– Teoría de las Perspectivas. La elección racional y el encuadre de las decisiones. Sesgos cognitivos en las decisiones.
– Problemas con objetivos múltiples. generalidades. Selección de criterios y variables de decisión; escalas; normalización. Cálculo del grado de importancia de las variables de decisión: Desvío, Entropía y el método CRITIC.
– Métodos suma ponderada, TOPSIS y familia de métodos ELECTRE.
– Reversión de rankings, y análisis de sensibilidad. Paradoja de los métodos multicriterio.

– Juan B. Cabral (UNC-CONICET)
– Nadia Luzcywo (UNC)

– Aytekin, A. (2021). Comparative analysis of the normalization techniques in thecontext of MCDM problems. Decision Making: Applications in Management and Engineering, 4(2), 1-25.
– Cabral, Juan Bautista (2018). Scikit-Criteria Documentation.
– Montibeller, G., & Von Winterfeldt, D. (2015). Cognitive and motivational biases in decision and risk analysis. Risk analysis, 35(7), 1230-1251.
– Odu, G. O. (2019). Weighting methods for multi-criteria decision making technique. Journal of Applied Sciences and Environmental Management, 23(8), 1449-1457.
– Tversky, A., & Kahneman, D. (1989). Rational choice and the framing of decisions. In Multiple criteria decision making and risk analysis using microcomputers (pp. 81-126). Springer, Berlin, Heidelberg.
– Tzeng, G. H., & Huang, J. J. (2011). Multiple attribute decision making: methods and applications. CRC press.

16 horas sincrónicas + 8 horas de apoyo.

Se evaluará mediante la presentación de dos trabajos prácticos donde los alumnos harán uso de la suite Jupyter y la librería Scikit-Criteria, para la implementación práctica de los contenidos vistos en la materia.

– El primer trabajo práctico consistirá en el desarrollo de un método multicriterio, utilizando el soporte disponible en las estructuras y funciones básicas de Scikit-Criteria.

– El segundo consistirá en el análisis y selección de alternativas utilizando todos los métodos disponibles en la librería y la presentación de un informe explicativo.

Se presentarán conjuntos de datos para cada tarea, y adicionalmente se permitirá a los alumnos elegir un problema a trabajar distinto.