Lógica neutrosófica aplicada al análisis de la sostenibilidad de puentes en ambientes marinos

Acaban de publicarnos un artículo en la revista Structure and Infrastructure Engineering (revista indexada en el JCR) sobre la aplicación de la lógica neutrosófica (una generalización de la lógica difusa y la lógica intuicionista) al diseño y mantenimiento de puentes en ambiente marino. El trabajo se enmarca dentro del proyecto de investigación DIMALIFE que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València.

La metodología propuesta utiliza la lógica neutrosófica para obtener los pesos en un Proceso Analítico Jerárquico (AHP) que considerar la subjetividad de los expertos en el proceso de toma de decisión. Se ha aplicado al diseño sostenible de puentes y su mantenimiento considerando simultáneamente las tres dimensiones de la sostenibilidad.

El artículo se puede descargar gratuitamente en el siguiente enlace:

https://www.tandfonline.com/eprint/2KZDAHNK4BPJKPSY4XSF/full?target=10.1080/15732479.2019.1676791

ABSTRACT:

Essential infrastructures such as bridges are designed to provide a long-lasting and intergenerational functionality. In those cases, sustainability becomes of paramount importance when the infrastructure is exposed to aggressive environments, which can jeopardise their durability and lead to significant maintenance demands. The assessment of sustainability is however often complex and uncertain. The present study assesses the sustainability performance of 16 alternative designs of a concrete bridge deck in a coastal environment on the basis of a neutrosophic group analytic hierarchy process (AHP). The use of neutrosophic logic in the field of multi-criteria decision-making, as a generalisation of the widely used fuzzy logic, allows for a proper capture of the vagueness and uncertainties of the judgements emitted by the decision-makers. TOPSIS technique is then used to aggregate the different sustainability criteria. From the results, it is derived that only the simultaneous consideration of the economic, environmental and social life cycle impacts of a design shall lead to adequate sustainable designs. Choices made based on the optimality of a design in only some of the sustainability pillars will lead to erroneous conclusions. The use of concrete with silica fume has resulted in a sustainability performance of 46.3% better than conventional concrete designs.

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REFERENCIA:
NAVARRO, I.J.; YEPES, V.; MARTÍ, J.V. (2019). Sustainability assessment of concrete bridge deck designs in coastal environments using neutrosophic criteria weights. Structure and Infrastructure Engineering, DOI: 10.1080/15732479.2019.1676791

Últimas investigaciones sobre mantenimiento de puentes en ambiente marino

https://es.wikipedia.org/wiki/Costas_bonaerenses

Dentro de nuestro grupo de investigación, y dentro del proyecto DIMALIFE, se está ultimando la tesis doctoral de Ignacio J. Navarro sobre la evaluación del ciclo de vida aplicada al diseño sostenible de puentes pretensados en ambiente marino. Esta tesis, cuya lectura está programada para este mes de noviembre, la he codirigido con el profesor José V. Martí.

Por su interés, voy a sintetizar de forma muy breve las principales contribuciones de la tesis y las principales referencias de los artículos científicos publicados al respecto, por si os resultan útiles.

  • En el artículo [1] se realizó un análisis de los costes del ciclo de vida asociados a distintos diseños para tableros de puente en ambiente marino. Los impactos de la fase de mantenimiento en este tipo de ambientes pueden suponer más del 50% de los costes totales del ciclo de vida. Los diseños basados en tratamientos superficiales hidrófugos, adición de humo de sílice, o reducciones significativas de la relación agua/cemento proporcionan reducciones de los costes del ciclo de vida superiores al 45% respecto al diseño real tomado como referencia en el trabajo.
  • En el artículo [2] se proponen indicadores sociales aplicados a puentes, y se propone una metodología adaptada a las normas ISO ambientales para evaluar el impacto social a lo largo del ciclo de vida de una infraestructura. Se analizan los impactos sociales a lo largo del ciclo de vida de un puente en ambiente marino, derivados de su construcción y su mantenimiento. Además, en el artículo se optimiza el mantenimiento para maximizar el beneficio social.
  • En el artículo [3] se analizan 15 diseños alternativos de un tablero de puente en ambiente marino, y de sus impactos ambientales a lo largo de su ciclo de vida. Los impactos ambientales se evalúan atendiendo a la metodología Ecoindicador 99. En el trabajo se comprueba que los impactos ambientales durante la fase de mantenimiento son muy significativos. Además, la optimización del mantenimiento se revela fundamental para reducir impactos a lo largo del ciclo de vida.
  • En el artículo [4] se ha llevado a cabo la optimización del mantenimiento para distintos diseños alternativos en puentes en ambientes marinos considerando criterios ambientales y económicos. La optimización se ha llevado a cabo considerando criterios de fiabilidad estructural. Los diseños con hormigones con humo de sílice han resultado en el mejor comportamiento en términos económicos, con una reducción de costes de ciclo de vida del 76% respecto a un diseño con hormigón convencional. En lo ambiental, el uso de tratamientos superficiales hidrófugos ha dado lugar a una reducción de los impactos del ciclo de vida del puente de referencia del 82,8%.
  • En el artículo [5] se ha revisado cómo se evalúa la sostenibilidad en las infraestructuras, a la vista de la formulación de los Objetivos de Desarrollo Sostenible establecidos para 2030. Se ha detectado un importante déficit metodológico en la evaluación de la sostenibilidad de las infraestructuras.
  • Por último, en el artículo [6] se ha aplicado la lógica neutrosófica (una generalización de la lógica difusa y la lógica intuicionista) para obtener los pesos mediante la metodología AHP para considerar la subjetividad de los expertos en el proceso de toma de decisión. Se ha aplicado al diseño sostenible de puentes y su mantenimiento. Se comprueba que el diseño sostenible requiere la consideración simultánea de las tres dimensiones de la sostenibilidad.

Con todo, aún se encuentran en fase de redacción y envío un par de artículos científicos que complementan la tesis. En cuanto tengamos más noticias, os avisaré de lo que vamos haciendo. Os dejo, de momento, las referencias que he utilizado.

Referencias:

  1. 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:3390/su10030845
  2. 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
  3. 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. DOI:10.1016/j.jclepro.2018.06.110
  4. 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
  5. NAVARRO, I.J.; YEPES, V.; MARTÍ, J.V. (2019). A review of multi-criteria assessment techniques applied to sustainable infrastructures design. Advances in Civil Engineering, 2019: 6134803. DOI:10.1155/2019/6134803
  6. NAVARRO, I.J.; YEPES, V.; MARTÍ, J.V. (2019). Sustainability assessment of concrete bridge deck designs in coastal environments using neutrosophic criteria weights. Structure and Infrastructure Engineering, DOI: 10.1080/15732479.2019.1676791

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Special Issue “Optimization for Decision Making II”

 

 

 

 

 

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.

  • Open Access – free for readers, with article processing charges (APC) paid by authors or their institutions.
  • High visibility: Indexed in the Science Citation Indexed Expanded – SCIE (Web of Science) from Vol. 4 (2016), Scopus, and Zentralblatt MATH from Vol. 3 (2015).
  • Rapid publication: manuscripts are peer-reviewed and a first decision provided to authors approximately 21.7 days after submission; acceptance to publication is undertaken in 5.3 days (median values for papers published in this journal in the second half of 2018).
  • Recognition of reviewers: reviewers who provide timely, thorough peer-review reports receive vouchers entitling them to a discount on the APC of their next publication in any MDPI journal, in appreciation of the work done.

Impact Factor: 1.105 (2018)  (First quartile, JCR)

Special Issue “Optimization for Decision Making II”

Deadline for manuscript submissions: 29 February 2020.

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 is 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 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. The Article Processing Charge (APC) for publication in this open access journal is 1200 CHF (Swiss Francs). Submitted papers should be well formatted and use good English. Authors may use MDPI’s English editing service prior to publication or during author revisions.

Keywords

  • Multicriteria decision making
  • Optimization techniques
  • Multiobjective optimization

 

Vídeo y presentación completa conferencia sobre toma de decisiones en puentes

El 23 de mayo de 2019 tuve la oportunidad de impartir una conferencia en el Centro de Estudios Avanzados y Extensión de la Pontificia Universidad Católica de Valparaíso, en su sede de Santiago (Chile). El título de la charla coincide con el proyecto DIMALIFE, que en este momento tenemos en marcha dentro de nuestro grupo de investigación de la Universitat Politècnica de València: “Toma de decisiones en la gestión del ciclo de vida de puentes e infraestructuras viarias de alta eficiencia social y medioambiental bajo presupuestos restrictivos”. En este enlace podéis ver una nota de prensa sobre la misma: http://www.pucv.cl/pucv/noticias/primera-persona/investigador-de-la-universitat-politecnica-de-valencia-realiza/2019-05-27/164204.html

La conferencia se pudo ver también por streaming en directo. Agradezco a la PUCV la grabación de la misma. Os paso a continuación no solo el vídeo sino también la presentación del PowerPoint utilizado en la misma. Espero que os sea de interés.

Descargar (PDF, 7.01MB)

 

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MS-ReRo y D-ROSE: Nuevas metodologías para evaluar la incertidumbre de los riesgos y oportunidades de las infraestructuras

Acaban de publicarnos un artículo en la revista Journal of Cleaner Production, revista de ELSEVIER indexada en el primer decil del JCR. Presentamos un sistema integral de apoyo a la planificación urbana que integra la generación de planificación de alternativas, la evaluación de dichas alternativas bajo un conjunto de escenarios relevantes seleccionados dinámicamente de forma cognitiva, y la propuesta de políticas que acompañen a la alternativa de planificación seleccionada. Para ello presentamos dos métodos novedosos: (1) la identificación “a posteriori” de escenarios relevantes para la evaluación de la vulnerabilidad y resiliencia de las alternativas, y (2) la evaluación de la incertidumbre relacional. De acuerdo con los riesgos y las oportunidades que soporta el sistema, la metodología permite seleccionar un plan de infraestructura para paliar el problema de la vulnerabilidad urbana, así como un conjunto de contratos para su correcta implementación en las diferentes administraciones públicas y en diferentes escalas del sistema de infraestructura. La metodología se aplica a un estudio de caso en España, en el que primero se proponen planes óptimos de infraestructura urbana que contribuyan a mejorar el problema de la urbanización, y luego evalúan los riesgos y las oportunidades asociadas a las alternativas de planificación para, finalmente presentar un conjunto de medidas políticas para acompañar la implementación de la alternativa seleccionada. 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 3 de abril de 2019 en el siguiente enlace: https://authors.elsevier.com/c/1YZ1b3QCo9R7vs

Abstract

There is a growing interest in model-based decision support systems contributing to strategic planning. The application of these in the case of urban infrastructure planning requires methods specifically aimed at addressing the relational uncertainties arising from the complex, multi-scale, nature of this field. This study presents UPSS, a comprehensive urban planning support systemintegrating the generation of planning alternatives, the evaluation of alternatives under a set of relevant scenarios selected dynamically in a cognitive way, and the proposal of policies to accompany the planning alternative. For this purpose, UPSS integrates two novel methods. These deal respectively with the ex post identification of relevant scenarios for the evaluation of the vulnerability and resilience of the alternatives, and with the assessment of relational uncertainty. According to the risks and opportunities borne by the system, the process makes it possible to select an infrastructure plan to alleviate the problem of urban vulnerability, as well as a set of relational contracts for its proper implementation across the different governmental scales of the infrastructure system. The whole process is tested via a case study, in which USPP first proposes optimal urban infrastructure plans that contribute to ameliorate the problem of urban vulnerability in Spain, then evaluates the risks and opportunities attached to the planning alternatives, and finally presents sets of policy measures to accompany the implementation of the alternative selected.

Keywords:

Urban vulnerability; Infrastructure planning; Multi-scale; Risk; Opportunity; Relational uncertainty

Reference:

SALAS, J.; YEPES, V. (2019). MS-ReRO and D-ROSE methods: assessing relational uncertainty and evaluating scenarios’ risks and opportunities on multi-scale infrastructure systems. Journal of Cleaner Production, 216:607-623. DOI:10.1016/j.jclepro.2018.12.083

 

 

 

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 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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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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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