Este Trabajo de Fin de Grado se ha centrado en la extensión y modernización de la aplicación desarrollada por la Universidad Politécnica de Madrid WEB-MAUT-DSS que es una aplicación basada en los sistemas de ayuda a la decisión que utiliza la Teoría de la Utilidad Multiatributo para ayudar al usuario a tomar una decisión en problemas complejos. La motivación surge debido a la necesidad de generar nuevas funcionalidades y nuevas gráficas para mejorar el análisis. En concreto en este Trabajo de Fin de Grado se han implementado tres funcionalidades claves que son, en primer lugar un submenú “Load Example” en el desplegable “Project” que permite al usuario cargar automáticamente tres proyectos de ejemplo y descargar sus documentos en PDF. En segundo lugar en la sección de Ranking se han incorporado nuevas gráficas para comparar las utilidades de dos alternativas mediante diagramas de barras comparativas y boxplots de Monte Carlo añadiendo opciones para el zoom y la descarga en formato PNG. Por último también se ha incorporado la generación de informes en formato Word que construye documentos estandarizados que incluyen la jerarquía de objetivos, las utilidades parciales y globales, las gráficas de evaluación y la descripción detallada de cada nodo, todo ello gracias a la librería officer de R. El proyecto se apoya en la Metodología de Análisis de Decisiones, definida por Keeney y Raiffa como un procedimiento “sistemático y lógico basado en axiomas” para abordar problemas complejos de forma racional, esta se descompone en siete etapas, donde primero se identifica el problema, con el objetivo de delimitar con precisión la decisión y sus objetivos, como segunda etapa se identifican los objetivos y atributos para determinar qué importa y cómo medirlo y también se construye la jerarquía de objetivos, la tercera etapa es la generación de alternativas donde se proponen cursos de acción viables y se describen sus consecuencias, ya en la cuarta etapa que es la evaluación de consecuencias se cuantifica el desempeño de cada alternativa en cada atributo, para en la quinta etapa que corresponde a la cuantificación de preferencias se obtienen funciones de utilidad y pesos para reflejar lo que valora el decisor, llegando a la tercera etapa que es el modelo de utilidad multiatributo y evaluación global se agrega la información anterior en una métrica que ordena las alternativas y por último en la séptima etapa corresponde al análisis de sensibilidad, aquí se explora la robustez de la decisión ante variaciones en datos y preferencias.
ABSTRACT
This Final Degree Project has focused on the extension and modernisation of the application developed by the Universidad Politécnica de Madrid WEB-MAUT-DSS, which is an application based on decision support systems that uses the Multi-attribute Utility Theory to help the user to make a decision in complex problems. The motivation arises due to the need to generate new functionalities and new graphs to improve the analysis. Specifically, three key functionalities have been implemented in this Final Degree Project: firstly, a ‘Load Example’ submenu in the ‘Project’ drop-down menu that allows the user to automatically load three example projects and download their documents in PDF. Secondly, in the Ranking section, new graphs have been incorporated to compare the utilities of two alternatives by means of comparative bar charts and Monte Carlo boxplots, adding options for zooming and downloading in PNG format. Finally, we have also incorporated the generation of reports in Word format that builds standardised documents that include the hierarchy of objectives, the partial and global utilities, the evaluation graphs and the detailed description of each node, all thanks to the R officer library. The project is based on the Decision Analysis Methodology, defined by Keeney and Raiffa as a ‘systematic and logical procedure based on axioms’ to address complex problems rationally, this is broken down into seven stages, where first the problem is identified, in order to accurately define the decision and its objectives, the second stage is to identify the objectives and attributes to determine what matters and how to measure it and also build the hierarchy of objectives, the third stage is the generation of alternatives where viable courses of action are proposed and their consequences are described, In the fourth stage, which is the evaluation of consequences, the performance of each alternative in each attribute is quantified, and in the fifth stage, which corresponds to the quantification of preferences, utility functions and weights are obtained to reflect what the decision-maker values, reaching the third stage, which is the multi-attribute utility model and global evaluation, the previous information is added in a metric that ranks the alternatives and finally, the seventh stage corresponds to the sensitivity analysis, here the robustness of the decision in the face of variations in data and preferences is explored.
Este Trabajo de Fin de Grado se ha centrado en la extensión y modernización de la aplicación desarrollada por la Universidad Politécnica de Madrid WEB-MAUT-DSS que es una aplicación basada en los sistemas de ayuda a la decisión que utiliza la Teoría de la Utilidad Multiatributo para ayudar al usuario a tomar una decisión en problemas complejos. La motivación surge debido a la necesidad de generar nuevas funcionalidades y nuevas gráficas para mejorar el análisis. En concreto en este Trabajo de Fin de Grado se han implementado tres funcionalidades claves que son, en primer lugar un submenú “Load Example” en el desplegable “Project” que permite al usuario cargar automáticamente tres proyectos de ejemplo y descargar sus documentos en PDF. En segundo lugar en la sección de Ranking se han incorporado nuevas gráficas para comparar las utilidades de dos alternativas mediante diagramas de barras comparativas y boxplots de Monte Carlo añadiendo opciones para el zoom y la descarga en formato PNG. Por último también se ha incorporado la generación de informes en formato Word que construye documentos estandarizados que incluyen la jerarquía de objetivos, las utilidades parciales y globales, las gráficas de evaluación y la descripción detallada de cada nodo, todo ello gracias a la librería officer de R. El proyecto se apoya en la Metodología de Análisis de Decisiones, definida por Keeney y Raiffa como un procedimiento “sistemático y lógico basado en axiomas” para abordar problemas complejos de forma racional, esta se descompone en siete etapas, donde primero se identifica el problema, con el objetivo de delimitar con precisión la decisión y sus objetivos, como segunda etapa se identifican los objetivos y atributos para determinar qué importa y cómo medirlo y también se construye la jerarquía de objetivos, la tercera etapa es la generación de alternativas donde se proponen cursos de acción viables y se describen sus consecuencias, ya en la cuarta etapa que es la evaluación de consecuencias se cuantifica el desempeño de cada alternativa en cada atributo, para en la quinta etapa que corresponde a la cuantificación de preferencias se obtienen funciones de utilidad y pesos para reflejar lo que valora el decisor, llegando a la tercera etapa que es el modelo de utilidad multiatributo y evaluación global se agrega la información anterior en una métrica que ordena las alternativas y por último en la séptima etapa corresponde al análisis de sensibilidad, aquí se explora la robustez de la decisión ante variaciones en datos y preferencias.
ABSTRACT
This Final Degree Project has focused on the extension and modernisation of the application developed by the Universidad Politécnica de Madrid WEB-MAUT-DSS, which is an application based on decision support systems that uses the Multi-attribute Utility Theory to help the user to make a decision in complex problems. The motivation arises due to the need to generate new functionalities and new graphs to improve the analysis. Specifically, three key functionalities have been implemented in this Final Degree Project: firstly, a ‘Load Example’ submenu in the ‘Project’ drop-down menu that allows the user to automatically load three example projects and download their documents in PDF. Secondly, in the Ranking section, new graphs have been incorporated to compare the utilities of two alternatives by means of comparative bar charts and Monte Carlo boxplots, adding options for zooming and downloading in PNG format. Finally, we have also incorporated the generation of reports in Word format that builds standardised documents that include the hierarchy of objectives, the partial and global utilities, the evaluation graphs and the detailed description of each node, all thanks to the R officer library. The project is based on the Decision Analysis Methodology, defined by Keeney and Raiffa as a ‘systematic and logical procedure based on axioms’ to address complex problems rationally, this is broken down into seven stages, where first the problem is identified, in order to accurately define the decision and its objectives, the second stage is to identify the objectives and attributes to determine what matters and how to measure it and also build the hierarchy of objectives, the third stage is the generation of alternatives where viable courses of action are proposed and their consequences are described, In the fourth stage, which is the evaluation of consequences, the performance of each alternative in each attribute is quantified, and in the fifth stage, which corresponds to the quantification of preferences, utility functions and weights are obtained to reflect what the decision-maker values, reaching the third stage, which is the multi-attribute utility model and global evaluation, the previous information is added in a metric that ranks the alternatives and finally, the seventh stage corresponds to the sensitivity analysis, here the robustness of the decision in the face of variations in data and preferences is explored. Read More
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