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Ingeniería de Decisión
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Guía de selección

¿Qué método multicriterio debo usar?

Son dos decisiones separadas. Primero eliges cómo comparar tus alternativas (siete métodos; te ayudamos con unas pocas preguntas). Después eliges cómo pesar los criterios: con juicios de expertos (AHP) o de forma objetiva con los datos (CRITIC o Entropía).

¿Tu pregunta es «dónde»?

Si vas a ubicar o zonificar algo en un territorio (una boya, una finca solar, un cultivo), no eliges entre 3–9 alternativas: eliges entre las celdas de un mapa. Eso es un mapa de aptitud (AHP + SIG), con los mismos pesos AHP de tus expertos.

Ver cómo se hace

Cuestionario de selección de método

Pregunta 1 de hasta 4

¿Qué información tienes para comparar tus alternativas?

Elige la opción que mejor describa los datos de tu problema.

Los 7 métodos, lado a lado

Qué necesita cada uno, qué entrega y cuándo conviene.

MétodoCompara alternativas conResultadoCuándo convieneTen en cuenta
AHPComparación por paresJuicios de expertos por pares; no hace falta ningún dato numérico.Ranking completo con pesos y razón de consistencia.Las alternativas se valoran por criterio experto o no tienen una medida objetiva, y son pocas (hasta unas 9).Las comparaciones crecen rápido con cada alternativa nueva, y los juicios deben ser consistentes (CR < 0.10).
TOPSISDistancia al idealMatriz de decisión con un número por alternativa y criterio.Ranking completo por coeficiente de cercanía (0 a 1).Tienes datos cuantitativos y quieres un ranking completo con un argumento geométrico fácil de explicar.Es compensatorio: una nota muy buena en un criterio puede tapar una muy mala en otro.
VIKORDistancia al idealMatriz de decisión numérica y el parámetro v (peso de la mayoría frente al pesar individual).Ranking por Q (con S y R) o conjunto de compromiso.Hay partes con intereses en conflicto y te importa que la elegida no deje a nadie muy perjudicado.Si no se cumplen las dos condiciones de Opricovic y Tzeng, el resultado es un conjunto de compromiso (varias alternativas), no un ganador único. El orden depende de v.
PROMETHEESobreclasificaciónMatriz de decisión numérica.Ranking completo por flujo neto Φ.Quieres que una diferencia pequeña pese poco y una grande pese mucho, en vez de comparar solo «gana / pierde».Por defecto usa la función lineal (tipo III) con el rango de cada criterio como umbral, como en el curso; puedes elegir otra de las seis funciones por criterio, y sus umbrales los fijas tú. Muestra PROMETHEE II (flujo neto) y PROMETHEE I (orden parcial).
ELECTRESobreclasificaciónMatriz de decisión numérica y los umbrales de concordancia (c*) y discordancia (d*).Grafo de superación y núcleo (puede tener varias alternativas: no siempre hay un ganador único).No quieres que un buen valor compense uno inaceptable: si una alternativa pierde por mucho en un criterio (discordancia alta), no puede superar a la otra.No entrega un ranking: entrega un grafo de superación con posibles incomparables. Los umbrales los eliges tú.
SAWSuma ponderadaMatriz de decisión numérica.Ranking completo por puntaje ponderado.Necesitas un resultado que cualquiera pueda auditar con una hoja de cálculo, o una primera aproximación antes de métodos más finos.Compensatorio y sensible a los valores extremos de cada criterio (los usa para normalizar).
Fuzzy TOPSISDistancia difusa al idealUna etiqueta lingüística por alternativa y criterio (VP, P, F, G, VG); no números.Ranking completo por coeficiente de cercanía difuso.Solo tienes percepciones («buena», «regular»…) y quieres que la imprecisión quede en el modelo, no escondida en un número inventado.Las etiquetas se traducen a números difusos fijos (escala de Chen, 2000); dos personas pueden leer «Regular» distinto.

Pesos de los criterios: AHP usa siempre juicios de expertos; los otros seis pueden usar AHP, CRITIC o Entropía.

Pesos de los criterios: AHP, CRITIC o Entropía

Los pesos objetivos no miden qué tan importante es un criterio para ti, sino cuánto se diferencian tus alternativas en él. Úsalos como respaldo o cuando no hay expertos, no como sustituto de una decisión de valores.

AHP (expertos)

Los pesos salen de la comparación por pares de criterios que hacen los expertos (eigenvector principal de Saaty; media geométrica entre expertos).

Cuándo conviene. Los pesos deben reflejar lo que le importa a quien decide: tienes expertos o decisores que pueden opinar qué criterio pesa más.

Necesita. Un panel de expertos (pestaña Expertos).

Ojo. Refleja las preferencias del panel, no una verdad objetiva: depende de quién juzga y exige juicios consistentes (CR < 0.10). Como método de ranking completo (no solo para los pesos), agregar o quitar una alternativa puede invertir el orden de las demás (Belton & Gear, 1983).

  • Saaty, T. L. (1980). The Analytic Hierarchy Process: Planning, priority setting, resource allocation. McGraw-Hill.
  • Saaty, T. L. (1990). How to make a decision: The Analytic Hierarchy Process. European Journal of Operational Research, 48(1), 9–26. https://doi.org/10.1016/0377-2217(90)90057-I
  • Forman, E., & Peniwati, K. (1998). Aggregating individual judgments and priorities with the Analytic Hierarchy Process. European Journal of Operational Research, 108(1), 165–169. https://doi.org/10.1016/S0377-2217(97)00244-0
  • Belton, V., & Gear, T. (1983). On a short-coming of Saaty's method of analytic hierarchies. Omega, 11(3), 228–230. https://doi.org/10.1016/0305-0483(83)90047-6

CRITIC (objetivo)

Los pesos se calculan solos a partir de la matriz de decisión: un criterio pesa más cuanto más varía entre alternativas (desviación estándar) y cuanto menos se parece a los demás (correlación baja). No intervienen expertos.

Cuándo conviene. No tienes expertos a mano, o quieres un respaldo objetivo. Premia los criterios que separan bien las alternativas y que no repiten lo que ya dice otro criterio.

Necesita. La matriz de decisión llena (con varias alternativas).

Ojo. Mide contraste de los datos, no importancia para quien decide: un criterio muy relevante pero casi igual en todas las alternativas recibe peso bajo, y uno muy correlacionado con otros también. Necesita al menos 2 alternativas y variación en los criterios. Se recalcula si cambia la matriz.

  • Diakoulaki, D., Mavrotas, G., & Papayannakis, L. (1995). Determining objective weights in multiple criteria problems: The CRITIC method. Computers & Operations Research, 22(7), 763–770. https://doi.org/10.1016/0305-0548(94)00059-H
  • Aznar Bellver, J., & Guijarro Martínez, F. (2012). Nuevos métodos de valoración: Modelos multicriterio (2.ª ed.). Editorial Universitat Politècnica de València. ISBN 978-84-8363-982-5.
  • ul Amin, F., Qian-Li, D., Grzybowska, K., Ahmed, Z., & Bo-Rui, Y. (2022). A novel fuzzy-based VIKOR–CRITIC soft computing method for evaluation of sustainable supply chain risk management. Sustainability, 14(5), 2827. https://doi.org/10.3390/su14052827

Entropía de Shannon (objetivo)

Los pesos se calculan solos a partir de la matriz de decisión: un criterio cuyos valores se diferencian más entre alternativas tiene menor entropía, informa más y recibe más peso. No intervienen expertos.

Cuándo conviene. Igual que CRITIC pero más simple: pesa más los criterios cuyos valores más se diferencian entre alternativas. Útil cuando los criterios son poco correlacionados.

Necesita. La matriz de decisión llena, con valores positivos y varias alternativas.

Ojo. Mide dispersión de los datos, no importancia para quien decide; necesita valores positivos (no admite negativos) y varias alternativas. Los criterios de costo se invierten (1/x) antes de calcular las proporciones. Se recalcula si cambia la matriz.

  • Shannon, C. E. (1948). A mathematical theory of communication. Bell System Technical Journal, 27(3), 379–423; 27(4), 623–656. https://doi.org/10.1002/j.1538-7305.1948.tb01338.x
  • Shannon, C. E., & Weaver, W. (1949). The mathematical theory of communication. University of Illinois Press.
  • Zeleny, M. (1982). Multiple criteria decision making. McGraw-Hill.
  • Aznar Bellver, J., & Guijarro Martínez, F. (2012). Nuevos métodos de valoración: Modelos multicriterio (2.ª ed.). Editorial Universitat Politècnica de València. ISBN 978-84-8363-982-5.
  • Su, J., & Sun, Y. (2023). An improved TOPSIS model based on cumulative prospect theory: Application to ESG performance evaluation of state-owned mining enterprises. Sustainability, 15(13), 10046. https://doi.org/10.3390/su151310046

Bibliografía de los métodos

Publicaciones de referencia (formato APA 7.ª). Las fórmulas de cada método están en «Fórmulas».

AHP · Analytic Hierarchy ProcessSaaty, T. L. (1990). How to make a decision: The Analytic Hierarchy Process. European Journal of Operational Research, 48(1), 9–26. https://doi.org/10.1016/0377-2217(90)90057-I
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TOPSIS · Technique for Order Preference by Similarity to Ideal SolutionHwang, C. L., & Yoon, K. (1981). Multiple Attribute Decision Making: Methods and Applications. Springer-Verlag, Berlin/Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-48318-9
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VIKOR · VlseKriterijumska Optimizacija I Kompromisno ResenjeOpricovic, S., & Tzeng, G. H. (2004). Compromise solution by MCDM methods: A comparative analysis of VIKOR and TOPSIS. European Journal of Operational Research, 156(2), 445–455. https://doi.org/10.1016/S0377-2217(03)00020-1
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PROMETHEE I y II · Preference Ranking Organization METHodBrans, J. P., & Vincke, P. (1985). A preference ranking organisation method: The PROMETHEE method for multiple criteria decision-making. Management Science, 31(6), 647–656. https://doi.org/10.1287/mnsc.31.6.647
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ELECTRE · ELimination Et Choix Traduisant la REalitéRoy, B. (1991). The outranking approach and the foundations of ELECTRE methods. Theory and Decision, 31(1), 49–73. https://doi.org/10.1007/BF00134132
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SAW · Simple Additive WeightingMacCrimmon, K. R. (1968). Decisionmaking among multiple-attribute alternatives: A survey and consolidated approach (RAND Memorandum RM-4823-ARPA). RAND Corporation. https://www.rand.org/pubs/research_memoranda/RM4823.html
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Fuzzy TOPSIS · Números Difusos Triangulares (TFN)Chen, C. T. (2000). Extensions of the TOPSIS for group decision-making under fuzzy environment. Fuzzy Sets and Systems, 114(1), 1–9. https://doi.org/10.1016/S0165-0114(97)00377-1
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