5 Camino del Este Ordenamiento y par metros Par metros del m todo Matriz de Pagos Precio rea Unidades M2 Camino del Este 110 0 Clic derecho guarda y edita el gr fico Figura 11 Resultados ELECTRE ll De acuerdo con el ordenamiento del ELECTRE ll la mejor alternativa es el apartamento ubicado en Torres de Catania M todo ELECTRE lll Para el m
20. r metro un valor de m trica M trica Funci n de Arrepentimiento Ingrese el Walor de la M trica Aceptar l Cancelar Figura 31 M trica Funci n de Arrepentimiento 20 El criterio de Satisfacci n Promedio requiere de unos l mites de satisfacci n por cada Estado de la Naturaleza El programa tambi n le da la opci n al usuario de ver unos gr ficos alusivos a estos l mites Y Niveles de satisfacci n m ximo 125 0 137 0 150 0 L2 ers as 1050 a ers moss 25 Selecci n de gr fica lv Estado 1 Estado 2 Estado 3 Satisfacci n Promedio Ordenamiento y Par metros Ordenamiento de Alternativas Alternativa E Aceptar Cancelar Wer Gr fica Funci n de Satisfacci n Estado 1 x Funci n de Satisfacci n Estado 1 o o Yo Camino del Este pes Senderos de Otra Parte 11 0 Q Prados del Castillo 1 0 pam Torres de Catania 1 0 k7 Balcones de la Abadia 1 0 3 Poblado Verde Matriz de Pagos Prados del Castillo Torres de Catania Balcones de la Abad a 100 0 1 Poblado Verde Camino del Este Para el criterio de B o o i E O 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120 130 Par metros Utilizados de diferencia entre alternativas Estado 1 Estado2 119 0 Ea 115 0 14 0 125 0 F
21. resentaci n gr fica del problema Una vez ingresados los datos el programa le proporciona una presentaci n gr fica del mismo Esta presentaci n cuenta con tres tipos de gr ficos los cuales pueden ser guardados en disco y modificados clic derecho sobre el gr fico Alternativas Evaluadas Num rico M2 Maximizar E Precio rea Guardar COMO budio BalconEstiatAiptos UniRido Entr fpmodidades Num rico pu Biagini E Imprimir Objetivos Num rico Minut AE AA ce z amino de ej Num rico pu Datos de la Num rico pu n Num rico pu matriz de _ Num rico i Jg Alternati Reset y as Datos Discretos RHESODEINCETNOUMHIE o o N mero de objetivos N mero de alternativas N 5 N 5 Unidades Num rico Minimizar Porcentaje de Logro pe o 3 Agregar Objetivo MATRIZ DE PAGOS Precio 5 Precio rea Cuarfbi mipo C le diob Estudio Balcon sttitAptos UnidBiko Entrpamodidades a Objetivos Senderos de Otra Parte Prados del Castillo Torres de Catania Balcones de la Abad a 5 anipe A Poblado Verde Distribuci n de Pesos R Estrato 15 0 E Camino del Este M Senderos de Otra Parte W Prados del Castillo Torres de Catania E Balcones de la Abadia M Poblado Verde Estudio 5 0 E No Alcobas 5 0 Entrega 10 0 No Aptos Unidad 5 0 Pesos No Balcones 3 0 Normalizado Pis
22. resentaci n y resultados pueden considerarse los m s representativos es decir conociendo c mo se utilizan estos en el programa puede inferirse la forma como se utilizan los que no est n explicados En la siguiente figura se muestra el men de m todos discretos con que cuenta el SIAM SIAM 1 0 Beta Archivo Metodos Continuos Ayuda Ventana Electre l Promethee Electre ll Electre Ill Programaci n por Compromiso Programaci n por metas Electre MV A y O Funci n de Utilidad Multiatributo Promedios Ponderados Figura 8 M todos discretos disponibles en el SIAM M todo ELECTRE ll Seg n en Smith et al 2000 el primer paso para encontrar la mejor alternativa es la definici n de unos valores de ponderaci n por objetivo El usuario puede ingresar estos datos conforme a su criterio o utilizar los valores por defecto Y ELECTRE II Defina un valor de ponderaci n adecuado para cada uno de los objetivos Objetivos Precio rea Cuarto til Tiempo Colegio No Alcobas Estudio No Balcones Estrato No Ap Valor de ponderaci n 92 0 108 0 10 5 0 4 0 ao 20 50 Valores predeterminados Aceptar Cancelar Valores por defecto Figura 9 Primer interfaz del ELECTRE ll El siguiente paso es la definici n de los l mites de concordancia y discordancia El usuario puede ingresarlos directamente o utilizar los valores
23. royecto 3 Ecualizador Gr ficosyR Definici n del objetivo de riesgo MAOS Discietos Riesgo e Incertidumbre Objetivos N mero de objetivos Alternativas TABLA DE OBJETIVOS DE RIESGO Objetivos Tipo Precio Num rico c a 9 Estado 1 Estado 2 q a Estados de Naturaleza Estado IM Camino del Este M Senderos de Otra Parte E Prados del Castillo Torres de Catan Estados de o s dela Abad a W Poblado Verde la naturaleza F Gr ficos de los datos editables Mas 1 3 _Alternativas Evaluadas 3 2 3 150 Js A MOS Matriz de Riesgo T iteri pe a pa IE Camino del Este ME Senderos de Otra ma l M Prados del Castillo Torres de Catani E Balcones de la Abad a Ml Poblado verde N mero de estados de la naturaleza MATRIZ DE RIESGO Alternativa Estado 1 Estado 2 Estado 3 o E Camino del Este 119 137 150 Senderos de Otra Parte 115 132 135 Distribuci n de Probabilidades Prados del Castillo Estado 1 50 0 Matriz de riesgo Probabilidad Agregar Alternativa E Eliminar Alternativa 27 Escoger Criterias d Estado 2 30 0 Ingreso de datos J z Figura 29 Definici n de un problema de Riesgo o Incertidumbre 19 Una vez se haya hecho clic en el bot
24. s de Catania F ELECTRE Mi Note que la estructura o presentaci n Ordenamiento de Akernatas de los resultados es similar a la Torres de Catana presentada por el ELECTRE II Esto es Prados del Castillo una constante que se presenta a lo a largo de todos los resultados de los Balcones de la Abadia m todos Par metros Utilizados Matriz de Pagos Precio Unidades Camino del Este 110 0 Senderos de Otra Parte 105 0 Prados del Castillo 92 0 Figura 14 Resultados ELECTRE lll Programaci n por Metas El m todo de Programaci n por Metas requiere nicamente la definici n del punto meta o soluci n ideal para cada uno de los objetivos El programa le ofrece al usuario un valor por defecto de meta igual al valor m ximo del objetivo identificado de la matriz de pagos P Programaci n por metas q xj Ingrese para cada objetivo el valor de Meta que desea alcanzar Objetivo Unidades Valor M nimo Meta Precio 110 0 92 0 rea M2 80 0 108 0 Cuarto til pu 0 0 1 0 Tiempo Colegi Minutos 50 0 5 0 E y No lcobas pu 2 0 4 0 Valores Estudio pu 0 0 Meta hh o No Balcones pu 0 0 i METIO Estrato pu 6 0 5 0 editable No Aptos Unid pu 720 0 48 0 Piso pu 8 0 16 0 Entrega Meses 18 0 1 0 Comodidades pu 0 0 100 0 Aceptar 3 Cancelar Figura 15 Programaci n por Metas 11 El m todo ofr
25. tivos Ecualizador de Pesos Variaci O n o conjunta Precio a de los No Balcones 3 0 Ej Estrato 15 0 rea 5 0 No Aptos Unidad 5 0 A T Borrar Tabla Cuarto Util A 2 0 Sensibilidad de la mejor alternativa Dibujo de a 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 Tiempo Colegio 10 0 A A AAA los A La intervalos 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 1 N Guardar Gr fico 7 Figura 26 Paquete para el An lisis de Sensibilidad El rango de variaci n individual es representado como un dibujo de el intervalo en que el peso de ese objetivo puede variar sin que la mejor alternativa cambie de posici n Esto se logra con un clic sobre la gr fica 17 Sensibilidad de la mejor alternativa Precio Intervalo de variaci n haga clic Cuarto til Tiempo Colegio Guardar Gr fico Figura 27 Gr ficos de sensibilidad La variaci n conjunta de los pesos se hace alterando el valor del peso y verificando el nuevo ordenamiento que arroja el m todo Se debe tener en cuenta que los par metros propios del m todo permanecen iguales Programaci n por compromiso Sensibilidad de los pesos Pruebe la sensibilidad de la respuesta E A Indica si la A Arreglo inicial de pesos A respu esta E cambi Objetivos Ecualizador de Pesos Peso Normalizado Precio 0 1 Cuarto til Inicial Respuesta 2 senderos de Otra Parte Cami
26. todo ELECTRE lll se deben de definir una serie de par metros por objetivo Estos par metros corresponden a los umbrales difusos de indiferencia preferencia y veto El programa le ofrece al usuario la posibilidad de ajustar estos valores por medio de unas barras horizontales y tambi n tiene la posibilidad de ver unos gr ficos alusivos a estos par metros ELECTRE III Barra para ajuste de par metros Valores de los par metros E T ZMax Valor L Indiferencia META 11 0 Preferencia 25 27 5 weto Funci n de Concordancia Precio xl Funci n de Concordancia Precio Funci n de Discordancia Precio D 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 95 70 75 80 85 90 95 Diferencia entre alternativas O 5 101520 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 95 Diferencia entre alternativas Figura 12 Interfaces ELECTRE III Como paso final el m todo requiere del ingreso de un ltimo par metro llamado l mite inferior de credibilidad despu s de definido este valor el programa arroja los resultados del ordenamiento Y Electre III ingrese un valor entre 0 1 para el L mite Inferior de Credibilidad Limite Inferior de credibilidad 0 5 Aceptar Cancelar Figura 13 L mite inferior de credibilidad 10 De acuerdo con el ordenamiento del ELECTRE lll la mejor alternativa es el apartamento ubicado en Torre

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