Método De Clasificación Multicriterio: Teseo

MÉTODO DE CLASIFICACION MULTICRITERIO: TESEO

1. Decisión y clasificación

Dado un conjunto A de objetos o acciones potenciales, según la ya clásica problematización de Roy (e.g. Roy y Vanderpooten, 1995), los problemas de decisión se dividen en:
1) Identificar la mejor alternativa o seleccionar un conjunto limitado de las mejores alternativas (P.α).
2) Clasificar lasalternativas en grupos homogéneos predefinidos (P.β).
3) Construir un ordenamiento (ranking) de las alternativas en orden decreciente de preferencia (P.().
En P.β se pretende ubicar las acciones en categorías de acuerdo a su valor intrínseco. El problema, en general, es caracterizar condiciones de pertenencia a las diversas categorías en que se particiona A, condiciones que puedan utilizarse parahacer recomendaciones. Se asigna cada acción exactamente en una de las categorías propuestas como partición de A. Cada una de las categorías básicas debe poseer una definición intrínseca, una definición que no haga referencia a las otras categorías.
Perny (1998) introduce otro punto de vista para clasificar los problemas de decisión:
a) Problemas orientados a las preferencias; el sujeto del problemade decisión (decision-maker, DM) desea seleccionar la mejor alternativa o realizar un ranking del conjunto de opciones.
b) Problemas orientados a la similitud; el DM desea dividir el conjunto de alternativas en grupos homogéneos (clustering) o en categorías, clases o grupos pre-definidos (clasificación).
Un caso particular que en la última década ha atraído considerablemente la atención de losinvestigadores es el problema de clasificación multicriterio. Aquí los objetos que forman el conjunto A se describen por un vector de funciones criterio que poseen una dirección preferencial, y existe un orden de preferencias sobre el conjunto de categorías que se utiliza para la clasificación (cf. Doumpos y Zopounidis, 2002). Es muy frecuente que en este contexto el significado de las categoríaspresuponga cierta evaluación; por ello tiene sentido emplear en español el término de evaluación multicriterio para referirnos a esta singularidad de los problemas de decisión.

2. Una nueva visión de las taxonomías de Roy y Perny

En evaluación multicriterio puede ser más importante la preferencia que la similitud. Consideremos el ejemplo que se muestra en la tabla 1 (tomado de Fernández,Navarro y Duarte, 2008).

|Objeto |Criterio 1 |Criterio 2 |Categoría |
|D |10 |10 |Sobresaliente |
|B |10 |7 |Bien |
|C |7 |10 |( |

Tabla 1. Un ejemplo trivial pero ilustrativo

Supongamos que los criterios poseenimportancia similar y se mueven en el intervalo (1, 10( (con preferencia creciente). Las formas usuales de evaluar similitud (medidas de distancia con diferentes normas, o medidas de indiscernibilidad como las propuestas por Slowinski y Stefanowski (1994) y Belacel (2000)) sugieren aproximar C a D; el primero recibiría entonces la evaluación de Sobresaliente. Observemos sin embargo que D dominaa C. Si suponemos que B y C son comparables, parece obvio que C debe ser evaluado como Bien ya que la desventaja que respecto a B tiene en el primer criterio se compensa por la ventaja que tiene en el segundo. Este tipo de compensación parece ser esencial en evaluación multicriterio. C es más parecido a D que a B, pero tiene con éste una razonable indiferencia que justifica para el primero laevaluación de Bien. Luego, el efecto de compensación multicriterio desborda la dicotomía de (Perny, 1998). Por eso en (Fernández, Navarro y Duarte, 2008) sugerimos considerar la clasificación multicriterio como un problema de similitud preferencial o cercanía preferencial. Argumentos similares son válidos para el clustering multicriterio (cf. Fernández, Navarro y Bernal, 2008b).

También el...