proceso analitico jerarquico ahp

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EMPLEO DEL AHP (PROCESO ANALÍTICO JERÁRQUICO) INCORPORADO EN SIG PARA DEFINIR EL EMPLAZAMIENTO

ÓPTIMO DE EQUIPAMIENTOS UNIVERSITARIOS. APLICACIÓN A UNA BIBLIOTECA

ALVAREZ ALONSO, M.; ARQUERO HIDALGO, A.;

MARTÍNEZ IZQUIERDO, E.

Facultad de Informática (U.P.M.) Campus de Montegancedo, 28660 Boadilla del Monte (Madrid)

[email protected]

RESUMEN La creciente disponibilidad de la información geográfica ha propiciado que en los últimos

años haya aumentado la necesidad de aplicaciones relacionadas con los Sistemas de Información Geográfica (SIG), en organizaciones que históricamente no han manejado este tipo de información y sin embargo puede ser de gran utilidad para adoptar medidas decisivas de actuación en momentos claves de desarrollo de sus proyectos.

Uno de los nuevos campos de aplicación en el que los SIG se hacen necesarios, es la gestión eficaz de los espacios de los campus universitarios, tanto desde el punto de vista medioambiental, respetando la idea de desarrollo sostenible; como del mantenimiento de sus infraestructuras, generando soluciones inmediatas a problemas urgentes.

En este sentido, los SIG han ido incorporando herramientas de ayuda a la decisión, entre las que se encuentran modelos de localización-asignación óptima, cuyo objetivo es encontrar los emplazamientos mas adecuados para instalar determinados equipamientos. Existen numerosos modelos de localización-asignación: Ponderación Lineal (scoring), Utilidad Multiatributo (MAUT), Relaciones de superación, etc., pero no obstante no todos están presentes en los SIG.

En este trabajo se plantea la utilización del AHP, Proceso Analítico Jerárquico, herramienta de base matemática que permite estructurar un problema multicriterio en forma visual. El objetivo de este trabajo es determinar sobre la base de diferentes criterios basados en distintos atributos, cual es el emplazamiento mas adecuado para construir equipamientos universitarios tales como una biblioteca, en el Campus de Montegancedo de la Universidad Politécnica de Madrid, donde se ubica físicamente la Facultad de Informática. Se pretende concluir que con la aplicación de este tipo de herramientas de decisión se lograría una mayor equidad y eficiencia espacial en el resultado final de la decisión sobre el emplazamiento, al tiempo que se minimizarían los posibles efectos negativos sobre el medioambiente en una zona de especial protección.

Palabras clave

SIG, métodos multicriterio, proceso de las jerarquías analíticas (AHP), medioambiente.

ABSTRACT The growing availability of the geographical information it has propitiated that in the last

years it has increased the necessity of applications related with Geographical Information Systems (GIS), in organizations that historically have not managed this information and however it can be great utility to take decisive measures in key moments for its projects development.

One of the new application fields in which the GIS becomes necessary, it is the effective administration of the spaces in the university campus, so much from environmental view point, with sustainable development; as from their infrastructures maintenance, generating immediate solutions to urgent problems.

EL ACCESO A LA INFORMACIÓN ESPACIAL Y LAS NUEVAS TECNOLOGÍAS GEOGRÁFICAS PÁG. 579-595

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In this sense, the GIS has gone incorporating tools for help to the decision, among those that are good localization-assignment models whose objective is to find the locations but appropriate to install certain equipment. Numerous localization-assignment models exist: Linear Ponderation (scoring), Multi-Atribute Utility (MAUT), Methods for Enrichment Evaluations..., but nevertheless not all are present in the GIS.

In this work we use the AHP, Analytical Hierarchy Process, tool whith mathematical base that allows structuring a multicriterion problem in visual form. The goal of this work it is to determine, on different approaches based on different attributes, which it is the location more appropriate to build such university equipment as a library, in the Campus of Montegancedo of the Polytechnic University in Madrid, where it is the Facultad de Informática geographic located. We try to conclude that it would be achieved a bigger justness and space efficiency in the final result for the decision on the location, at the time that the possible negative goods would be minimized on the environment in an area of special protection, with the application of this tools decision type.

Keywords

GIS, multicriteria decision methods, Analytic Hierarchy Process (AHP), environment. 1. INTRODUCCIÓN

Un Sistema de Información Geográfico (SIG) es una herramienta potente para realzar el análisis del territorio. Una de sus posibles aplicaciones es la utilización en los procesos de toma de decisiones (Álvarez, 2004). En este sentido, los SIG han ido incorporando herramientas de ayuda a la decisión, entre las que se encuentran modelos de localización-asignación óptima, cuyo objetivo es encontrar los emplazamientos mas adecuados para instalar determinados equipamientos. Existen numerosos modelos de localización-asignación: Ponderación Lineal (scoring), Utilidad Multiatributo (MAUT), Relaciones de Superación, etc., pero no obstante no todos están presentes en los SIG.

Dentro del Análisis de Decisiones Multicriterio se encuentra el método denominado Proceso Analítico Jerárquico, AHP (Analytical Hierarchy Process) (Saaty, 1980). Dicha metodología, permite construir un modelo jerárquico que represente el problema objeto de estudio, mediante criterios y alternativas planteadas inicialmente, para luego poder deducir, cual o cuales son las mejores alternativas y tomar una decisión final óptima. Con este proceso analítico jerárquico se pretende dividir una decisión compleja en un conjunto de decisiones simples, facilitando la comprensión y solución del problema propuesto.

La Figura 1 presenta un esquema genérico o árbol de jerarquías, mediante el cual se pueden realizar las comparaciones de criterios con criterios, subcriterios con subcriterios y alternativas con alternativas. En las comparaciones se toman por pares, evaluando su relación, es decir analizando la importancia relativa de uno sobre otro con relación al objetivo propuesto. Las sucesivas evaluaciones se representan mediante matrices que enfrentan los criterios, subcriterios y alternativas en filas y columnas.

El objetivo principal de este trabajo es determinar sobre la base de diferentes criterios y subcriterios, cual es la alternativa óptima, es decir, el emplazamiento más adecuado para construir una biblioteca universitaria, de manera que se maximice la capacidad del territorio para acogerla y al mismo tiempo se minimice el impacto negativo sobre el medio ambiente en una zona de especial protección. En este estudio se combinan las potencialidades de un SIG con procesos multicriterio, con el fin de

EMPLEO DEL AHP (PROCESO ANALÍTICO JERÁRQUICO) INCORPORADO EN SIG PARA DEFINIR EL EMPLAZAMIENTO ÓPTIMO DE EQUIPAMIENTOS UNIVERSITARIOS. APLICACIÓN A UNA BIBLIOTECA

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determinar una parcela óptima de entre varias alternativas propuestas, mediante estudios previos sobre el terreno.

Figura 1. Estructura de la jerarquía AHP Fte- Elaboración propia de las autoras

Para la valoración de las alternativas se propone el uso de una herramienta

multicriterio denominada Expert Choice (Web 1), que permite una forma de trabajar automatizada cómoda.

2. TERMINOLOGÍA UTILIZADA

En la presentación de la solución se ha utilizado una terminología que se resume a continuación (Barredo, 1996) (Santos, 2004):

Objetivo: Es la meta o finalidad que se pretende conseguir con la actividad desarrollada.

Alternativas: Entidades espaciales sobre las que se aplican los criterios de evaluación para formar la matriz de decisión. La generación de alternativas es una de las fases más importantes del proceso de evaluación y requiere un conocimiento profundo de la interacción que se produce entre las acciones y los elementos del medio afectado por las mismas.

Preferencias: Las preferencias son valores de peso que asignan los jueces encargados de la decisión a cada uno de los criterios de evaluación. La suma de los pesos de todos los criterios debe de ser la unidad.

Reglas de decisión: Procedimiento para comparar alternativas. El método jerárquico empleado en este trabajo asigna pesos a distintos niveles binarios de una jerarquía que va desde el objetivo principal de la toma de decisión hasta el nivel de los atributos (subcriterios) que intervienen. La propagación de los pesos desde el nivel superior hasta el de los atributos, da como resultado una fórmula lineal de valoración en la que intervienen los atributos de las alternativas.

OBJETIVO

CRITERIO CRITERIO CRITERIO

SUB-CRITERIO

SUB-CRITERIO

SUB-CRITERIO

SUB-CRITERIO

SUB-CRITERIO

SUB-CRITERIO

ALTERNATIVAS


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Criterios de evaluación: Un Criterio de Evaluación es una regla de valoración del cumplimiento de un objetivo. Relaciona el objetivo con atributos medibles sobre el terreno. La determinación de los Criterios de evaluación es, en general, el primer paso para la resolución del problema de la toma de decisión. Se pueden definir como una especificación de los objetivos y los indicadores que servirán de medida de su cumplimiento (atributos). Pueden ser de dos tipos: factores, criterios que permiten definirse a favor de una alternativa y en contra de otra y restricciones, criterios condicionados a los valores de los atributos. Estos criterios delimitan el espacio de alternativas. 3. METODOLOGÍA

Para el problema en estudio, se han seleccionado un conjunto de parcelas alternativas que se valoraron según una serie de criterios jerarquizados y técnicas de AHP. En una situación ideal, la información de un determinado criterio puede gobernar una decisión. Sin embargo, en la mayoría de los casos las decisiones implican un equilibrio entre múltiples criterios en los que intervienen un gran número de datos.

Una vez que se ha construido el modelo jerárquico con los diferentes criterios y alternativas relevantes para el proceso de decisión en cuestión y se hayan introducido los juicios correspondientes en las comparaciones por pares, el problema se reduce al cálculo de valores propios de las matrices de comparación por pares, los cuales representarán las prioridades y el índice de inconsistencia respectivamente.

La metodología de trabajo queda reflejada en la Figura 2 y el procedimiento se plantea en cuatro fases sucesivas:

1. Definición de los criterios de evaluación y restricciones. 2. Elección de las alternativas. 3. Valoración de la importancia relativa de los criterios. 4. Síntesis de resultados y análisis de sensibilidad

Definición del problema

Criterios de evaluación Restricciones

Matriz de Alternativas

Preferencias

Reglas de decisión

Análisis de sensibilidad

Resultados Figura 2.Esquema de la metodología de trabajo

Fte- Elaboración propia de las autoras


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3.1 Definición de los criterios de evaluación Mediante una minuciosa inspección sobre el terreno, con el objeto de facilitar la

elección y favorecer la realización del análisis parcelario, se establecen los criterios de valoración a utilizar. Esta primera fase del estudio comprende la definición de dichos criterios, los cuales se descomponen a su vez en una serie de subcriterios. Los criterios resultantes se muestran a continuación:

3.1.1 Accesibilidad (C1)

La accesibilidad se define en función de la distancia a determinados elementos. La proximidad a estos elementos supone, obviamente un factor favorable a la potencialidad de una parcela para su dedicación a una biblioteca (Figura 3). En este trabajo la accesibilidad se ha valorado en función de tres subcriterios: distancia a vías de tráfico rodado, distancia al aparcamiento del campus y distancia a las instalaciones centrales de la Facultad de Informática.

1. Distancia a vias de tráfico rodado (SC11) La valoración categórica de esta variable se ha realizado, de acuerdo al siguiente

criterio:

1. Distancias superiores o iguales a 75 metros e inferiores a 100 metros. 2. Distancias superiores o iguales a 50 metros e inferiores a 75 metros 3. Distancias superiores o iguales a 25 metros e inferiores a 50 metros 4. Distancias superiores o iguales a 10 metros e inferiores a 25 metros 5. Distancias superiores a 0 metros e inferiores a 10 metros 2. Distancia al aparcamiento del Campus (SC12) La valoración categórica de esta variable se ha realizado, de acuerdo al siguiente

criterio:

1. Distancias superiores o iguales a 400 metros e inferiores a 500 metros. 2. Distancias superiores o iguales a 300 metros e inferiores a 400 metros 3. Distancias superiores o iguales a 200 metros e inferiores a 300 metros 4. Distancias superiores o iguales a 100 metros e inferiores a 200 metros 5. Distancias superiores a 0 metros e inferiores a 100 metros 3. Distancia a las Instalaciones centrales de la FIM (SC13) Este criterio supone un factor favorable a la potencialidad de las parcelas para su

dedicación a biblioteca, debido a la disponibilidad de los servicios docentes, paradas de autobús, cafetería, etc. La valoración categórica de esta variable se ha realizado, de acuerdo al siguiente criterio:

1. Distancias superiores o iguales a 750 metros e inferiores a 1000 metros. 2. Distancias superiores o iguales a 500 metros e inferiores a 750 metros 3. Distancias superiores o iguales a 250 metros e inferiores a 500 metros 4. Distancias superiores a 0 metros e inferiores a 25 metros.


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3.1.2 Coste de edificación (C2) Al estar la biblioteca dentro de terrenos de la propia universidad el factor coste no

tiene ninguna implicación monetaria, sino que se ha valorado en función de dos subcriterios intrínsecos a la naturaleza física de las parcelas: la planarización y la lejanía a las redes de infraestructuras urbanísticas de la parcela.

1. Coste planarización (SC21) En la planarización de la parcela, la pendiente se puede entender como una de las

variables fundamentales que influyen a la hora de escoger el emplazamiento de un edificio, ya que la falta de pendiente o las pendientes suaves favorecen la edificación. Existen diferentes clasificaciones de la pendiente (Marsh, 1978). Para el caso en estudio la valoración establecida ha sido la siguiente:

1. Pendiente muy baja, igual o inferior al 8%. 2. Pendiente baja, igual o superior al 8% e inferior al 12% 3. Pendiente media, igual o superior al 12% e inferior al 15% 4. Pendiente alta, igual o superior al 15% e inferior al 20% 5. Pendiente muy alta, igual o superior al 20% 2. Coste de infraestructuras (SC22) La proximidad a las redes de infraestructuras, agua, teléfono, electricidad,

alcantarillado es un factor favorable a la hora de elegir el emplazamiento de un edificio. En este caso se han establecido los siguientes valores:

1. Distancias muy altas, superiores o iguales a 30 metros e inferiores a 50 metros. 2. Distancias altas, superiores o iguales a 20 metros e inferiores a 30 metros 3. Distancias medias, superiores o iguales a 10 metros e inferiores a 20 metros 4. Distancias bajas, superiores o iguales a 5 metros e inferiores a 10 metros 5. Distancias muy bajas, superiores a 0 metros e inferiores a 5 metros

3.1.3 Impacto ambiental (C3) Definir los factores o causas que dan lugar a un impacto es tarea compleja puesto

que existe una interacción entre el propio proyecto y el medio en el que se actúa. Existen diversas metodologías como la de Seoanez Calvo (1998) para facilitar esta labor. En el caso en estudio se han establecido los siguientes subcriterios: clasificación temática verificada con verdad de campo, probabilidad de alteración del medio físico y biótico y área de influencia futura en el entorno (respecto de la construida).

1. Clasificación temática verificada con verdad de campo (SC31) En este trabajo se ha utilizado una subescena (1200x1200 m2) de una imagen

LANDSAT EMT+ clasificada mediante un clasificador de máxima probabilidad en 6 clases temáticas de ocupación del suelo, aplicando el método de selección de áreas de entrenamiento sobre diagramas de dispersión (Arquero, 1998). La asignación a alguna de las clases temáticas utilizadas en esta clasificación de la imagen, va a ser el valor considerado para la evaluación de este subcriterio:

1.Encinar protegido equivale a impacto muy alto. 2.Pinar disperso equivale a impacto alto. 3.Caduco equivale a impacto medio.


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4.Suelo mixto con vegetación equivale a impacto bajo. 5.Suelo desnudo equivale a impacto muy bajo. 2. Probabilidad de alteración del medio físico y biótico (SC32) La probabilidad de alteración del medio físico y biótico es función de la superficie

construida. Esta probabilidad será menor en lugares en los que el suelo no tiene vegetación. Algunos elementos del medio físico y biótico son tales como el sustrato, el suelo e individuos o estructuras de las especies animales o vegetales presentes. Para el caso en estudio la valoración establecida ha sido la siguiente:

1. Muy alta 2. Alta 3. Media 4. Baja 5. Muy baja 3. Área de influencia futura en el entorno (respecto de la construida) (SC33) El área de influencia futura en el entorno respecto al área construida será menor

en lugares en los que el suelo no tiene vegetación y una posible ampliación de la edificación no conlleva muchos perjuicios, como no tener que talar árboles. La valoración de esta variable se ha realizado de la siguiente manera:

1. Muy alta 2. Alta 3. Media 4. Baja 5. Muy baja

3.2 Elección de las alternativas Para poder establecer con rigor la metodología de estudio del emplazamiento de la

parcela, se debe tener información geoespacial donde se sitúan las distintas alternativas de localización. En el caso de este estudio se dispone la siguiente información:

• Datos del Campus en formato de Autodesk, procedentes del levantamiento realizado por el servicio de infraestructuras del Rectorado de la UPM.

• Datos de los edificios en formato de AutoCAD, proporcionados por la dirección de la Facultad de Informática.

• Fotografía Aérea en formato GeoTIFF proporcionada por el Centro Geográfico del Ejército.

• Imagen remota Landsat ETM+, que ha sido clasificada temáticamente y verificada por datos de campo.

Todos estos datos se han convertido a formato de ArcGIS por los miembros del

equipo.

Se han establecido en el Campus seis localizaciones posibles para la ubicación final de la biblioteca (Figura 3). Las alternativas deben ser evaluadas en función de cada criterio, y presentan condicionantes a favor y en contra cuantitativos y cualitativos más difíciles de evaluar por los expertos.


586

A

C

D

E

B

F

B1

B2,B3,B4

B5,B6

Parking Campus

Figura 3. Fotografía aérea del Campus de Montegancedo donde se sitúan las alternativas a

estudiar Fte- Elaboración propia del Servicio Geográfico del Ejército y autoras

Una vez que se han establecido las alternativas, definidos y valorados los subcriterios por los expertos se realiza un modelo del proceso. Este árbol consta de tres niveles cuyos nodos son los criterios (nivel 1) y subcriterios (nivel 2) establecidos (Figura 4).

Figura 4. Jerarquía para la construcción del edificio.

Fte- Elaboración propia de autoras 3.3Valoración de factores

La tercera fase de la metodología conlleva la valoración de la importancia relativa de los factores. Es un problema importante, ya que de la ponderación o definición de los pesos respectivos, el resultado del análisis puede variar. Esta fase implica dos etapas: 3.3.1Valoración de criterios por técnicos expertos

En este caso el procedimiento consistió en valorar los criterios y subcriterios por 3 tipos de evaluadores: Usuarios mayoritarios, donde se consideran los alumnos y personal administrativo; Líderes de la comunidad, tanto la dirección de la Facultad de Informática como los responsables del rectorado de la UPM y Personal de organizaciones medioambientales.


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3.3.2 Definición de preferencias o ponderación de los criterios El procedimiento de comparación de valores utilizado es el elaborado por Saaty

(Saaty, 1980), llamado Método de las Jerarquías Analíticas implementado en la aplicación Expert Choice. Consiste en obtener el valor propio principal de una matriz de comparación por pares de factores. La escala ordinal de comparación se mueve entre valores de 9 y 1/9. La escala adoptada por los expertos ha sido:

1: igual importancia 3: algo más importante 5: bastante más importante 7: mucho más importante 9: absolutamente más importante Los mismos valores se expresarán de forma fraccionaria si la comparación resulta

inferior. Esta comparación por pares da lugar a matrices cuadradas en las cuales la correspondencia entre pares de valores es recíproca.

Una vez establecidos los elementos de las matrices, la aplicación empleada Expert Choice, obtiene el valor propio principal de la matriz normalizado, que significa el orden de prioridad de los criterios.

La aplicación, para evaluar la importancia relativa de los criterios recorre el modelo de abajo hacia arriba, deduciendo las prioridades que son locales, que suman siempre 1. Al mismo tiempo obtiene el índice de inconsistencia que deberá ser siempre inferior a 0,1. También obtiene tanto la prioridad global como las locales multiplicadas por la prioridad del nodo padre del árbol.

La herramienta permite dos procedimientos de asignación de valores a matrices:

• Primer procedimiento: Introducción por porcentajes de participación, con los que la herramienta genera las matrices, y da lugar a un índice de inconsistencia óptima de valor 0, como se muestra en el ejemplo de la Figura 5.

• Segundo procedimiento: Introducción directamente de valores en las matrices por el usuario. En esta forma los valores de inconsistencia obtenidos pueden estar dentro o fuera del límite permitido (0,1), y en base a ese valor se puede replantear el contenido de pesos introducidos en las matrices (Figura 6).

Figura 5. Introducción de prioridades y generación de matriz

Fte- Elaboración propia Expert Choice y autoras


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Figura 6. Introducción de valores en la matriz y generación de prioridades

Fte- Elaboración propia Expert Choice y autoras 3.4 Síntesis de resultados y análisis de sensibilidad

Una vez terminado el modelo e introducidos los juicios, se obtienen los resultados sintetizando toda la información y aplicando el algoritmo de Saaty, el cual se realiza en la herramienta de manera transparente al usuario.

Existen dos modos de sintetizar los resultados (Romero, 1996):

• Modo Ideal, el modelo tiende a hacer una serie de normalizaciones para hacer que las prioridades sumen 1 y así repartir uniformemente la prioridad, además de otras normalizaciones más internas. Se usa cuando se pretende buscar la mejor alternativa.

• Modo Distributivo, el modelo no realiza normalizaciones y puede perder pequeños fragmentos de prioridad aunque resulta más eficiente. Se usa cuando se pretende buscar varias soluciones.

Los resultados que se puedan obtener tanto en el modo ideal como en el distributivo

pueden no ser iguales, aunque en la mayoría de casos darán el mismo resultado o parecido.

El análisis de sensibilidad permite visualizar y analizar la sensibilidad del resultado (ordenación de las alternativas) respecto de posibles cambios en la importancia de los criterios. La herramienta permite dos formas de visualización: de manera estática, seleccionando el nodo correspondiente al objetivo y recogiendo la información que aparece en la ventana correspondiente a la de las alternativas, y de forma dinámica, por medio gráficas de sensibilidad, como se muestra en el ejemplo de las Figuras 7 y 8, que expresan cómo afectan los datos de entrada (criterios de evaluación y preferencias) a la solución obtenida. Estas gráficas pueden servir para modificar las prioridades de los criterios del modelo.


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Figura 7. Análisis de sensibilidad para los Usuarios mayoritarios Fte- Elaboración propia Expert Choice y autoras

Figura 8. Análisis de sensibilidad para los Usuarios mayoritarios donde se muestra la influencia de los diferentes componentes Fte- Elaboración propia Expert Choice y autoras

4. RESULTAOS

Los resultados de la fase de valoración (Apdo. 3.3) se expondrán exclusivamente para el caso de Usuarios mayoritarios, en las Tablas 1 a 12, donde pueden observarse las matrices de ponderación elaboradas por las autoras, y las matrices de comparación entre alternativas.

Tabla 1. Matriz de valoración de Criterios frente a Criterios

C1 C2 C3 C1 1 9 7 C2 1/9 1 3 C3 1/7 1/3 1

Fte- Elaboración propia autoras


590

Tabla 2. Matriz de valoración de subcriterios de Accesibilidad

SC11 SC12 SC13

SC11 1 1/3 1/7

SC12 3 1 1/5

SC13 7 5 1


Tabla 3. Matriz de valoración de subcriterios de Coste de edificación

SC21 SC22

SC21 1 7

SC22 1/7 1


Tabla 4. Matriz de valoración de subcriterios de Impacto ambiental

SC31 SC32 SC33

SC31 1 1/7 1/3

SC32 7 1 5

SC33 3 1/5 1


Tabla 5. Matriz de comparación entre alternativas para el subcriterio de Accesibilidad SC11

SC11 A B C D E F

A 1 1 1 1 9 1

B 1 1 1 1 9 1

C 1 1 1 1 9 9

D 1 1 1 1 9 1

E 1/9 1/9 1/9 1/9 1 1/9

F 1 1 1/9 1 9 1



SC12 A B C D E F

A 1 1/5 3 5 1/3 5

B 5 1 7 9 3 9

C 1/3 1/7 1 3 1/5 3

D 1/5 1/9 1/3 1 1/7 1

E 3 1/3 5 7 1 7

F 1/5 1/9 1/3 1 1/7 1



591


SC13 A B C D E F

A 1 5 9 9 3 7

B 1/5 1 5 5 1/3 3

C 1/9 1/5 1 1 1/7 1/3

D 1/9 1/5 1 1 1/7 1/3

E 1/3 3 7 7 1 5

F 1/7 1/3 3 1/5 1/5 1


Tabla 8. Matriz de comparación entre alternativas para el subcriterio de Coste de edificación SC21

SC21 A B C D E F A 1 5 1/3 3 1 7 B 1/5 1 1/7 1/3 1/5 3 C 3 7 1 5 3 9 D 1/3 3 1/5 1 1/3 5 E 1 5 1/3 3 1 7 F 1/7 1/3 1/9 1/5 1/7 1 Fte- Elaboración propia autoras

Tabla 9. Matriz de comparación entre alternativas para el subcriterio de Coste de edificación SC22

SC22 A B C D E F A 1 1/7 1/7 1/3 3 1/7 B 7 1 1 5 9 1 C 7 1 1 5 9 1 D 3 1/5 1/5 1 5 1/5 E 1/3 1/9 1/9 1/5 1 1/9 F 7 1 1 5 9 1 Fte- Elaboración propia autoras

Tabla 10. Matriz de comparación entre alternativas para el subcriterio de Impacto ambiental SC31

SC31 A B C D E F A 1 1 1/3 1 1/3 7 B 1 1 1/3 1 1/3 7 C 3 3 1 3 1 7 D 1 1 1/3 1 1/3 7 E 3 3 1 3 1 9 F 1/7 1/7 1/9 1/7 1/9 1 Fte- Elaboración propia autoras


592

Tabla 11. Matriz de comparación entre alternativas para el subcriterio de Impacto ambiental SC32

SC32 A B C D E F A 1 1/3 1/7 1/5 1/7 3 B 3 1 1/5 1/3 1/5 5 C 7 5 1 3 1 9 D 5 3 1/3 1 1/3 7 E 7 5 1 3 1 9 F 1/3 1/5 1/9 1/7 1/9 1 Fte- Elaboración propia autoras

Tabla 12. Matriz de comparación entre alternativas para el subcriterio de Impacto

ambiental SC33 SC33 A B C D E F A 1 1/3 1/7 1/5 1/3 3 B 3 1 1/5 1/3 1 5 C 7 5 1 3 5 9 D 5 3 1/3 1 3 7 E 3 1 1/5 1/3 1 5 F 1/3 1/5 1/9 1/7 1/5 1 Fte- Elaboración propia autoras

Las Figuras 9-11 se corresponden con las comparativas realizadas entre los

resultados obtenidos para cada tipo de evaluador que aparece en el modelo, utilizando el procedimiento 1 (prioridades) de introducción de datos y el procedimiento 2 (matrices).

En la Figura 9 se muestran las prioridades resultantes de las alternativas (A, B, C, D, E y F) dependiendo de la forma de introducir los juicios (forma 1 ó forma 2). Las prioridades A, B, C, D, E y F se corresponden con las prioridades de las alternativas para la forma 1 según los usuarios mayoritarios, utilizando el modelo modificado. Y las prioridades A’, B’, C’, D’, E’ y F’ se corresponden con las prioridades de las alternativas para la forma 2. Este mismo criterio se ha utilizado para la generación de las Figuras 10 y 11, correspondientes a los usuarios Líderes de la comunidad y Organizaciones medioambientales respectivamente.

Figura 9. Comparación de resultados según formas de introducción de datos para los

Usuarios mayoritarios Fte- Elaboración propia autoras


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Figura 10. Comparación de resultados según formas de introducción de datos para los

Líderes de la comunidad Fte- Elaboración propia autoras

Figura 11. Comparación de resultados según formas de introducción de datos para las Organizaciones medioambientales


Hay que resaltar que los resultados obtenidos están de acuerdo con la importancia de los criterios para cada tipo de evaluador. Para los usuarios mayoritarios, la accesibilidad es su criterio más importante y así se manifiesta en la elección obtenida de la parcela A. Mientras que para los Líderes de la comunidad, el factor más influyente es, sin duda, el coste del proyecto y en menor medida influye el impacto ambiental, que es mucho menor que en cualquier otra alternativa. La alternativa C tiene un 20% (por el método de las prioridades) más de prioridad que la segunda más alta y tiene toda su prioridad repartida sobre todo entre los factores más importantes, lo que hace que si se varía la prioridad de los criterios, continuará siendo C la mejor solución. Los resultados para el modelo de las organizaciones medioambientales concluyen que la alternativa C es la mejor, aunque esta vez es por un 14% (por el método de las prioridades). Los componentes de esta alternativa están equilibrados, es decir, tiene la prioridad bien repartida entre los criterios del modelo, lo que hace que al intentar modificar las prioridades en los criterios, siga dando como resultado la alternativa C.

El índice de inconsistencia estuvo en todos los casos por debajo de 0,10; que lo hace perfectamente aceptable.


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5. CONCLUSIONES Del estudio realizado se pueden obtener unas conclusiones respecto a las

prestaciones y uso de la herramienta automática utilizada (Expert Choice) y respecto a los resultados obtenidos cuando se aplica a un problema relacionado con una buena gestión del territorio. Así, las conclusiones se pueden concretar en:

• La herramienta utilizada (Expert Choice) para realizar el estudio ha resultado

ser eficiente y rápida a la hora de ofrecer resultados y realizar ajustes sobre el modelo inicial. Es muy importante señalar la capacidad de reutilización que tiene el modelo generalizado creado, de forma que admite fácilmente nuevas alternativas, criterios y subcriterios.

• Los estudios de problemas, aplicando técnicas de análisis multicriterio, requieren una buena elección de evaluadores que definan las características de las alternativas, criterios y subcriterios para realizar la evaluación, que resultará más rápida utilizando herramientas automáticas que realicen el Proceso Analítico Jerárquico (AHP). Su utilización reduce la posible carga de subjetividad de los criterios de evaluación, que se minimiza al valorar los evaluadores cada uno de los criterios de manera independiente. Expert Choice, presenta características de uso amigables para usuarios no expertos.

• Los SIG integrados con aplicaciones multicriterio se muestran como una herramienta sencilla y potente para la toma de decisiones sobre las alternativas de localización, como el caso que se presenta en este trabajo que es el de una biblioteca de un centro universitario. Su potencialidad radica básicamente en que permiten el uso de una gran variedad de información geográfica y ambiental sobre las parcelas de ubicación definitiva.

• El hecho de que los dos procedimientos empleados para la introducción de información (prioridades y matrices) den buenos resultados, concluye que los evaluadores expertos están cualificados para hacer la evaluación de manera óptimamente objetiva.

6. AGRADECIMIENTOS

Los datos del levantamiento del Campus fueron proporcionados por el servicio de infraestructuras del Rectorado de la UPM, los datos de los edificios por la dirección de la Facultad de Informática y la fotografía aérea por el Centro Geográfico del Ejército. BIBLIOGRAFÍA Álvarez Alonso, M. (2004): “Últimos avances en Sistemas de Información

Geográfica”, Ciclo de videoconferencias del GATE (UPM).

Arquero Hidalgo, A.; Martinez Izquierdo, E.; Gonzalo, C.; Ferreras, A. (1998): “Utilización de scattergrams de ErMapper 5.5 para la elección de áreas de entrenamiento en la clasificación temática de imágenes Landsat”. Mapping, 50, pp 56-58.

Barredo, J. I. (1996): “Sistemas de Información geográfica y evaluación multicriterio en la ordenación del territorio”, España, RAMA.

Marsh, W. (1978): “Environmental Análisis for Land and site planning”, USA, Mc Graw Hill.


595

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proceso analitico jerarquico ahp

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