Valoración económica del paisaje en los puertos deportivos: Aplicación a un puerto deportivo de la costa sur del Mediterráneo español (Granada, España)

Acaban de publicarnos un artículo en la revista Land, revista indexada en el JCR. En este caso se ha realizado la influencia mutua del paisaje y la gestión de los puertos deportivos. El trabajo se enmarca dentro del proyecto de investigación HYDELIFE que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València.

La asignación de un valor monetario a un bien inmaterial como es un paisaje permite valorar su verdadera importancia. Ayuda a darse cuenta de la magnitud de los beneficios que se pueden obtener y representa la base para aplicar políticas de protección y mejora. Como caso de estudio, consideramos Marina del Este, situada en la costa mediterránea meridional española, caracterizada por la presencia de espacios naturales protegidos de gran valor y un litoral abrupto de gran belleza para los navegantes. Este estudio aplica el método de valoración analítica multicriterio (AMUVAN) para estimar la contribución económica del paisaje. Este método combina el proceso de jerarquía analítica y el análisis de flujo de caja con descuento monetario. Se tuvo en cuenta a un total de 16 participantes, todos ellos con conocimientos sobre el puerto deportivo, entre los que se encontraban expertos en gestión del puerto deportivo, organizaciones de gestión con competencias en su entorno, explotación comercial y profesores universitarios. Se ponderó la importancia del paisaje en relación con el resto de las actividades del puerto deportivo, los valores de uso frente a los de no uso, y los componentes del valor económico total (VET) del paisaje dentro de los puertos deportivos como activo natural. Los resultados muestran que el paisaje, en este caso, puede alcanzar un valor de unos 16,3 millones de euros. Representa más del 3000% del valor de la cuenta de resultados del puerto deportivo. El análisis detallado de los componentes del VET permite proponer estrategias para mejorar el valor económico del paisaje.

ABSTRACT

Assigning a monetary value to a landscape improves its importance. It helps to realize the magnitude of the benefits that can be obtained and represents the basis for applying protection and improvement policies. As a case study, we considered Marina del Este, located on the Spanish Southern Mediterranean coast, characterized by the presence of protected natural areas of great value and a rugged coastline beautiful to sailors. This study applies the analytic multicriteria valuation method (AMUVAN) to estimate the landscape’s economic contribution. This method combines the analytic hierarchy process and discounted cash-flow analysis. A total of 16 participants were considered, all with knowledge about the marina, which included areas of the marina management, management organizations with competencies in the marina environment, commercial operation, and university professors. They weighted the importance of landscape concerning the rest of the marina activities, use versus non-use values, and the components of the total economic value (TEV) of the landscape within marinas as a natural asset. Results expressed that the landscape may reach a value of around 16.3 million euros. It represents more than 3000% of the value of the marina’s profit and loss account. A detailed analysis of the components of the TEV makes it possible to propose strategies to improve the economic value of the landscape.

Keywords:

Landscape; marinas; AHP; AMUVAN; economic value; management

Reference:

MARTÍN, R., YEPES, V. (2022). Economic valuation of landscape in marinas: Application to a marina in Spanish Southern Mediterranean coast (Granada, Spain). Land, 11(9):1400. DOI:10.3390/land11091400

Descargar (PDF, 875KB)

 

Modelo DEMATEL-ANP en la toma de decisiones multicriterio

Cuando nos enfrentamos a problemas de causalidad complejos y difíciles de articular o comprender, un enfoque habitual para su estudio es la aplicación de un modelo. El modelo DEMATEL (Decision Making Trial and Evaluation Laboratory) fue creado en el Instituto Battelle de Ginebra en 1971.

Se trata de un modelo especialmente útil para analizar las relaciones de causa y efecto entre los componentes de un sistema. Esta propuesta permite confirmar la interdependencia entre factores y ayudar a elaborar un mapa que refleje las relaciones relativas entre ellos, y puede utilizarse para investigar y resolver problemas complicados y entrelazados. Este método no solo convierte las relaciones de interdependencia en un grupo de causa y efecto mediante matrices, sino que también encuentra los factores críticos de un sistema de estructura compleja con la ayuda de un diagrama de relaciones de impacto.

DEMATEL, al igual que ANP (Analytic Network Process), se basa en las percepciones de los individuos (una persona o un grupo de personas). En todos los casos encontrados en la literatura, DEMATEL y ANP se utilizan para crear una supermatriz ponderada, que se potencia hasta el límite para obtener las prioridades de los factores/alternativas de decisión relevantes. Lo interesante es que DEMATEL presenta grandes ventajas al usarlo con ANP, pues identifica realimentaciones e interdependencias en la red y simplifica en gran manera el cálculo en red al sustituir las matrices de comparación pareada por una escala de cero a tres que permite plantear de inicio una matriz de relación directa. Ninguna influencia se puntúa como 0, 1 es la valoración para una influencia leve, 2 para una influencia fuerte y 3 para una influencia muy fuerte. No obstante, hay autores que proponen una escala de 0 a 4.

Los pasos necesarios para aplicar DEMATEL son los siguientes:

  1. Construcción de la matriz de influencia directa
  2. Normalización de la matriz de influencia directa
  3. Encontrar la matriz de relación total
  4. Producción de un diagrama causal
  5. Obtención de la matriz de dependencia interna y el mapa de relación de impacto

En los siguientes vídeos del profesor Aznar se explican en detalle la mecánica de cálculo. Espero que os sean de interés. Para aquellos interesados, los vídeos forman parte de un pequeño curso gratuito MOOC al que podéis acceder en este enlace:

https://www.edx.org/es/course/valoracion-de-activos-por-metodos-multicriterio

Referencias:

AZNAR, J. (2020). Curso de valoración de activos por métodos multicriterio AHP, ANP y CRITIC. Editorial Universitat Politècnica de València. Ref. 264.

BERNAL, S.; NIÑO, D.A. (2018). Modelo multicriterio aplicado a la toma de decisiones representables en diagramas de Ishikawa. Universidad Distrital Francisco José de Caldas, Bogotá D.C., 137 pp.

FONTELA, E.; GABUS, A. (1974). DEMATEL, innovative methods, technical report no. 2, structural analysis of the world problematique. Battelle Geneva Research Institute, NY.

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

SAATY, T.L., VARGAS, L. G. (2013). Decision making with the analytic network process: economic, political, social and technological applications with benefits, opportunities, costs and risks (Vol. 195). Springer Science & Business Media

Licencia de Creative Commons
Esta obra está bajo una licencia de Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0 Internacional.;

Proceso Analítico en Red, ANP (Analytic Network Process)

En un artículo anterior vimos que una de las limitaciones más importantes del método método AHP (Analytic Hierarchy Process) es que, de forma habitual, existen relaciones de interdependencia y realimentación entre los distintos criterios, subcriterios o alternativas. Para solucionar este inconveniente, en el año 1996 Saaty presentó el modelo ANP (Analytic Network Process) como una generalización de AHP. Se trata de un método discreto de análisis de decisiones multicriterio que permite capturar las relaciones de interdependencia y de realimentación entre elementos del sistema (criterios y alternativas), según se puede ver en la Figura 1.

Figura 1. Agrupación de elementos por característica común (mínimo un componente de criterios y uno de alternativas). Elaboración propia, basada en Aznar (2020)

Lo primero que llama la atención, por tanto, es que se pasa de una representación jerárquica, típica de AHP, a una representación mediante una red. La red la forman nodos o clústeres, comprendiendo cada uno de ellos una serie de elementos que pueden ser criterios o alternativas. Se denomina realimentación a la relación que existe entre los elementos de un mismo clúster y se denomina interdependencia a la relación que existe entre elementos de distintos clústeres. (Aznar y Guijarro, 2012).

Una de las bondades de ANP es que no se hacen suposiciones sobre la independencia de los elementos de un nivel superior respecto a los de uno inferior y sobre la independencias entre los elementos de un mismo nivel. Ello permite una estructura no lineal, con fuentes, ciclos y sumideros, y que prioriza no solo elementos, sino grupos o grupos de elementos, lo cual está en consonancia con la complejidad del mundo real.

Vamos a poner un ejemplo sencillo para ver las diferencias entre el AHP y ANP. Supongamos que estamos evaluando las características de tres candidatos a un puesto directivo. AHP preguntaría cuánto más importante es en liderazgo el candidato A respecto al candidato B, siendo el liderazgo uno de los criterios, que podría incluir otros como hablar idiomas o capacidad de aprendizaje. Pues bien, ANP haría, adicionalmente, la pregunta inversa, ¿cuánto más importante sería el liderazgo respecto a la capacidad de aprendizaje en el candidato A?

En la Figura 2 se puede ver una matriz con todos los elementos de ANP. Como puede observarse, hay relaciones entre todos los elementos y componentes entre sí.

Figura 2. Tabla con los elementos de ANP

El ANP se puede decir que consta de dos etapas fundamentales: la primera es la estructuración del problema (construcción de la red) y la segunda es el cálculo de las prioridades de los elementos. No obstante, de forma más detallada, los pasos para aplicar ANP son los que a continuación se enumerar. Dejamos los vídeos del profesor Aznar para una explicación pormenorizada de cada uno de estos pasos.

  1. Identificación de los elementos de la red. Alternativas, criterios y construcción de la red.
  2. Análisis de la red de influencias entre los elementos del sistema (criterios y alternativas). Matriz de dominación interfactorial.
  3. Cálculo de las prioridades entre elementos. Supermatriz original (unweighted).
  4. Cálculo de las prioridades entre clústeres. Supermatriz ponderada (weighted).
  5. Cálculo de la supermatriz límite

No obstante, como cualquier otro método, ANP también presenta algunas limitaciones (Zhou et al., 2010):

  • Con un número elevado de relaciones y criterios, se complican los cálculos, aunque existen también otras metodologías de la toma de decisión que pueden ayudar en este punto
  • Hay que facilitar al decisor el uso de la metodología para que le resulte más fácil
  • Cuantas más relaciones entre elementos, más preguntas hay que hacer para definir las influencias entre todos los componentes y elementos de las matrices.

Veamos a continuación, en los vídeos del profesor Aznar, una explicación más en detalle del método y un ejemplo de aplicación. Espero que os sean de interés estos vídeos. Para aquellos interesados, los vídeos forman parte de un pequeño curso gratuito MOOC al que podéis acceder en este enlace:

https://www.edx.org/es/course/valoracion-de-activos-por-metodos-multicriterio

Referencias:

AZNAR, J. (2020). Curso de valoración de activos por métodos multicriterio AHP, ANP y CRITIC. Editorial Universitat Politècnica de València. Ref. 264.

AZNAR, J.; GUIJARRO, F. (2012). Nuevos métodos de valoración: modelos multicriterio. Editorial Universitat Politècnica de València.

BERNAL, S.; NIÑO, D.A. (2018). Modelo multicriterio aplicado a la toma de decisiones representables en diagramas de Ishikawa. Universidad Distrital Francisco José de Caldas, Bogotá D.C., 137 pp.

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

SAATY, T.L., VARGAS, L. G. (2013). Decision making with the analytic network process: economic, political, social and technological applications with benefits, opportunities, costs and risks (Vol. 195). Springer Science & Business Media

ZHU, Q., DOU, Y., SARKIS, J. (2010). A portfolio-based analysis for green supplier management using the analytical network process. Supply Chain Management: An International Journal, 15(4), 306-319. https://doi.org/10.1108/13598541011054670

Licencia de Creative Commons
Esta obra está bajo una licencia de Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0 Internacional.

Método de entropía para la toma de decisión multicriterio

Figura 1. Entropía. https://concepto.de/leyes-de-la-termodinamica/

Un procedimiento algo similar al método CRITIC que vimos en un artículo anterior, es el método de la entropía. Es un procedimiento propuesto por Zeleny en 1982 para calcular de forma objetiva el peso de cada uno de los criterios empleados en la toma de decisiones.

En este caso, la importancia de un criterio se supone que es proporcional a la cantidad de información intrísecamente aportada por el conjunto de alternativas respecto a dicho criterio. Se trata de dar mayor peso a aquel criterio que es capaz de discriminar mejor a las alternativas, es decir, aquel criterio que presente mayor diversidad en las valoraciones de las alternativas. La diversidad es menor cuanto mayor es la entropía, y por tanto, esta es la base del método.

El método de entropía se puede resumir en los siguientes pasos:

  1. Crear la matriz de decisión
  2. Normalizar por la suma los valores de cada uno de los criterios
  3. Calcular la entropía de cada criterio (se usan logaritmos en base 10)
  4. Calcular la diversidad de cada criterio
  5. Calcular el peso de cada criterio

En la Figura 2 se puede ver un esquema de cálculo con este método (Bernal y Niño, 2018).

Figura 2. Método de entropía (Bernal y Niño, 2018)

Para normalizar la valoración de cada alternativa respecto a cada criterio respecto a la suma, hay que distinguir si se trata de un valor que quiere interesa ser incrementado (por ejemplo, un beneficio), o bien se trata de un valor que se desea que sea el más bajo posible (por ejemplo, un coste). En la Figura 3 se puede ver cómo se podría realizar dicha normalización para el caso de valores que se incrementan. En caso de que disminuyan, se utiliza la inversa de dicho valor. Si hubieran valores negativos en los valores de las alternativas, antes de normalizar por suma, se añade una constante a cada una de las evaluaciones, de forma que sean mayores o iguales que cero.

Figura 3. Normalización por la suma (Bernal y Niño, 2018)

Supongamos que tenemos 5 alternativas para una estructura de hormigón que se va a evaluar respecto a 4 criterios: coste, beneficio, emisiones de CO2 y durabilidad. Si la matriz de decisión es la siguiente, invito al lector a calcular la mejor alternativa:

Coste Beneficio Emisiones Durabilidad
Alternativa 1 346 623 67 32
Alternativa 2 623 665 44 44
Alternativa 3 823 1000 98 26
Alternativa 4 556 344 33 33
Alternativa 5 234 666 23 53

Los pesos calculados con la metodología anterior serían los siguientes: Coste: 0,342; Beneficio: 0,168; Emisiones: 0,384 y Durabilidad: 0,106.

La valoración normalizada de cada alternativa sería la siguiente: Alternativa 1: 0,181; Alternativa 2: 0,177; Alternativa 3: 0,133; Alternativa 4: 0,184 y Alternativa 5: 0,325.

Por tanto, la Alternativa 5 sería la primera en ser seleccionada, mientras que la Alternativa 3 sería la última. Se invita al lector a comprobar los resultados respecto al método CRITIC, visto en un artículo anterior. La mejor alternativa se mantiene, pero la peor cambia.

A continuación os dejo un vídeo explicativo del método realizado por el profesor Jerónimo Aznar Bellver, que espero que os sea de interés.

https://media.upv.es/player/?id=a55342df-a14d-e547-875d-29329de4ba8d

En este otro vídeo, se da un ejemplo de valoración de una finca urbana.

https://media.upv.es/player/?id=83770294-668d-3b42-96f5-7438116b0faa

Referencias:

AZNAR, J.; GUIJARRO, F. (2012). Nuevos métodos de valoración: modelos multicriterio. Editorial Universitat Politècnica de València.

BERNAL, S.; NIÑO, D.A. (2018). Modelo multicriterio aplicado a la toma de decisiones representables en diagramas de Ishikawa. Universidad Distrital Francisco José de Caldas, Bogotá D.C., 137 pp.

ZELENY, M. (1982). Multiple Criteria Decision Making. Mc Graw Hill, New York, NY.

 

Método CRITIC de toma de decisión multicriterio

Figura 1. Indecisión en la toma de decisiones

Dentro de los procedimientos de toma de decisiones multicriterio encontramos el método CRITIC (CRiteria Importance Through Intercriteria Correlation) propuesto por Diakoulaki, Mavrotas y Papayannakis en 1995. Se puede clasificar CRITIC dentro de los métodos comparativos. Con este método se obtienen pesos para cada uno de los criterios de forma que el peso es tanto mayor cuanta mayor sea su varianza (mayor desviación típica), y cuanta mayor información diferente a la de los otros criterios aporte (menor coeficiente de correlación entre criterios). Este método de ponderación de criterios se ha utilizado en diversos ámbitos como la valoración de empresas, inmuebles o jugadores de fútbol.

La metodología de CRITIC se puede resumir en los siguientes pasos:

  1. Crear la matriz de decisión
  2. Normalizar por el rango los valores de cada uno de los criterios
  3. Calcular la desviación típica de cada criterio
  4. Calcular la correlación entre cada par de criterios
  5. Calcular el peso de cada criterio

En la Figura 2 se puede ver un esquema de cálculo con este método (Bernal y Niño, 2018).

Figura 2. Método CRITIC (Bernal y Niño, 2018)

Para normalizar la valoración de cada alternativa respecto a cada criterio respecto al rango, hay que distinguir si se trata de un valor que quiere interesa ser incrementado (por ejemplo, un beneficio), o bien se trata de un valor que se desea que sea el más bajo posible (por ejemplo, un coste). En la Figura 3 se puede ver cómo se podría realizar dicha normalización.

Figura 3. Normalización por el rango (Bernal y Niño, 2018)

Supongamos que tenemos 5 alternativas para una estructura de hormigón que se va a evaluar respecto a 4 criterios: coste, beneficio, emisiones de CO2 y durabilidad. Si la matriz de decisión es la siguiente, invito al lector a calcular la mejor alternativa:

Coste Beneficio Emisiones Durabilidad
Alternativa 1 346 623 67 32
Alternativa 2 623 665 44 44
Alternativa 3 823 1000 98 26
Alternativa 4 556 344 33 33
Alternativa 5 234 666 23 53

Los pesos calculados con la metodología anterior serían los siguientes: Coste: 0,849; Beneficio: 1,565; Emisiones: 0,921 y Durabilidad: 0,710.

La valoración normalizada de cada alternativa sería la siguiente: Alternativa 1: 0,184; Alternativa 2: 0,213; Alternativa 3: 0,153; Alternativa 4: 0,133 y Alternativa 5: 0,316.

Por tanto, la Alternativa 5 sería la primera en ser seleccionada, mientras que la Alternativa 4 sería la última.

A continuación os dejo un vídeo explicativo del método realizado por el profesor Jerónimo Aznar Bellver, que espero que os sea de interés.

En este otro video se da un ejemplo de aplicación para valorar, en este caso, un apartamento.

Referencias:

AZNAR, J. (2020). Curso de valoración de activos por métodos multicriterio AHP, ANP y CRITIC. Editorial Universitat Politècnica de València. Ref. 264.

BERNAL, S.; NIÑO, D.A. (2018). Modelo multicriterio aplicado a la toma de decisiones representables en diagramas de Ishikawa. Universidad Distrital Francisco José de Caldas, Bogotá D.C., 137 pp.

DIAKOULAKI, D.; MAVROTAS, G.; PAPAYANNAKIS, L. (1995). Determining objective weights in multiple criteria problems – The CRITIC method. Computers & Operations Research, 22(7):763-770.

 

Toma de decisión multicriterio aplicada a la sostenibilidad de estructuras de edificios basados en métodos modernos de construcción (MMC)

Acaban de publicarnos un artículo en la revista Journal of Cleaner Production, revista de ELSEVIER indexada en el primer decil del JCR.

Desde el establecimiento de los Objetivos de Desarrollo Sostenible, ha surgido una gran preocupación sobre cómo disminuir los impactos que resultan de las actividades de construcción. En este contexto, los Métodos Modernos de Construcción (MMC) surgen como una poderosa forma de reducir la huella del ciclo de vida a través de la optimización del consumo de materiales. Este trabajo se centra en la evaluación de la sostenibilidad de diferentes técnicas MMC aplicadas a estructuras de hormigón de viviendas unifamiliares. Se compara el rendimiento del ciclo de vida en términos de sostenibilidad entre un diseño de referencia convencional, un diseño prefabricado, un diseño de losa ligera con discos huecos presurizados y un diseño basado en elementos estructurales de doble pared. La sostenibilidad se evalúa mediante un conjunto de 38 indicadores que abordan no solo la respuesta económica y medioambiental de los diseños, sino también sus impactos sociales. Se aplican cinco de las técnicas más conocidas de toma de decisiones con criterios múltiples (SAW, COPRAS, TOPSIS, VIKOR y MIVES) para derivar el rendimiento del ciclo de vida de cada diseño en una única puntuación de sostenibilidad. Dado que no hay consenso sobre qué método MCDM funciona mejor en las evaluaciones de sostenibilidad, se propone aquí un Índice Global de Sostenibilidad Estructural (GSSI) que combina y pondera los anteriores para ayudar al análisis de los resultados obtenidos. Los resultados muestran que la consideración de las tres dimensiones de la sostenibilidad conduce a diseños equilibrados cuya preferencia no tiene por qué coincidir con los derivados de cada enfoque unidimensional del ciclo de vida.

El trabajo se enmarca dentro del proyecto de investigación HYDELIFE que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València.

El artículo lo podéis descargar GRATUITAMENTE hasta el 28 de enero de 2022 en el siguiente enlace:

https://authors.elsevier.com/c/1eDIl3QCo9bRMh

Abstract

Since the establishment of the Sustainable Development Goals, great concern has arisen on how to diminish the impacts that result from construction activities. In such context, Modern Methods of Construction (MMC) rise as a powerful way to reduce life cycle impacts through optimizing the consumption of materials. This paper focuses on the sustainability assessment of different modern construction techniques applied to concrete structures of single-family houses. The life cycle performance in terms of sustainability is compared between a conventional reference design, a precast design, a lightweight slab design with pressurized hollow discs, and a design based on double-wall structural elements. The sustainability is assessed through a set of 38 indicators that address not only the economic and environmental response of the designs, but also their social impacts as well. Five of the best known Multi-Criteria Decision-Making (MCDM) techniques (SAW, COPRAS, TOPSIS, VIKOR and MIVES) are applied to derive the life-cycle performance of each design into a single sustainability score. Since there is no consensus on which MCDM method works best in sustainability assessments, a Global Structural Sustainability Index (GSSI) combining and weighting the above is proposed here to aid the analysis of the results obtained. The results show that consideration of the three dimensions of sustainability leads to balanced designs whose preference need not coincide with those derived from each one-dimensional life cycle approach.

Keywords:

Sustainability, Construction, Structural design, Life cycle cost, Life cycle assessment, Social life cycle, Multi-criteria decision-making, Modern methods of construction

Reference:

SÁNCHEZ-GARRIDO, A.J.; NAVARRO, I.J.; YEPES, V. (2022). Multi-criteria decision- making applied to the sustainability of building structures bases on Modern Methods of Construction. Journal of Cleaner Production, 330:129724. DOI:10.1016/j.jclepro.2021.129724

Special Issue “2nd Edition of Trends in Sustainable Buildings and Infrastructure”

High visibility: indexed by the Science Citation Index Expanded, the Social Sciences Citation Index (Web of Science) and other databases. Impact Factor: 3.390 (2020)

JCR category rank: Q1: Public, Environmental & Occupational Health (SSCI) | Q2: Public, Environmental & Occupational Health (SCIE) | Q2: Environmental Sciences (SCIE)

Special Issue “2nd Edition of Trends in Sustainable Buildings and Infrastructure”

A special issue of International Journal of Environmental Research and Public Health (ISSN 1660-4601).

Deadline for manuscript submissions: 30 September 2022.

Special Issue Editors

Guest Editor

Prof. Dr. Víctor Yepes
Concrete Science and Technology Institute (ICITECH), Department of Construction Engineering and Civil Engineering Projects, Universitat Politècnica de València Valencia, Spain
Interests: multiobjective optimization; structures optimization; lifecycle assessment; social sustainability of infrastructures; reliability-based maintenance optimization; optimization and decision-making under uncertainty

Guest Editor

Prof. Dr. Moacir Kripka
Civil and Environmental Engineering Graduate Program (PPGEng), University of Passo Fundo, Passo Fundo CEP 99052-900, Brazil
Interests: structural analysis; optimization; building; engineering optimization; civil engineering; linear programming; mathematical programming; heuristics; structural optimization; concrete; combinatorial optimization; structural engineering; multiobjective optimization; reinforced concrete; optimization methods; discrete optimization; optimization theory; simulated annealing; optimization software

Special Issue Information

Dear Colleagues,

This Special Issue is the 2nd edition of Trends in Sustainable Buildings and Infrastructure. The recently established Sustainable Development Goals call for a paradigm shift in the way buildings and infrastructures are conceived. The construction industry is a main source of environmental impacts, given its great material consumption and energy demands. It is also a major contributor to the economic growth of regions through the provision of useful infrastructure and generation of employment, among others. Conventional approaches underlying current building design practices fall short of covering the relevant environmental and social implications derived from inappropriate design, construction, and planning. The development of adequate sustainable design strategies is therefore becoming extremely relevant with regard to the achievement of the United Nations 2030 Agenda Goals for Sustainable Development.

This Special Issue aims to increase knowledge on sustainable design practices by highlighting the actual research trends that explore efficient ways to reduce the environmental consequences related to the construction industry while promoting social wellbeing and economic development. These objectives include but are not limited to:

  • Life-cycle-oriented building and infrastructure design;
  • Design optimization based on sustainable criteria;
  • Maintenance design towards sustainability;
  • Inclusion of social impacts in the design of buildings and infrastructures;
  • Resilience and sustainability;
  • Use of sustainable materials;
  • Decision-making processes that effectively integrate economic, environmental, and social aspects.

Papers selected for this Special Issue will be subject to a rigorous peer-review procedure with the aim of rapid and wide dissemination of research results, developments, and applications.

Submission

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. International Journal of Environmental Research and Public Health is an international peer-reviewed open access semimonthly journal published by MDPI.

Keywords

  • Sustainable design and construction
  • Life cycle assessment
  • Sustainability in decision making
  • Green buildings
  • Sustainable maintenance
  • Resilient structures
  • Sustainable materials
  • Social life cycle assessment
  • Sustainable management of infrastructures
  • Multiobjective optimization for sustainable development

Métodos de decisión para definir la mejor producción en la industria de la maquinaria agrícola

Acaban de publicarnos un artículo en la revista Sustainability, revista indexada en el JCR. En este caso se ha realizado un análisis comparativo de la producción de la maquinaria agrícola considerando la sostenibilidad en la toma de decisión multicriterio. El trabajo se enmarca dentro del proyecto de investigación HYDELIFE que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València.

Este trabajo presenta la aplicación de métodos de decisión para definir la mejor producción en la industria de la maquinaria agrícola. Con este objetivo, se identificó la programación actual de la línea de producción, así como el flujo de producción, realizando un análisis de inventario y un estudio de impacto ambiental. Se definieron siete alternativas para el mix de producción de remolques de grano, considerando diferentes materiales y procesos de producción. La selección de la mejor programación según los diferentes criterios se realizó mediante el proceso de jerarquía analítica (AHP) y el análisis envolvente de datos (DEA) para evaluar las implicaciones gerenciales en la toma de decisiones. Los resultados obtenidos mediante el AHP identificaron una única alternativa como la mejor, lo que facilita la toma de decisiones. El método DEA identificó dos alternativas como las más eficientes, y en este caso el gestor puede elegir entre una combinación de productos que genere un menor impacto ambiental o una mayor rentabilidad. Aunque se aplica a la industria agrícola, la metodología presentada puede adaptarse fácilmente a otras actividades relacionadas con el entorno construido, como la industria de la construcción.

Abstract:

Competition among companies is growing globally, with the need to increase productivity and efficiency in the product sector. However, there is also a growing concern about global warming and the depletion of natural resources, as well as their effects on human health. In this context, all human activities that involve intense usage of resources must take into account sustainability as one of the decision criteria. This work presents the application of decision-making methods to define the best product mix in the agricultural machinery industry. With this objective, the current schedule of the production line was identified, along with the production flow, by performing an inventory analysis and an environmental impact study (endpoint). A total of seven alternatives for the production mix of grain trailers were defined, considering different materials and production processes. The selection of the best schedule according to the different criteria was performed through the analytic hierarchy process (AHP) and data envelopment analysis (DEA) to evaluate the managerial implications for decision making. The results obtained through AHP identified a single alternative as being the best, which facilitates the decision making. The DEA method identified two alternatives as the most efficient, and in this case the manager can choose between a product mix that generates lesser environmental impact or greater profitability. Although applied to agricultural industry, the presented methodology can be easily adapted to other activities related to the built environment, such as construction industry.

Keywords:

Analytic hierarchy process (AHP); data envelopment analysis (DEA); sustainability; product mix; agricultural industry; decision making

Reference:

HOOSE, A.; YEPES, V.; KRIPKA, M. (2021). Selection of Production Mix in the Agricultural Machinery Industry considering Sustainability in Decision Making. Sustainability, 13(16), 9110; DOI:10.3390/su13169110

Descargar (PDF, 441KB)

Selección de alternativas sostenibles para el proyecto de viviendas de bajo coste en Brasil

Nos acaban de publicar en la revista Sustainaibility (segundo cuartil en Web of Science) un artículo donde se aplica la toma de decisiones multicriterio y el análisis de ciclo de vida para seleccionar viviendas de bajo coste desde el punto de vista de la sostenibilidad en el contexto de Brasil.

Se trata del fruto del trabajo conjunto desarrollado por el profesor Moacir Kripka, catedrático de estructuras en la Universidade de Passo Fundo, que estuvo de estancia en nuestra universidad recientemente.

Este artículo forma parte de nuestra línea de investigación DIMALIFE 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.

Como se trata de una publicación en abierto, os dejo a continuación el artículo completo para su descarga.

Referencia:

BIANCHI, P.F.; YEPES, V.; VITORIO, P.C., Jr.; KRIPKA, M. (2021). Study of alternatives for the design of sustainable low-income housing in BrazilSustainability, 13(9):4757. DOI:10.3390/su13094757

Descargar (PDF, 1.53MB)

 

 

Open Access Book: Optimization for Decision Making II

Tengo el placer de compartir con todos vosotros, totalmente en abierto, un libro que he editado junto con el profesor de la Universidad de Zaragoza, José María Moreno Jiménez. La labor de editar libros científicos es una oportunidad de poder seleccionar aquellos autores y temas que destacan en un ámbito determinado. En este caso, la optimización en la toma de decisiones.

Este libro forma parte de una serie sobre toma de decisiones. Podéis descargar también el primer libro de la serie en la siguiente dirección: https://victoryepes.blogs.upv.es/2020/10/09/open-access-book-optimization-for-decision-making/

Además, resulta gratificante ver que el libro se encuentra editado en abierto, por lo que cualquiera de vosotros os lo podéis descargar sin ningún tipo de problema en esta entrada del blog. También os lo podéis descargar, o incluso pedirlo en papel, en la página web de la editorial MPDI: https://www.mdpi.com/books/pdfview/book/3129

 

Referencia:

YEPES, V.; MORENO-JIMÉNEZ, J.M. (Eds.) (2020). Optimization for Decision Making II. MPDI, 302 pp., Basel, Switzerland. ISBN 978-3-03943-607-1

 

Preface to ”Optimization for Decision Making II”

Decision making is one of the distinctive activities of the human being; it is an indication of the degree of evolution, cognition and freedom of the species. In the past, until the end of the 20th century, scientific decision making was based on the paradigms of substantive rationality (normative approach) and procedural rationality (descriptive approach). Since the beginning of the 21st century and the advent of the Knowledge Society, decision making has been enriched with new constructivist, evolutionary and cognitive paradigms that aim to respond to new challenges and needs; especially the integration into formal models of the intangible, subjective and emotional aspects associated with the human factor, and the participation in decision-making processes of spatially distributed multiple actors that intervene in a synchronous or an asynchronous manner. To help address and resolve these types of questions, this book comprises 16 chapters that present a series of decision models, methods and techniques and their practical applications in the fields of economics, engineering and social sciences. The chapters collect the papers included in the “Optimization for Decision Making II” Special Issue of the Mathematics journal, 2020, 8(6), first decile of the JCR 2019 in the Mathematics category. We would like to thank both the MDPI publishing and editorial staff for their excellent work, as well as the 51 authors who have collaborated in its preparation. The papers cover a wide spectrum of issues related to the scientific resolution of problems; in particular, related to decision making, optimization, metaheuristics, and multi-criteria decision making. We hope that the papers, with their undoubted mathematical content, can be of use to academics and professionals from the many branches of knowledge (philosophy, psychology, economics, mathematics, decision science, computer science, artificial intelligence, neuroscience and more) that have, from such diverse perspectives, approached the study of decision making, an essential aspect of human life and development.

Víctor Yepes, José M. Moreno-Jiménez
Editors

About the Editors

Víctor Yepes Full Professor of Construction Engineering; he holds a Ph.D. degree in civil engineering. He serves at the Department of Construction Engineering, Universitat Politecnica de Valencia, Valencia, Spain. He has been the Academic Director of the M.S. studies in concrete materials and structures since 2007 and a Member of the Concrete Science and Technology Institute (ICITECH). He is currently involved in several projects related to the optimization and life-cycle assessment
of concrete structures as well as optimization models for infrastructure asset management. He is currently teaching courses in construction methods, innovation, and quality management. He authored more than 250 journals and conference papers including more than 100 published in the journal quoted in JCR. He acted as an Expert for project proposals evaluation for the Spanish Ministry of Technology and Science, and he is the Main Researcher in many projects. He currently serves as the Editor-in-Chief of the International Journal of Construction Engineering and Management and a member of the editorial board of 12 international journals (Structure & Infrastructure Engineering, Structural Engineering and Mechanics, Mathematics, Sustainability, Revista de la Construcción, Advances in Civil Engineering, and Advances in Concrete Construction, among others).

José María Moreno-Jiménez Full Professor of Operations Research and Multicriteria Decision Making, received the degrees in mathematics and economics as well as a Ph.D. degree in applied mathematics from the University of Zaragoza, Spain; where he is teaching from the course 1980–1981. He is the Head of the Quantitative Methods Area in the Faculty of Economics and Business of the University of Zaragoza from 1997, the Chair of the Zaragoza Multicriteria Decision Making Group from 1996, a member of the Advisory Board of the Euro Working Group on Decision Support Systems from 2017, and an Honorary Member of the International Society on Applied Economics ASEPELT from 2019. He has also been the President of this international scientific society (2014–2018) and the Coordinator of the Spanish Multicriteria Decision Making Group (2012–2015). His research interests are in the general area of Operations Research theory and practice, with an emphasis on multicriteria decision making, electronic democracy/cognocracy, performance analysis, and industrial and technological diversification. He has published more than 250 papers in scientific books and journals in the most prestigious editorials and is a member of the Editorial Board of several national and international journals.

Descargar (PDF, 5.32MB)