Systemic decision making in AHP: a Bayesian approach

Systemic decision making is a new approach for dealing with complex multiactor decision making problems in which the actors’ individual preferences on a fixed set of alternatives are incorporated in a holistic view in accordance with the “principle of tolerance”. The new approach integrates all the preferences, even if they are encapsulated in different individual theoretical models or approaches; the only requirement is that they must be expressed as some kind of probability distribution. In this paper, assuming the analytic hier archy process (AHP) is the multicriteria technique employed to rank alternatives, the authors present a new methodology based on a Bayesian analysis for dealing with AHP systemic decision making in a local context (a single criterion). The approach integrates the individual visions of reality into a collective one by means of a tolerance distribution, which is defined as the weighted geometric mean of the individual preferences expressed as probability distributions. A mathematical justification of this distribution, a study of its statistical properties and aMonte Carlo method for drawing samples are also provided. The paper further presents a number of decisional tools for the evaluation of the acceptance of the tolerance distribution, the construction of tolerance paths that increase representativeness and the extraction of the relevant knowledge of the subjacent multiactor decisional process from a cognitive perspective. Finally, the proposed methodology is applied to the AHP-multiplicative model with lognormal errors and a case study related to a real-life experience in local participatory budgets for the Zaragoza City Council (Spain)

Link function selection in stochastic multicriteria decision making models

A stochastic formulation of the Analytic Hierarchy Process (AHP) using an approach based on Bayesian categorical data models has been developed. However, in categorical data models it is known that the selection of the link function may have an impact on the model estimates. In particular, the selection of the probit link implies an assumption that model error terms are normally distributed and this normality assumption is regularly utilized in other related methods such as the multiplicative AHP. We examine model performance with respect to the choice of two model link functions. With regard to point estimates, it is found that the logit formulation is better able to replicate the estimates obtained by the eigenvector decomposition associated with the original formulation of the AHP. By contrast, the probit link produces priorities which are consistently more moderate than those of the AHP. The results suggest that the logit formulation will be preferred by decision makers who wish to replicate the AHP priorities as closely as possible. The results also suggest that the unexamined use of the normality assumption in other stochastic AHP methods may have an impact on priority estimates and thus is worthy of further attention

Descripción, análisis y simulación de procesos forestales en el estado de México mediante tecnologías de la información geográfica

Texto en español y anexos en español e inglés, y resumen en español e inglésMéxico es uno de los países con mayor biodiversidad en el mundo. Su situación geográfica, topografía, tipos de suelos y la variedad de climas hacen que existan las condiciones necesarias para la presencia de diversos ecosistemas forestales, los cuales son esenciales por los servicios ambientales que ofrecen al propio medio natural y a la sociedad en particular. Sin embargo, estos ecosistemas se han visto alterados y modificados sustancialmente en las últimas décadas y son relativamente pocas las superficies boscosas, templadas o tropicales, que se encuentran inalteradas. La deforestación y sus consecuencias sobre otros recursos naturales, como el agua y los suelos, son cada día más comunes en diversas regiones del país. En este sentido, esta tesis doctoral propone una metodología integral para la descripción, análisis y simulación de algunos de los procesos forestales presentes en una región del centro de la República Mexicana, particularmente el Estado de México. Para conseguirlo, se utilizan y aplican diversas técnicas de análisis y Sistemas de Información Geográfica (SIG). El trabajo tiene tres objetivos particulares que conducen, de forma complementaria y secuencial, las fases metodológicas en las que está estructurada esta tesis. En primer lugar se determina el cambio de ocupación y uso del suelo ocurrido entre 1993 y 2000. En segundo lugar se investigan cuales son los factores relacionados con los cambios utilizando modelos de regresión lineal múltiple, regresión geográficamente ponderada y regresión logística. Y en tercer término, se propone una metodología para evaluar la localización de zonas de adecuación óptima para plantaciones forestales comerciales, de restauración y protección y agroforestales, mediante el uso integrado de técnicas de Evaluación Multicriterio (EMC) y SIG. Los resultados muestran que los bosques templados y tropicales sufrieron un significativo deterioro en la densidad del arbolado, el cual fue sustituido por vegetación secundaria, principalmente arbustiva. De igual forma, se detectaron superficies forestales que fueron transformadas a otras coberturas no forestales. Por el contrario, aunque en menor cantidad, se presentaron cambios que denotan cierta recuperación y revegetación. Por su parte, los modelos de regresión sugieren que ciertas actividades humanas están relacionadas con la pérdida de algunas superficies boscosas. El modelo geográficamente ponderado resultó un método novedoso para explorar y describir las relaciones que tienen variabilidad espacial en el territorio. Finalmente, los resultados de los modelos normativos indican que este tipo de simulaciones pueden servir de referencia para la ejecución de proyectos más realistas de repoblaciones forestales y de ésta forma lograr una planificación forestal más sostenible

Descripción, análisis y simulación de procesos forestales en el estado de México mediante tecnologías de la información geográfica

Texto en español y anexos en español e inglés, y resumen en español e inglésMéxico es uno de los países con mayor biodiversidad en el mundo. Su situación geográfica, topografía, tipos de suelos y la variedad de climas hacen que existan las condiciones necesarias para la presencia de diversos ecosistemas forestales, los cuales son esenciales por los servicios ambientales que ofrecen al propio medio natural y a la sociedad en particular. Sin embargo, estos ecosistemas se han visto alterados y modificados sustancialmente en las últimas décadas y son relativamente pocas las superficies boscosas, templadas o tropicales, que se encuentran inalteradas. La deforestación y sus consecuencias sobre otros recursos naturales, como el agua y los suelos, son cada día más comunes en diversas regiones del país. En este sentido, esta tesis doctoral propone una metodología integral para la descripción, análisis y simulación de algunos de los procesos forestales presentes en una región del centro de la República Mexicana, particularmente el Estado de México. Para conseguirlo, se utilizan y aplican diversas técnicas de análisis y Sistemas de Información Geográfica (SIG). El trabajo tiene tres objetivos particulares que conducen, de forma complementaria y secuencial, las fases metodológicas en las que está estructurada esta tesis. En primer lugar se determina el cambio de ocupación y uso del suelo ocurrido entre 1993 y 2000. En segundo lugar se investigan cuales son los factores relacionados con los cambios utilizando modelos de regresión lineal múltiple, regresión geográficamente ponderada y regresión logística. Y en tercer término, se propone una metodología para evaluar la localización de zonas de adecuación óptima para plantaciones forestales comerciales, de restauración y protección y agroforestales, mediante el uso integrado de técnicas de Evaluación Multicriterio (EMC) y SIG. Los resultados muestran que los bosques templados y tropicales sufrieron un significativo deterioro en la densidad del arbolado, el cual fue sustituido por vegetación secundaria, principalmente arbustiva. De igual forma, se detectaron superficies forestales que fueron transformadas a otras coberturas no forestales. Por el contrario, aunque en menor cantidad, se presentaron cambios que denotan cierta recuperación y revegetación. Por su parte, los modelos de regresión sugieren que ciertas actividades humanas están relacionadas con la pérdida de algunas superficies boscosas. El modelo geográficamente ponderado resultó un método novedoso para explorar y describir las relaciones que tienen variabilidad espacial en el territorio. Finalmente, los resultados de los modelos normativos indican que este tipo de simulaciones pueden servir de referencia para la ejecución de proyectos más realistas de repoblaciones forestales y de ésta forma lograr una planificación forestal más sostenible