Proceso Analítico Jerárquico (Analytic Hierarchy Process, AHP)

Figura 1. Thomas L. Saaty (1926-2017)

En numerosas ocasiones contamos con muy poca información o tenemos que tomar una decisión teniendo en cuenta aspectos cualitativos que son difíciles de valorar. Para solucionar este tipo de problemas, muy habituales en situaciones reales, el profesor Thomas L. Saaty propuso en la década de los 70 un método denominado Analytic Hierarchy Process (AHP), que se ha traducido al español como Proceso Analítico Jerárquico. Este método multiatributo, nacido como respuesta a problemas concretos de toma de decisiones en el Departamento de Defensa de los Estados Unidos, hoy día se aplica habitualmente a casi todos los ámbitos de la empresa, la economía o la investigación de operaciones, entre otros muchos.

En apretada síntesis, AHP es un método que selecciona alternativas en función de una serie de criterios o variables, normalmente jerarquizados, los cuales suelen entrar en conflicto. En esta estructura jerárquica, el objetivo final se encuentra en el nivel más elevado, y los criterios y subcriterios en los niveles inferiores, tal y como se muestra en la Figura 2. Para que el método sea eficaz, es fundamental elegir bien los criterios y subcriterios, los cuales deben estar muy bien definidos, ser relevantes y mutuamente excluyentes (independencia entre ellos). Es importante  que el número de criterios y subcriterios en cada nivel no sea superior a 7, para evitar excesivas comparaciones a pares.

Figura 2. Ejemplo de estructura jerárquica AHP

Una vez definida la estructura jerárquica, se comparan los criterios de cada grupo del mismo nivel jerárquico y la comparación directa por pares de las alternativas respecto a los criterios del nivel inferior. Para ello se utilizan matrices de comparación pareadas usando una Escala Fundamental (Tabla 1). Esta es la clave del método, usar una escala de comparación por pares, puesto que el cerebro humano está especialmente bien diseñado para comparar dos criterios o alternativas entre sí, pero menos cuando tiene que hacer comparaciones conjuntas. En efecto, la Ley de Weber-Fechner establece que el menor cambio discernible en la magnitud de un estímulo es proporcional a la magnitud de dicho estímulo. Como la relación entre el estímulo y la percepción corresponde a una escala logarítmica, si un estímulo crece en progresión geométrica, la percepción evolucionará como una progresión aritmética. Es por ello que AHP utiliza una escala fundamental del 1 al 9 que ha sido satisfactoria en comprobaciones empíricas realizadas en situaciones reales muy diversas.

Tabla 1. Escala fundamental de comparación por pares (Saaty, 1980)

La comparación de las diferentes alternativas respecto al criterio del nivel inferior de la estructura jerárquica, como la comparación de los diferentes criterios de un mismo nivel jerárquico dan lugar a una matriz  cuadrada denominada matriz de decisión. Esta matriz cumple con las propiedades de reciprocidad (si aij=x, entonces aji=1/x), homogeneidad (si i y j son igualmente importantes, aij=aji=1, y además, aii= 1 para todo i), y consistencia (la matriz no debe contener contradicciones en la valoración realizada). La consistencia se obtiene mediante el índice de consistencia (Consistency Index, CI) donde λmax es el máximo autovalor y n es la dimensión de la matriz de decisión. Un índice de consistencia igual a cero significa que la consistencia es completa. Una vez obtenido CI, se obtiene la proporción de consistencia (Consistency Ratio, CR) siendo aceptado siempre que no supere los valores indicados en la Tabla 3. Si en una matriz se supera el CR máximo, hay que revisar las ponderaciones.

Donde RI es el índice aleatorio, que indica la consistencia de una matriz aleatoria (Tabla 2):

Tabla 2. Índice aleatorio RI

 

Tabla 3. Porcentajes máximos del ratio de consistencia CR

Una vez verificada la consistencia, se obtienen los pesos, que representan la importancia relativa de cada criterio o las prioridades de las diferentes alternativas respecto a un determinado criterio. Para ello, el AHP original utiliza el método de los autovalores, donde hay que resolver la siguiente ecuación:

donde A representa la matriz de comparación, w el autovector o vector de preferencia, y λmax el autovalor.

A continuación os dejo algunos vídeos de interés donde se explica el método AHP y sus aplicaciones. Espero que os sean de utilidad.

Referencias:

Saaty, T.L. (1980). The Analytic Hierarchy Process: Planning, Priority Setting, Resource Allocation, McGraw-Hill.

 

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Clasificación de los métodos de toma de decisión multicriterio multiatributo

Figura. Clasificación general de los MCDM

Seguimos en este entrada explicando los conceptos básicos que subyacen a a toma de decisión multicriterio. El concepto de toma de decisiones multi-criterio (MCDM) abarcaba en sus inicios al conjunto de métodos que servían como herramienta para el proceso de toma de decisiones (Cinelli et al., 2014). Sin embargo, el desarrollo Pero, el desarrollo de estos métodos ha sido exponencial, de forma que es necesario algún tipo de clasificación para entender mejor el funcionamiento de cada técnica.

Hwang and Yoon (1981) propusieron dividir los métodos MCDM en métodos de toma de decisión multi-atributo (Multi-attribute decision-making, MADM) y métodos de toma de decisión multi-objetivo (Multiobjective decision-making, MODM). En la Figura se puede ver esta clasificación general de los métodos. Los métodos MADM se utilizan para resolver problemas discretos: las alternativas están predeterminadas y los expertos valoran “a priori” cada criterio e indicando la importancia de cada uno de ellos. Los métodos MODM se utilizan para resolver problemas continuos: las alternativas no están predeterminadas, pues son grupos de soluciones igualmente buenas bajo una serie de restricciones, participando los expertos “a posteriori”.

Los métodos MADM, a su vez, se pueden subdividir en función del tipo de información inicial (determinista, estocástica o incierta), o dependiendo de los grupos de decisores (un único grupo o varios grupos). Sin embargo, la clasificación más habitual es la propuesta por Hajkwociz y Collins (2007) y De Brito y Evers (2016) en los siguientes métodos:

  • Los métodos de puntuación directa (scoring methods) son los más simples, basados en evaluar las diferentes alternativas mediante operaciones aritméticas básicas. SAW y COPRAS evalúan las alternativas sumando el valor normalizado de cada criterio por su peso correspondiente. SAW es más antiguo y permite realizar este proceso únicamente cuando se desea maximizar un criterio. COPRAS constituye una evolución de SAW y se aplica tanto para criterios que se desean maximizar como minimizar.
  • Los métodos basados en la distancia (distance-based methods) calculan la distancia entre cada alternativa y un punto concreto. El método GP pretende obtener la alternativa que satisfaga un conjunto de metas, es decir, el punto no es el óptimo, sino aquel que cumpla una serie de condiciones. El método CP trata de obtener aquella alternativa más próxima al hipotético punto óptimo. Los métodos VIKOR y TOPSIS se basan en CP, diferenciándose en la normalización de los criterios. VIKOR tiene en cuenta la distancia a la solución ideal y TOPSIS considera tanto la distancia tanto a la solución ideal como a la solución no ideal.
  • Los métodos de comparación por pares (pairwise comparision methods) son muy útiles para obtener los pesos de los diferentes criterios y evaluar criterios subjetivos comparando las alternativas entre sí. El método AHP fue el primero en desarrollarse y es uno de los métodos más usados en la toma decisiones. ANP es una evolución del AHP que permite usar criterios dependientes entre sí. MACBETH es una alternativa similar al AHP en cuanto a forma, pero con algunas diferencias en cuanto a conceptos.
  • Los métodos de superación (outranking methods) establecen una relación de preferencia entre un conjunto de soluciones donde cada una de ellas muestra un grado de dominación sobre las otras respecto a un criterio. Estos métodos son capaces de tratar con información incompleta y difusa, y permite clasificar las alternativas en función de la relación de preferencia existente entre ellas. Dentro de este grupo se encuentran PROMETHEE y ELECTRE.
  • Los métodos basados en funciones de utilidad o valor (utility/value methods) como MAUT (utilidad) y MAVT (valor), definen funciones que determinan el grado de satisfacción de una alternativa respecto a un criterio. Estas funciones convierten las valoraciones de las alternativas en un grado de satisfacción para cada criterio. Dichas funciones presentan diferentes formas en función de la relación entre la valoración y el grado de satisfacción. MIVES es un derivado de los anteriores en el cual se proporciona las ecuaciones que definen las diferentes funciones de satisfacción.

 

Tabla. Clasificación de los métodos MADM (Penadés-Plà et al., 2016)

A pesar de todo lo anterior, la vida real es compleja. Siempre existe una incertidumbre en las valoraciones o en las comparaciones. Es por ello que muchos de estos métodos utilizan herramientas como la teoría fuzzy, el método de Montecarlo o los números Grey. Además, cuando la toma de decisiones no es individual, suelen existir diferentes grupos con diferentes intereses, con lo que es necesario llegar a un consenso entre ellos. El método Delphi es una herramienta útil para cuando hay diferentes decisores.

Referencias:

Cinelli, M.; Coles, M.; Kirwan, K. Analysis of the potentials of multi criteria decision analysis methods to conduct sustainability assessment. Ecol. Indic. 2014, 46, 138–148.

De Brito, M. M.; Evers, M. Multi-criteria decision-making for flood risk management: A survey of the current state of the art. Nat. Hazards Earth Syst. Sci. 2016, 16, 1019–1033.

García-Segura, T.; Penadés-Plà, V.; Yepes, V. (2018). Sustainable bridge design by metamodel-assisted multi-objective optimization and decision-making under uncertainty. Journal of Cleaner Production, 202: 904-915.

Hajkowicz, S.; Collins, K. A review of multiple criteria analysis for water resource planning and management. Water Resour. Manag. 2007, 21, 1553–1566.

Hwang, C. L.; Yoon, K. Multiple attribute decision making: Methods and Applications; 1981.

Penadés-Plà, V.; García-Segura, T.; Martí, J.V.; Yepes, V. (2016). A review of multi-criteria decision making methods applied to the sustainable bridge design. Sustainability, 8(12):1295.

Zamarrón-Mieza, I.; Yepes, V.; Moreno-Jiménez, J.M. (2017). A systematic review of application of multi-criteria decision analysis for aging-dam management. Journal of Cleaner Production, 147:217-230.

 

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Técnicas de decisión multicriterio para la educación de ingenieros en sostenibilidad

ABSTRACT

In recent times, a great deal of interest has emerged from different sectors of society towards sustainability and sustainable product design. Decision makers are increasingly encouraged to take into consideration the economic, environmental and social dimensions of reality when dealing with problems. Sustainability is of particular importance in the field of civil engineering, where structures are designed that are long lasting and shall cause significant impacts over a long period of time, such as bridges or dams. Consequently, when addressing a structural design, civil engineers shall account for the three dimensions of sustainability, which usually show conflicting perspectives. Multi-criteria methods allow the inclusion of non-monetary aspects into the design process of infrastructure. In the postgraduate course ‘Predictive and optimisation models for concrete structures’, offered at the Masters in Concrete Engineering of the Universitat Politècnica de València, civil engineering students are taught how to apply such tools within the framework of sustainable design of concrete structures. The present paper conducts a state-of-the-art review of the main multi-criteria decision making methodologies taught in the course in the context of sustainability. Articles are searched in recognized databases, such as SCOPUS and Web of Science. The most significant methods, such as Analytical Hierarchy Process (AHP), Elimination and Choice Expressing Reality (ELECTRE), Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) or Complex Proportional Assessment (COPRAS) are systematically discussed, identifying the actual trends concerning the use of such methodologies in the field of civil engineering. The review provides a deep insight in the multi criteria techniques that are most frequently used when assessing sustainability of infrastructure designs.

KEYWORDS

Postgraduate education; multi-criteria decision making; sustainability; structural design; state of the art review

REFERENCE

NAVARRO, I.; MARTÍ, J.V.; YEPES, V. (2018). Multi-criteria decision making techniques in civil engineering education for sustainability. Proceedings of ICERI2018,the 11th annual International Conference of Education, Research and Innovation, Seville (Spain), 12th-14th November 2018, pp. 9798-9807.  ISBN: 978-84-09-05948-5

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Introducción a la toma de decisiones

Figura 1. De Lou Sander – Trabajo propio, Dominio público, https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=8040446

Con esta entrada voy a iniciar una serie relacionada con la toma de decisiones. Todos tomamos decisiones a cada momento. Qué hago este fin de semana, si voy a ir al gimnasio dos o tres veces a la semana, a qué hora pongo el despertador, etc. Pues este tipo de decisiones no solo son individuales, sino que las empresas, los políticos o cualquier tipo de organización la deben tomar a cada momento. En la Figura 1 tenemos un ejemplo habitual: seleccionar un líder entre tres candidatos, tomando como criterios, por ejemplo, la edad, la experiencia, la educación o el carisma. Y muchas influyen significativamente en nuestra calidad de vida, en nuestras finanzas o en nuestro futuro. Es por esto, que la toma de decisiones se ha convertido en un proceso de gran importancia al que hay que prestar atención cuando se va a realizar la elección de una solución o alternativa.

Por cierto, si alguno está interesado en este tema y quiere participar en un número especial de la revista “Mathematics” sobre “Optimization for Decision Making” que estoy coordinando junto con el profesor José María Moreno, podéis acudir al siguiente enlace: http://victoryepes.blogs.upv.es/2018/10/11/special-issue-optimization-for-decision-making/?fbclid=IwAR3im1Wk2al8T6Rxstl6yWjOIaZvRtOpyIlQiYlT-Mr6ykF3QAXR5hVNbSI

Gran parte de las decisiones que tomamos en la vida diaria la realizamos intuitivamente. Sin embargo, cuando se presenta un problema de mayor importancia y se quiere convertir la toma de decisiones en un problema racional aparece el proceso de toma de decisiones (Figura 2), el cual está comprendido por 5 fases: (1) definición del problema, (2) identificación de las alternativas, (3) determinación de los criterios, (4) evaluación de las alternativas, y (5) elección de una opción.

Figura 2. Proceso de toma de decisiones

Cuando la toma de una decisión depende de únicamente un único criterio, la solución óptima es aquella que optimiza dicho criterio. Este tipo de problema ofrece una visión parcial de la realidad, pues normalmente en la solución a un problema influyen numerosos aspectos que pueden ser contradictorios y entrar en conflicto entre sí. Aquí es donde entran en escena los problemas de decisión que tienen en cuenta dos o más criterios.

La toma de decisiones multicriterio constituye el proceso o acción que se utiliza para resolver un problema cuando son diferentes los criterios que deben considerarse. Por lo tanto, su objetivo principal es la evaluación de una serie de soluciones o alternativas Aj (i=1,2,…,n) a un problema basadas en las puntuaciones rij en relación a una serie de criterios Ci (j=1,2,…,m). La interacción entre los dos conjuntos de elementos se suele expresar como la matriz de toma de decisiones Mmn:

Figura 3. Matriz de toma de decisión

Las puntuaciones rij varían dependiendo de si el criterio evaluado es cuantitativo o cualitativo. Los criterios cuantitativos son criterios objetivos que se evalúan numéricamente, pero al tratar de realizar el mismo tipo de evaluación frente a criterios subjetivos, como son los cualitativos, la confusión aflora y se vuelve difícil asignar un valor numérico a un criterio cualitativo. Teniendo presente lo dicho, es más sencillo crear una escala de evaluación mediante términos lingüísticos que posteriormente sean asociados a valores numéricos. Un ejemplo será la utilización del Proceso Analítico Jerárquico (AHP), del cual hablaremos en su momento.

Por tanto, los criterios a evaluar pueden ser cuantitativos y cualitativos, y además dentro de cada grupo las unidades de medida pueden ser diferentes. Es por esto, que es necesario normalizar la matriz de toma de decisiones antes de evaluar las alternativas, de forma que las puntuaciones rij se conviertan en puntuaciones r’ij normalizadas. Paralelamente a la normalización de la matriz de toma de decisiones se deben obtener los pesos wi de cada criterio Ci en función de su importancia en la obtención de la meta final. Por lo tanto, la matriz de decisiones previa a la evaluación, se convierte en una matriz donde las puntuaciones rij se convierten en puntuaciones normalizadas con pesos asociados vij:

Los pesos asociados a cada criterio expresan la importancia relativa de cada uno de estos criterios, que sirven para alcanzar la valoración final de cada alternativa. La asignación de los pesos a cada criterio es un punto muy importante en la toma de decisiones, pues una pequeña variación de los mismos puede provocar que en un mismo problema, la solución final se decante por una u otra alternativa. Existe una gran variedad de métodos de asignación de pesos, que pueden considerarse objetivos o subjetivos. Pero eso lo dejamos para una entrada posterior.

 

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Algunas conclusiones de nuestros trabajos en optimización multiobjetivo de puentes

Hoy hace justo un año que realicé mi defensa pública de la plaza de Catedrático de Universidad en el Área de Ingeniería de la Construcción. Tuve en aquel momento la oportunidad de exponer como parte de la prueba un trabajo de investigación, basado fundamentalmente en los trabajos realizados por nuestro grupo. Se trataba del diseño eficiente de puentes de hormigón postesado de sección en cajón unicelular mediante una optimización multiobjetivo basada en criterios sostenibles. Las conclusiones que aquí se resumen son fruto de varios estudios previos para examinar el uso de cementos con adiciones, la importancia de la carbonatación en la captura de CO2 y en la durabilidad, la reutilización del hormigón, el uso del hormigón autocompactante, los diseños sostenibles de puentes artesa prefabricados de hormigón pretensado, la relación entre el coste y el CO2, así como la energía, los diseños sostenibles de pasarelas de hormigón postesado, los algoritmos heurísticos y las técnicas de toma de decisiones para analizar y reducir el conjunto óptimo de Pareto. Los resultados de estos estudios previos fueron la base del trabajo presentado. Se planteó una optimización multiobjetivo basada en criterios económicos, ambientales, de durabilidad y de seguridad. Además, se formuló una herramienta informática que permitió el uso de software comercial para realizar el análisis del puente con elementos finitos, en un proceso de diseño automático. Al final de la entrada os he dejado referencias directamente relacionadas con la investigación de nuestro grupo en optimización multiobjetivo y toma de decisión multicriterio de puentes a lo largo de su ciclo de vida.

En primer lugar, se estudió el diseño óptimo de puentes de carreteras de hormigón postesado de sección en cajón considerando los costes, las emisiones de CO2 y el coeficiente de seguridad global. Para aplicar la metodología propuesta, se realizó un estudio de caso de un puente continuo de tres vanos situado en una zona costera. Los resultados mostraron que tanto el coste económico como la reducción de las emisiones de CO2 conducen a una reducción en el consumo de material y por lo tanto, son objetivos alineados. Ello indica que la optimización de costes es un buen enfoque para lograr un diseño respetuoso con el medio ambiente. El análisis de la frontera de Pareto indicó las variables más eficientes para mejorar la seguridad con el coste mínimo y las emisiones de CO2. Dado que el coste y las emisiones estaban estrechamente relacionados, el desafío se tradujo en la conversión de las limitaciones estructurales de seguridad y durabilidad en funciones objetivo. Este enfoque permitió encontrar múltiples soluciones alternativas que, con un incremento muy pequeño en el coste, consiguen mayor seguridad y durabilidad. Además, se destacó la eficiencia del aumento de la resistencia y del recubrimiento del hormigón para prolongar la vida útil. La frontera de Pareto se utilizó posteriormente para seleccionar planes de mantenimiento del puente óptimos, basados en su nivel inicial de seguridad y durabilidad. Este planteamiento es consistente con el argumento de que el proceso de deterioro puede causar una reducción en la seguridad estructural. Este estudio permitió analizar las ventajas que presenta un diseño optimizado para prolongar la vida útil de la estructura y mejorar su seguridad. Se llevó a cabo una optimización de la vida útil sostenible a través de un enfoque probabilístico. El plan de mantenimiento óptimo tiene como objetivo minimizar los impactos económicos, ambientales y sociales mientras se satisface el objetivo de fiabilidad durante una vida útil. Finalmente, se compararon los costes del ciclo de vida y las emisiones entre las distintas alternativas.

En paralelo, se desarrolló un metamodelo basado en redes neuronales, para reducir el tiempo de cálculo. Las ANNs se entrenaron para predecir la respuesta estructural en términos de los estados límite en función de las variables de diseño, sin necesidad de un análisis completo del puente. Se propuso una metaheurística mejorada basada en la búsqueda de la armonía multiobjetivo. Se mejoró la diversificación y la intensificación en la búsqueda de soluciones para mejorar la convergencia. Finalmente, se propuso una técnica de toma de decisiones llamada AHP-VIKOR bajo incertidumbre para reducir la frontera de Pareto a un conjunto de soluciones preferidas. Este método permite al decisor introducir fácilmente las preferencias en un criterio específico sujeto a incertidumbre.

Las conclusiones generales de este trabajo de investigación fueron las siguientes:

  • La minimización de costes y emisiones de CO2 conduce a un diseño de puente que favorece la eficiencia estructural minimizando la cantidad de materiales. La inclusión del objetivo de seguridad destaca las mejores variables para mejorar la seguridad y por lo tanto, la robustez de cada variable para el diseño eficiente. El objetivo de durabilidad, evaluado como el inicio de la corrosión, estableció la mejor combinación de resistencia y recubrimiento del hormigón para alcanzar un objetivo de vida de servicio.
  • El canto, el espesor de la losa inferior, las armaduras activas y la armadura pasiva longitudinal son las variables principales que proporcionan la resistencia a flexión. Sin embargo, no se recomienda un incremento de espesor de la losa superior y del ala para mejorar la seguridad estructural, pues conduce a pesos propios adicionales. Para mejorar el comportamiento a flexión transversal, se incrementa el espesor del arranque del ala y se disminuye la longitud del ala. La inclinación del alma puede ser constante, pues tanto la profundidad como la anchura de inclinación del alma aumentan en paralelo para mejorar la seguridad. El espesor del alma no es la variable más económica para aumentar la resistencia a esfuerzo cortante; por el contrario, se incrementa la armadura de refuerzo.
  • El uso de hormigón de alta resistencia puede reducir el canto o la cantidad de armadura. Sin embargo, las restricciones relativas a los estados límite de servicio y las cuantías mínimas de armadura condicionan estas variables. Por lo tanto, el hormigón de alta resistencia no es la mejor solución para mejorar la seguridad. Sin embargo, este resultado cambia cuando se tiene en cuenta el ciclo de vida. Un incremento en la resistencia del hormigón alarga la vida útil de servicio, pues se retrasa el inicio de la corrosión. Por otro lado, el incremento en la resistencia del hormigón presenta mejores resultados a lo largo del ciclo de vida para diseños con inicios de corrosión similares, en comparación con el incremento del recubrimiento de hormigón.
  • Un diseño inicial que incorpore la durabilidad como objetivo y no como restricción resulta especialmente beneficioso si se quiere alargar el ciclo de vida de la estructura. Diseños que retrasen el inicio de la corrosión implican un menor coste del ciclo de vida, incluso con costes iniciales más altos. Sin embargo, un nivel de seguridad inicial más alto no siempre ofrece como resultado un mejor rendimiento del ciclo de vida.

 

A partir de los estudios, se extrajeron estas conclusiones específicas:

  • El empleo de cementos con adiciones conlleva una reducción en la captura de carbono y en la vida útil debido a la carbonatación. A pesar de esto, los cementos con adiciones disminuyen las emisiones anuales. El hormigón autocompactante no es aconsejable desde el punto de vista medioambiental. En términos de coste, se obtienen pocas diferencias entre el hormigón vibrado convencional y el hormigón autocompactante.
  • Es fundamental reutilizar el hormigón como gravas en material de relleno para lograr una completa carbonatación y reducir las emisiones de CO2.
  • En el puente postesado estudiado, la reducción del coste en 1 euro disminuye las emisiones de CO2 en 2,34 kg. En cuanto al coeficiente de seguridad global, se obtienen tres relaciones lineales entre el coste y este objetivo. Para aumentar el coeficiente de seguridad global de 1,0 a 1,4, los costes aumentan en 12,5%. Después de este punto, los resultados de mejora de la seguridad son más caros. Con respecto al inicio de la corrosión, con pequeños incrementos de coste se consiguen retrasos significativos.
  • El estado límite de descompresión es restrictivo y condiciona variables como el canto y el número de torones de pretensado. Dado que estas variables también influyen en la flexión, este estado límite no es restrictivo hasta que el coeficiente de seguridad global alcanza 1,4.
  • La relación entre el coste y el CO2 se mantiene para todos los niveles de seguridad y por lo tanto, la optimización de costes es un buen enfoque para minimizar las emisiones independientemente del nivel de seguridad.
  • En estructuras con un espacio de soluciones factibles pequeños, el coste y la emisión se encuentran muy relacionados. Sin embargo, las estructuras de hormigón armado, que presentan espacios factibles mayores, conducen a diseños medioambientales con mayores secciones, mayor cantidad de hormigón, menor acero y horigones con la menor resistencia característica.
  • El plan de mantenimiento óptimo es aquel que presenta menos operaciones que reparen simultáneamente todas las superficies deterioradas. A pesar de que existe un deterioro diferente para cada una de las caras de la sección expuesta, los resultados recomiendan reparar todas las superficies conjuntamente. Las operaciones de mantenimiento deben programarse al mismo tiempo para reducir el impacto de las interrupciones del tráfico.
  • Por lo general, la optimización del coste de mantenimiento también conduce a la minimización de las emisiones de CO2. Esto se atribuye al hecho de que tanto las emisiones como los costes pretenden reducir el número total de operaciones de mantenimiento. Sin embargo, la optimización de costes intenta retrasar la fecha de la primera reparación. Por lo tanto, la determinación del número de operaciones y el retraso de la primera fecha de mantenimiento, reduce también el coste al mínimo.
  • Las redes neuronales constituyen una buena herramienta para predecir la respuesta de la estructura, proporcionar una buena dirección de búsqueda y reducir el coste computacional. Sin embargo, al final del proceso de búsqueda, se necesitan modelos de análisis completo para converger más cerca de la frontera de Pareto real.
  • La transición de la diversificación a la intensificación, que elimina progresivamente la combinación de soluciones y la selección aleatoria, mejora el rendimiento del algoritmo.
  • El método AHP-VIKOR bajo incertidumbre redujo el conjunto de Pareto a pocas soluciones preferidas. Para este estudio de caso, se prefieren las soluciones con el mayor tiempo de inicio de la corrosión, pues la mejora de la durabilidad no implica grandes diferencias de costes.

 

Referencias:

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  • NAVARRO, I.J.; MARTÍ, J.V.; YEPES, V. (2019). Reliability-based maintenance optimization of corrosion preventive designs under a life cycle perspective. Environmental Impact Assessment Review, 74:23-34. DOI:1016/j.eiar.2018.10.001
  • GARCÍA-SEGURA, T.; PENADÉS-PLÀ, V.; YEPES, V. (2018). Sustainable bridge design by metamodel-assisted multi-objective optimization and decision-making under uncertainty. Journal of Cleaner Production, 202: 904-915. DOI:1016/j.jclepro.2018.08.177
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  • NAVARRO, I.J.; YEPES, V.; MARTÍ, J.V. (2018). Social life cycle assessment of concrete bridge decks exposed to aggressive environments. Environmental Impact Assessment Review, 72:50-63. DOI:1016/j.eiar.2018.05.003
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  • GARCÍA-SEGURA, T.; YEPES, V. (2016). Multiobjective optimization of post-tensioned concrete box-girder road bridges considering cost, CO2 emissions, and safety. Engineering Structures, 125:325-336. DOI:10.1016/j.engstruct.2016.07.012
  • MARTÍ, J.V.; GARCÍA-SEGURA, T.; YEPES, V. (2016). Structural design of precast-prestressed concrete U-beam road bridges based on embodied energy. Journal of Cleaner Production, 120:231-240. DOI:10.1016/j.jclepro.2016.02.024
  • GARCÍA-SEGURA, T.; YEPES, V.; ALCALÁ, J.; PÉREZ-LÓPEZ, E. (2015). Hybrid harmony search for sustainable design of post-tensioned concrete box-girder pedestrian bridgesEngineering Structures, 92:112-122. DOI:10.1016/j.engstruct.2015.03.015
  • LUZ, A.; YEPES, V.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F.; MARTÍ, J.V. (2015). Design of open reinforced concrete abutments road bridges with hybrid stochastic hill climbing algorithms. Informes de la Construcción, 67(540), e114. DOI:10.3989/ic.14.089
  • MARTÍ, J.V.; YEPES, V.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F. (2015). Memetic algorithm approach to designing of precast-prestressed concrete road bridges with steel fiber-reinforcement. Journal of Structural Engineering, 141(2): 04014114. DOI:10.1061/(ASCE)ST.1943-541X.0001058
  • YEPES, V.; GARCÍA-SEGURA, T.; MORENO-JIMÉNEZ, J.M. (2015). A cognitive approach for the multi-objective optimization of RC structural problems. Archives of Civil and Mechanical Engineering, 15(4):1024-1036. DOI:10.1016/j.acme.2015.05.001
  • YEPES, V.; MARTÍ, J.V.; GARCÍA-SEGURA, T. (2015). Cost and CO2 emission optimization of precast-prestressed concrete U-beam road bridges by a hybrid glowworm swarm algorithm. Automation in Construction, 49:123-134. DOI:10.1016/j.autcon.2014.10.013
  • MARTÍ, J.V.; YEPES, V.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F.; LUZ, A. (2014). Automated design of prestressed concrete precast road bridges with hybrid memetic algorithms. Revista Internacional de Métodos Numéricos para Cálculo y Diseño en Ingeniería, 30(3), 145-154. DOI:10.1016/j.rimni.2013.04.010
  • GARCÍA-SEGURA, T.; YEPES, V.; MARTÍ, J.V.; ALCALÁ, J. (2014). Optimization of concrete I-beams using a new hybrid glowworm swarm algorithm. Latin American Journal of Solids and Structures, 11(7):1190 – 1205. DOI: 1590/S1679-78252014000700007
  • GARCÍA-SEGURA, T.; YEPES, V.; ALCALÁ, J. (2014). Life-cycle greenhouse gas emissions of blended cement concrete including carbonation and durability. International Journal of Life Cycle Assessment, 19(1):3-12. DOI:10.1007/s11367-013-0614-0
  • MARTÍ-VARGAS, J.R.; FERRI, F.J.; YEPES, V. (2013). Prediction of the transfer length of prestressing strands with neural networks. Computers and Concrete, 12(2):187-209. DOI:10.12989/cac.2013.12.2.187
  • TORRES-MACHÍ, C.; YEPES, V.; ALCALA, J.; PELLICER, E. (2013). Optimization of high-performance concrete structures by variable neighborhood search. International Journal of Civil Engineering, 11(2):90-99.
  • MARTÍNEZ-MARTÍN, F.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F.; HOSPITALER, A.; YEPES, V. (2013). A parametric study of optimum tall piers for railway bridge viaducts. Structural Engineering and Mechanics, 45(6): 723-740. DOI: 12989/sem.2013.45.6.723
  • MARTÍ, J.V.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F.; YEPES, V.; ALCALÁ, J. (2013). Design of prestressed concrete precast road bridges with hybrid simulated annealing. Engineering Structures, 48:342-352. DOI:10.1016/j.engstruct.2012.09.014
  • MARTINEZ-MARTIN, F.J.; GONZALEZ-VIDOSA, F.; HOSPITALER, A.; YEPES, V. (2012). Multi-objective optimization design of bridge piers with hybrid heuristic algorithms. Journal of Zhejiang University-SCIENCE A (Applied Physics & Engineering, 13(6):420-432. DOI:10.1631/jzus.A1100304
  • PEREA, C.; YEPES, V.; ALCALÁ, J.; HOSPITALER, A.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F. (2010). A parametric study of optimum road frame bridges by threshold acceptance. Indian Journal of Engineering & Materials Sciences, 17(6):427-437.
  • MARTÍNEZ, F.J.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F.; HOSPITALER, A.; YEPES, V. (2010). Heuristic Optimization of RC Bridge Piers with Rectangular Hollow Sections. Computers & Structures, 88(5-6): 375-386. DOI:10.1016/j.compstruc.2009.11.009
  • YEPES, V.; DÍAZ, J.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F.; ALCALÁ, J. (2009). Statistical Characterization of Prestressed Concrete Road Bridge Decks. Revista de la Construcción, 8(2):95-109.
  • PEREA, C.; ALCALÁ, J.; YEPES, V.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F.; HOSPITALER, A. (2008). Design of Reinforced Concrete Bridge Frames by Heuristic Optimization. Advances in Engineering Software, 39(8): 676-688. DOI:10.1016/j.advengsoft.2007.07.007

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Tatiana García Segura, Junior Award IALCCE 2018

Es un honor haber dirigido la tesis doctoral de Tatiana García Segura “Efficient design of post-tensioned concrete box-girder road bridges based on sustainable multi-objective criteria”. Esta joven doctora ingeniera de caminos acaba de recibir el Premio Internacional al mejor investigador joven del mundo en el ámbito del análisis de estructuras e infraestructuras a lo largo de su ciclo de vida. Se trata del Junior Award IALCCE 2018, que premia al mejor investigador, con una edad menor a 42 años. Es la primera vez que un español gana este galardón, lo cual es un hito para la Escuela de Ingenieros de Caminos de Valencia y para la Universitat Politècnica de València.

Tatiana, que fue becaria FPI del proyecto de investigación HORSOST e investigadora del ICITECH,  ya ganó el primer premio Cemex en sostenibilidad por su trabajo fin de máster “Métricas para el diseño eficiente de estructuras con hormigones no convencionales basados en criterios sostenibles multiobjetivo”Máster Universitario en Ingeniería del Hormigón, desarrollado dentro del . En este momento, es profesora ayudante doctor en el Departamento de Ingeniería de la Construcción y Proyectos de Ingeniería Civil, e investigadora en los proyectos BRIDLIFE y DIMALIFE. Un futuro muy brillante para esta joven investigadora y profesora.

En la fotografía, de izquierda a derecha, Tatiana García Segura, Dan M. Frangopol y Víctor Yepes

A continuación os dejo un listado de los artículos científicos indexados en revistas de fuerte impacto del JCR donde ha participado Tatiana hasta este momento.

Referencias:

  1. GARCÍA-SEGURA, T.; PENADÉS-PLÀ, V.; YEPES, V. (2018). Sustainable bridge design by metamodel-assisted multi-objective optimization and decision-making under uncertainty.  Journal of Cleaner Production, 202:904-915. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2018.08.177
  2. PENADÉS-PLÀ, V.; GARCÍA-SEGURA, T.; MARTÍ, J.V.; YEPES, V. (2018). An optimization-LCA of a prestressed concrete precast bridge. Sustainability, 10(3):685. doi:10.3390/su10030685 (link)
  3. SIERRA, L.A.; YEPES, V.; GARCÍA-SEGURA, T.; PELLICER, E. (2018). Bayesian network method for decision-making about the social sustainability of infrastructure projects.  Journal of Cleaner Production, 176:521-534. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2017.12.140
  4. PENADÉS-PLÀ, V.; MARTÍ, J.V.; GARCÍA-SEGURA, T.;  YEPES, V. (2017). Life-cycle assessment: A comparison between two optimal post-tensioned concrete box-girder road bridges. Sustainability, 9(10):1864. Doi:10.3390/su9101864 (link)
  5. GARCÍA-SEGURA, T.; YEPES, V.; FRANGOPOL, D.M.; YANG, D.Y. (2017). Lifetime Reliability-Based Optimization of Post-Tensioned Box-Girder Bridges. Engineering Structures, 145:381-391. DOI:10.1016/j.engstruct.2017.05.013 OPEN ACCESS
  6. GARCÍA-SEGURA, T.; YEPES, V.; FRANGOPOL, D.M. (2017). Multi-Objective Design of Post-Tensioned Concrete Road Bridges Using Artificial Neural Networks. Structural and Multidisciplinary Optimization, 56(1):139-150. doi:10.1007/s00158-017-1653-0
  7. YEPES, V.; MARTÍ, J.V.; GARCÍA-SEGURA, T.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F. (2017). Heuristics in optimal detailed design of precast road bridges. Archives of Civil and Mechanical Engineering, 17(4):738-749. DOI: 10.1016/j.acme.2017.02.006
  8. MOLINA-MORENO, F.; GARCÍA-SEGURA; MARTÍ, J.V.; YEPES, V. (2017). Optimization of Buttressed Earth-Retaining Walls using Hybrid Harmony Search Algorithms. Engineering Structures, 134:205-216. DOI: 10.1016/j.engstruct.2016.12.042
  9. ZASTROW, P.; MOLINA-MORENO, F.; GARCÍA-SEGURA, T.; MARTÍ, J.V.; YEPES, V. (2017). Life cycle assessment of cost-optimized buttress earth-retaining walls: a parametric study. Journal of Cleaner Production, 140:1037-1048. DOI: 10.1016/j.jclepro.2016.10.085
  10. PENADÉS-PLÀ, V.; GARCÍA-SEGURA, T.; MARTÍ, J.V.; YEPES, V. (2016). A review of multi-criteria decision making methods applied to the sustainable bridge design. Sustainability, 8(12):1295. DOI:10.3390/su8121295
  11. GARCÍA-SEGURA, T.; YEPES, V. (2016). Multiobjective optimization of post-tensioned concrete box-girder road bridges considering cost, CO2 emissions, and safety. Engineering Structures, 125:325-336. DOI: 10.1016/j.engstruct.2016.07.012.
  12. MARTÍ, J.V.; GARCÍA-SEGURA, T.; YEPES, V. (2016). Structural design of precast-prestressed concrete U-beam road bridges based on embodied energy. Journal of Cleaner Production, 120:231-240. DOI: 10.1016/j.jclepro.2016.02.024
  13. GARCÍA-SEGURA, T.; YEPES, V.; ALCALÁ, J.; PÉREZ-LÓPEZ, E. (2015). Hybrid harmony search for sustainable design of post-tensioned concrete box-girder pedestrian bridges. Engineering Structures, 92:112-122. DOI: 10.1016/j.engstruct.2015.03.015 (link)
  14. YEPES, V.; GARCÍA-SEGURA, T.; MORENO-JIMÉNEZ, J.M. (2015). A cognitive approach for the multi-objective optimization of RC structural problems. Archives of Civil and Mechanical Engineering, 15(4):1024-1036. doi:10.1016/j.acme.2015.05.001
  15. YEPES, V.; MARTÍ, J.V.; GARCÍA-SEGURA, T. (2015). Cost and CO2 emission optimization of precast-prestressed concrete U-beam road bridges by a hybrid glowworm swarm algorithm. Automation in Construction, 49:123-134. DOI: 10.1016/j.autcon.2014.10.013 (link)
  16. GARCÍA-SEGURA, T.; YEPES, V.; MARTÍ, J.V.; ALCALÁ, J. (2014). Optimization of concrete I-beams using a new hybrid glowworm swarm algorithmLatin American Journal of Solids and Structures,  11(7):1190 – 1205. ISSN: 1679-7817. (link)
  17. GARCÍA-SEGURA, T.; YEPES, V.; ALCALÁ, J. (2014). Life-cycle greenhouse gas emissions of blended cement concrete including carbonation and durability. International Journal of Life Cycle Assessment, 19(1):3-12. DOI 10.1007/s11367-013-0614-0 (link) (descargar versión autor)

 

Repercusión en la prensa:

https://www.lasprovincias.es/comunitat/mejor-ingeniera-civil-20181109011059-ntvo.html

https://www.lavanguardia.com/local/valencia/20181108/452802983492/una-ingeniera-de-la-upv-gana-un-premio-internacional-de-infraestructura-civil.html

https://www.elperiodic.com/valencia/noticias/592636_tatiana-garcia-primera-ingeniera-espanola-galardonada-international-association-life-cycle-civil-engineering-ialcce.html

https://www.20minutos.es/noticia/3486001/0/profesora-upv-primera-ingeniera-espanola-premiada-por-association-for-life-cycle-civil-engineering/

https://innovadores.larazon.es/es/not/una-espanola-mejor-investigadora-joven-del-mundo-en-infraestructura-civil

https://www.levante-emv.com/comunitat-valenciana/2018/11/08/profesora-upv-mejor-investigadora-joven/1792521.html

https://www.europapress.es/comunitat-valenciana/noticia-profesora-upv-primera-ingeniera-espanola-premiada-association-for-life-cycle-civil-engineering-20181108115129.html

http://www.upv.es/noticias-upv/noticia-10576-tatiana-garcia-es.html

 

Special Issue “Optimization for Decision Making”

 

 

 

 

 

Mathematics (ISSN 2227-7390) is a peer-reviewed open access journal which provides an advanced forum for studies related to mathematics, and is published monthly online by MDPI.

 

 

Special Issue “Optimization for Decision Making”

Deadline for manuscript submissions: 31 May 2019

Special Issue Editors

Guest Editor 

Prof. Víctor Yepes
Universitat Politècnica de València, Spain
Website | E-Mail
Interests: multiobjective optimization; structures optimization; lifecycle assessment; social sustainability of infrastructures; reliability-based maintenance optimization; optimization and decision-making under uncertainty

Guest Editor 

Prof. José M. Moreno-Jiménez
Universidad de Zaragoza
Website | E-Mail
Interests: multicriteria decision making; environmental selection; strategic planning; knowledge management; evaluation of systems; logistics and public decision making (e-government, e-participation, e-democracy and e-cognocracy)

Special Issue Information

Dear Colleagues,

In the current context of the electronic governance of society, both administrations and citizens are demanding greater participation of all the actors involved in the decision-making process relative to the governance of society. In addition, the design, planning, and operations management rely on mathematical models, the complexity of which depends on the detail of models and complexity/characteristics of the problem they represent. Unfortunately, decision-making by humans is often suboptimal in ways that can be reliably predicted. Furthermore, the process industry seeks not only to minimize cost, but also to minimize adverse environmental and social impacts. On the other hand, in order to give an appropriate response to the new challenges raised, the decision-making process can be done by applying different methods and tools, as well as using different objectives. In real-life problems, the formulation of decision-making problems and application of optimization techniques to support decisions are particularly complex and a wide range of optimization techniques and methodologies are used to minimize risks or improve quality in making concomitant decisions. In addition, a sensitivity analysis should be done to validate/analyze the influence of uncertainty regarding decision-making.

Prof. Víctor Yepes
Prof. José M. Moreno-Jiménez
Guest Editors

Manuscript Submission Information

Manuscripts should be submitted online at www.mdpi.com by registering and logging in to this website. Once you are registered, click here to go to the submission form. Manuscripts can be submitted until the deadline. All papers will be peer-reviewed. Accepted papers will be published continuously in the journal (as soon as accepted) and will be listed together on the special issue website. Research articles, review articles as well as short communications are invited. For planned papers, a title and short abstract (about 100 words) can be sent to the Editorial Office for announcement on this website.

Submitted manuscripts should not have been published previously, nor be under consideration for publication elsewhere (except conference proceedings papers). All manuscripts are thoroughly refereed through a single-blind peer-review process. A guide for authors and other relevant information for submission of manuscripts is available on the Instructions for Authors page. Mathematics is an international peer-reviewed open access monthly journal published by MDPI. Please visit the Instructions for Authors page before submitting a manuscript.

Keywords

  • Multicriteria decision making
  • Optimization techniques
  • Multiobjective optimization

 

 

Optimización del diseño sostenible de puentes bajo incertidumbre

Nos acaban de publicar en la revista de Elsevier del primer decil, Journal of Cleaner Production, un artículo donde se propone una nueva metodología en la toma de decisiones del diseño óptimo de un puente bajo criterios de sostenibilidad y bajo incertidumbre. Este artículo forma parte de nuestra línea de investigación BRIDLIFE en la que se pretenden optimizar estructuras atendiendo no sólo a su coste, sino al impacto ambiental y social que generan a lo largo de su ciclo de vida.

El artículo lo podéis descargar GRATUITAMENTE hasta el 16 de octubre de 2018 en el siguiente enlace:

https://authors.elsevier.com/c/1XdSi3QCo9R4pK

Abstract:

Today, bridge design seeks not only to minimize cost, but also to minimize adverse environmental and social impacts. This multi-criteria decision-making problem is subject to variability of the opinions of stakeholders regarding the importance of criteria for sustainability. As a result, this paper proposes a method for designing and selecting optimally sustainable bridges under the uncertainty of criteria comparison. A Pareto set of solutions is obtained using a metamodel-assisted multi-objective optimization. A new decision-making technique introduces the uncertainty of the decision-maker’s preference through triangular distributions and thereby ranks the sustainable bridge designs. The method is illustrated by a case study of a three-span post-tensioned concrete box-girder bridge designed according to the embodied energy, overall safety and corrosion initiation time. In this particular case, 211 efficient solutions are reduced to two preferred solutions which have a probability of being selected of 81.6% and 18.4%. In addition, a sensitivity analysis validates the influence of the uncertainty regarding the decisionmaking. The approach proposed allows actors involved in the bridge design and decision-making to determine the best sustainable design by finding the probability of a given design being chosen.

Keywords:

  • Sustainable criteria
  • Uncertainty
  • Decision-making
  • Multi-objective optimization
  • Energy efficiency

 

Reference:

GARCÍA-SEGURA, T.; PENADÉS-PLÀ, V.; YEPES, V. (2018). Sustainable bridge design by metamodel-assisted multi-objective optimization and decision-making under uncertainty.  Journal of Cleaner Production, 202:904-915. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2018.08.177

 

 

Concepto de Sistema de Gestión de Puentes (SGP)

Colapso puente en Cerdeña. https://pxhere.com/es/photo/600583

En artículos anteriores ya hemos mencionado la necesidad de aumentar progresivamente los fondos para el mantenimiento y conservación de las infraestructuras. Estos fondos deben aplicarse de una manera eficiente, buscando la toma de decisiones basadas en los aspectos técnicos y económicos, teniendo también en cuenta los factores sociales y ambientales. Aquí vamos a prestar especial atención a los puentes.

La gestión de puentes se define, por tanto, como el conjunto de acciones a llevar a cabo para garantizar la seguridad y calidad de servicio de las estructuras gestionadas y optimizar el uso de recursos disponibles. No obstante, esta gestión no debe limitarse a la fase de servicio del puente, y debe establecerse tan pronto como sea posible, preferiblemente en la fase de diseño, proyecto y ejecución.

Los sistemas de gestión de puentes, según se puede extraer de las aplicaciones desarrolladas en los diferentes países que ya los tienen implementados, se plantean como herramientas cada vez más desarrolladas como resultado de la evolución de las computadoras y su capacidad de procesamiento. Generalmente presentan una estructura modular, con una serie de elementos comunes, que forman los siguientes módulos básicos:

  • Inventario
  • Inspección y evaluación
  • Apoyo a las decisiones y la gestión. Matrices de decisión
  • Catálogo de daños
Componentes de un sistema de gestión de puentes (Austroads, 2002)

Estos sistemas deben ayudar al gestor a tomar decisiones basadas en la información recopilada durante las inspecciones y determinación de la condición de los puentes, simulando varios escenarios de acción para poder predecir el nivel de conservación futuro de cada elemento y optimizar los recursos económicos para realizar acciones que prolonguen la vida útil de los puentes de la red y mantengan un nivel de servicio adecuado. En la siguiente figura se muestra esquemáticamente el planteamiento conceptual de los efectos de la aplicación de estrategias de conservación en mantenimiento, frente a políticas de no inversión:

Concepto de vida útil y su gestión. León González (2008)

Los modelos de evolución del deterioro futuro de elementos plantean una previsión de la degradación, basándose en diferentes teorías probabilísticas. Hay modelos deterministas, modelos según evolución planificada de daños o probabilístico, basado en el estado actual del elemento y probabilidad de una tasa predeterminada de deterioro en el tiempo y modelos de valoración de costes que tienen en cuenta un análisis económico a lo largo del ciclo de vida de los puentes gestionados.

Los sistemas de gestión de puentes deben aportar criterios objetivos para determinar en qué momento compensa tomar la decisión de llevar a cabo medidas de conservación, teniendo en cuenta los beneficios de la inversión y los riesgos de que los deterioros puedan crecer con el tiempo y suponer costes de reparación mucho más elevados.

Esquema de funcionamiento del sistema de gestión de puentes (Ministerio de Fomento, 2012)

 

Por tanto, aunque no es tarea sencilla, pues siempre hay un cierto condicionamiento del contexto económico por el que pueda atravesar la administración gestora, que pudiera tener que restringir el gasto por debajo de límites que garantizasen la optimización de las labores de gestión, se proponen las siguientes etapas generales descritas en diferentes metodologías de sistemas de gestión de puentes:

1º. Definición de los elementos estándar en un puente

2º. Inventario y creación de una base de datos de puentes y elementos existentes.

3º. La identificación mediante labores de inspección de puentes de las anomalías de cada elemento y el desarrollo modelos para predecir el futuro deterioro.

4º. Desarrollo de acciones de conservación y mantenimiento para cada conjunto de elementos y cada una de las tipologías de anomalía detectadas.

5º. Desarrollo de modelos de optimización y toma de decisiones.

En general, existe un avance importante, llevado a cabo en los últimos años en países desarrollados, en lo que a las etapas de inventariado y creación de bases de datos se refiere, existiendo lagunas y líneas de acción pendientes en lo que se refiere a las etapas finales de implementación de sistemas de gestión (modelos de predicción y toma de decisiones), siendo esta última la línea de investigación que ayudará a la optimización de los recursos disponibles, como culminación del desarrollo de la técnica en cuanto a gestión, conservación y mantenimiento de los puentes.

En las referencias os dejo algunos artículos de nuestro grupo de investigación relacionada con la gestión de los puentes a lo largo de su ciclo de vida, con la optimización multiobjetivo y la toma de decisión multicriterio.

Referencias:

GARCÍA-SEGURA, T.; YEPES, V. (2016). Multiobjective optimization of post-tensioned concrete box-girder road bridges considering cost, CO2 emissions, and safety. Engineering Structures, 125:325-336. DOI: 10.1016/j.engstruct.2016.07.012.

GARCÍA-SEGURA, T.; YEPES, V.; FRANGOPOL, D.M. (2017). Multi-Objective Design of Post-Tensioned Concrete Road Bridges Using Artificial Neural Networks. Structural and Multidisciplinary Optimization, 56(1):139-150. doi:10.1007/s00158-017-1653-0

GARCÍA-SEGURA, T.; YEPES, V.; FRANGOPOL, D.M.; YANG, D.Y. (2017). Lifetime Reliability-Based Optimization of Post-Tensioned Box-Girder Bridges. Engineering Structures, 145:381-391. DOI:10.1016/j.engstruct.2017.05.013 OPEN ACCESS

NAVARRO, I.J.; YEPES, V.; MARTÍ, J.V. (2018). Life cycle cost assessment of preventive strategies applied to prestressed concrete bridges exposed to chlorides. Sustainability, 10(3):845. doi:10.3390/su10030845 (link).

NAVARRO, I.J.; YEPES, V.; MARTÍ, J.V. (2018). Social life cycle assessment of concrete bridge decks exposed to aggressive environments. Environmental Impact Assessment Review, 72:50-63. https://doi.org/10.1016/j.eiar.2018.05.003

NAVARRO, I.J.; YEPES, V.; MARTÍ, J.V.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F. (2018). Life cycle impact assessment of corrosion preventive designs applied to prestressed concrete bridge decks. Journal of Cleaner Production, 196:698-713. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2018.06.110

PENADÉS-PLÀ, V.; GARCÍA-SEGURA, T.; MARTÍ, J.V.; YEPES, V. (2016). A review of multi-criteria decision making methods applied to the sustainable bridge design. Sustainability, 8(12):1295. DOI:10.3390/su8121295

PENADÉS-PLÀ, V.; GARCÍA-SEGURA, T.; MARTÍ, J.V.; YEPES, V. (2018). An optimization-LCA of a prestressed concrete precast bridge. Sustainability, 10(3):685. doi:10.3390/su10030685 (link)

PENADÉS-PLÀ, V.; MARTÍ, J.V.; GARCÍA-SEGURA, T.;  YEPES, V. (2017). Life-cycle assessment: A comparison between two optimal post-tensioned concrete box-girder road bridges. Sustainability, 9(10):1864. doi:10.3390/su9101864 (link)

SIERRA, L.A.; PELLICER, E.; YEPES, V. (2017). Method for estimating the social sustainability of infrastructure projects.Environmental Impact Assessment Review, 65:41-53. DOI: 10.1016/j.eiar.2017.02.004

SIERRA, L.A.; YEPES, V.; GARCÍA-SEGURA, T.; PELLICER, E. (2018). Bayesian network method for decision-making about the social sustainability of infrastructure projects.  Journal of Cleaner Production, 176:521-534. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2017.12.140

SIERRA, L.A.; YEPES, V.; PELLICER, E. (2017). Assessing the social sustainability contribution of an infrastructure project under conditions of uncertainty. Environmental Impact Assessment Review, 67:61-72. DOI:10.1016/j.eiar.2017.08.003 (link)

SIERRA, L.A.; YEPES, V.; PELLICER, E. (2018). A review of multi-criteria assessment of the social sustainability of infrastructures. Journal of Cleaner Production, 187:496-513. DOI: 10.1016/j.jclepro.2018.03.022.

La optimización multiobjetivo y la toma de decisiones multicriterio en ingeniería estructural

By retocada por Yeza de la versión original de Alonsoquijano [Public domain], from Wikimedia Commons

Actualmente existe una tendencia clara hacia la evaluación de los impactos en todas las etapas del ciclo de vida de un producto. Esta tendencia ha llegado a los proyectos de estructuras, donde la evaluación de las repercusiones sociales, ambientales y económicas de las distintas alternativas no deriva en una decisión clara y unívoca de la mejor solución, sobre todo cuando los objetivos que se pretenden se encuentran enfrentados entre sí (Jato-Espino et al., 2014; Penadés-Plà et al., 2016; Zamarrón-Mieza et al., 2017; Sierra et al., 2018). El problema de seleccionar la mejor opción en el ámbito del proyecto de puentes ha supuesto una línea de investigación que se ha desarrollado enormemente en las últimas décadas. Balali et al. (2014) expusieron que los problemas relacionados con la toma de decisiones a lo largo del ciclo de vida de un puente se pueden enmarcar dentro de las siguientes fases: (a) proyecto, (b) construcción, y (c) uso y mantenimiento. Estas fases son las que se consideran habitualmente por otros autores (Malekly et al, 2010), que además añaden una última fase en el ciclo de vida de un puente: (d) reciclado o demolición.

Así pues, el proyecto de puentes se caracteriza por la presencia de múltiples objetivos de diseño -muchos contradictorios entre sí-, y la selección de la mejor opción entre distintas alternativas. La calidad, la constructibilidad, la seguridad, el impacto ambiental y el coste son los aspectos que normalmente se consideran en el diseño y la planificación de las operaciones de mantenimiento de un puente. La optimización multiobjetivo (Multi-Objective Optimization, MOO) resulta una herramienta útil cuando varios objetivos desean optimizarse simultáneamente. MOO proporciona un conjunto de soluciones eficaces, constituyendo la denominada frontera de Pareto. Las soluciones que forman parte de la frontera de Pareto no pueden mejorarse sin que empeore cualquier otra solución de dicho conjunto. Koumousis y Arsenis (1998) utilizaron MOO para el diseño de estructuras de hormigón. Liao et al (2011) revisaron los estudios que utilizaron metaheurísticas para problemas relacionados con el ciclo de vida de un proyecto de construcción. Por su parte, Zavala et al. (2013) estudiaron las metaheurísticas utilizadas en la optimización multiobjetivo de las estructuras.

Se pueden reseñar varios estudios que han utilizado la optimización multiobjetivo para comparar el diseño de estructuras de hormigón armado (Reinforced Concrete, RC) atendiendo a la reducción de las emisiones de gases de efecto invernadero y la reducción de costes (Martínez-Martín et al., 2012; García-Segura et al., 2014, 2016; Yepes et al, 2015). Payá et al. (2008) optimizaron pórticos de edificación de RC utilizando como función objetivo la constructibilidad, los costes económicos, el impacto ambiental y la seguridad general de la estructura. Martínez-Martín et al. (2012) optimizaron las pilas RC de un puente considerando como funciones objetivo el coste económico, la congestión de las armaduras pasivas y las emisiones de CO2. Yepes et al. (2015) incorporaron como función objetivo la vida útil en el diseño de una viga de sección en I confeccionada con hormigón de alta resistencia. García-Segura et al. (2014) incluyeron, además, un factor que evalúa la seguridad global en esa misma estructura.

A pesar de que los diseños deben garantizar cierta durabilidad, esta función objetivo suele utilizarse más en el ámbito de la gestión del mantenimiento de infraestructuras ya existentes. Así, Liu y Frangopol (2005) emplearon la optimización multiobjetivo en puentes deteriorados atendiendo a su estado, a los niveles de seguridad y al coste de mantenimiento de la estructura a lo largo del ciclo de vida. Sabatino et al. (2015) optimizaron las operaciones de mantenimiento de la estructura a lo largo de su ciclo de vida bajo los objetivos simultáneos de reducción del coste de mantenimiento y la utilidad mínima anual asociada con un indicador relacionado con la sostenibilidad. Torres-Machi et al. (2015) optimizaron la gestión sostenible de un pavimento considerando simultáneamente aspectos económicos, técnicos y ambientales.

Otro aspecto de interés en el ámbito de la investigación son los procedimientos que permiten seleccionar una solución de un conjunto de opciones posibles atendiendo a múltiples criterios. Las técnicas de toma de decisiones proporcionan un procedimiento racional a las decisiones basadas en cierta información, experiencia y juicio. Estas técnicas pueden clasificarse de acuerdo con la forma en la que el decisor articula sus preferencias. En un proceso “a priori”, los expertos asignan los pesos de cada criterio en la etapa inicial. El proceso “a posteriori” no requiere una definición previa de las preferencias. Por ejemplo, la optimización multiobjetivo genera una gama de soluciones óptimas, que se consideran igualmente buenas –frontera de Pareto-. En este caso, la toma de decisiones tiene lugar “a posteriori”. Este enfoque permite el análisis de las mejores soluciones según cada objetivo, lo cual proporciona información sobre la relación entre los objetivos y las soluciones. Jato-Espino et al. (2014) presentaron una revisión del desarrollo de los métodos de decisión multicriterio aplicados a la construcción. Existen numerosas técnicas de toma de decisiones multicriterio. TOPSIS (Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution), VIKOR (Multi-criteria Optimization and Compromise Solution), MAUT (Multi-Attribute Utility Theory), AHP (Analytical Hierarchy Process), ANP (Analytical Network Process), PROMETHEE (Preference Ranking Organization Method for Enrichment Evaluations), DEA (Data Envelopment Analysis), COPRAS (Complex Proportional Assessment) o QFD (Quality Function Deployment), son, entre otras, las más extensamente utilizadas.

Abu Dabous y Alkass (2010) presentaron una estructura jerárquica para la toma de decisiones en la gestión de puentes basados en MAUT y AHP. Sabatino et al. (2015) recurrieron a la teoría de utilidad de múltiples atributos para evaluar diversos aspectos de la sostenibilidad estructural considerando los riesgos asociados a los fallos en el puente y las actitudes frente al riesgo de los decisores. Ardeshir et al. (2014) emplearon un AHP difuso para seleccionar la ubicación para la construcción de un puente. Aghdaie et al. (2012) emplearon AHP y COPRAS para calcular la importancia relativa de los criterios y clasificar las alternativas en la selección de ubicaciones para construir nuevas pasarelas. Balali et al. (2014) seleccionaron el material, el procedimiento constructivo y la tipología estructural de un puente mediante la técnica PROMETHEE. Tanto VIKOR (Opricovic, 1998) como TOPSIS (Hwang y Yoon, 1981) son métodos que seleccionan soluciones basadas en la distancia más corta a la solución ideal. Opricovic y Tzeng (2004) compararon VIKTOR y TOPSIS y mostraron que presentan algunas diferencias en relación con la función de agregación y los efectos de normalización. La técnica difusa (fuzzy) (Zadeh, 1965) es una técnica útil para representar la incertidumbre inherente en la vida real. Joshi et al. (2004) evaluaron un conjunto de criterios para seleccionar la cimentacion más adecuada mediante fuzzy. AHP se combina con fuzzy (Jakiel y Fabianowski, 2015, Wang et al., 2001) para seleccionar entre distintas tipologías de puentes RC y alternativas de plataforma offshore, respectivamente. Abu Dabous y Alkass (2010) indicaron la dificultad en establecer la importancia relativa entre dos elementos con planteamientos deterministas, debido a la incertidumbre inherente al comportamiento de los diferentes elementos.

Se han propuesto muchos métodos para reducir el conjunto de soluciones procedentes de la frontera de Pareto (Hancock y Mattson, 2013). El método de la región de “rodilla” (Rachmawati y Srinivasan, 2009) constituye un método “a posteriori” que distingue los puntos para los cuales una mejora en un objetivo da lugar a un empeoramiento significativo de al menos otro objetivo. Una región de “rodilla” en el frente óptimo de Pareto, visualmente es una protuberancia convexa en la parte delantera, la cual es importante para la toma de decisiones en contextos prácticos, pues a menudo constituye el óptimo en equilibrio. Los métodos de agrupación se centran en ensamblar soluciones en grupos y seleccionar soluciones representativas (Saha y Bandyopadhyay, 2009). Los métodos de filtrado eliminan las soluciones de Pareto que ofrecen poca información al decisor (Mattson et al., 2004). Yepes et al. (2015a) propusieron un procedimiento sistemático “a posteriori” para filtrar la frontera de Pareto, a la vez que proporcionaba conocimiento relevante derivado del proceso de resolución. Esta técnica simplifica la elección de la solución preferente. Para ello se combinan matrices AHP aleatorias con la minimización de la distancia para seleccionar la solución más cercana a la ideal.

Se puede consultar una revisión bibliográfica reciente sobre la aplicación de las herramientas de decisión multicriterio al ciclo de vida de los puentes en el trabajo de Penadés-Plà et al. (2016). En este trabajo se comprueba cómo no existe una métrica universalmente aceptada para medir la diversidad de objetivos de todo tipo que se utilizan en la selección de la mejor opción de proyecto de un puente para un caso determinado. Para ello se analizaron un total de 77 artículos publicados desde 1991. El estudio aplicó un análisis multivariante de correspondencias (ver Figura). De este modo, se recogen los métodos de decisión multicriterio que debe aplicar el ingeniero para la selección de alternativas según la fase del ciclo de vida del puente, así como los criterios que se han considerado en dichos trabajos. La relación más obvia se ha identificado entre la lógica difusa y la fase de uso y mantenimiento. También se observa que el método AHP es ampliamente usado en las tres primeras fases del ciclo de vida de un puente. Finalmente la fase de demolición o reciclado es la menos estudiada, asociándose principalmente al método ANP.

Figura. Análisis de correspondencias entre la toma de decisiones y el ciclo de vida (Penadés-Plà et al., 2016)

Referencias:

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