EL ANALISIS MULTICRITERIO PARA PRIORIZAR PROYECTOS

 EL ANALISIS MULTICRITERIO PARA PRIORIZAR PROYECTOS

El análisis multicriterio es una técnica utilizada para priorizar proyectos de inversión en función de varios criterios. En el contexto de proyectos de inversión en el área de medio ambiente, es importante considerar múltiples factores, como impacto ambiental, rentabilidad, sostenibilidad, entre otros. A continuación, te proporciono un ejemplo de un algoritmo en Python que puede ayudarte a realizar un análisis multicriterio para priorizar proyectos de inversión en el área de medio ambiente:

# Definición de proyectos y criterios

proyectos = ["Proyecto A", "Proyecto B", "Proyecto C"]

criterios = ["Impacto Ambiental", "Rentabilidad", "Sostenibilidad"]

 

# Matriz de decisión, donde se asigna una puntuación a cada proyecto en cada criterio

matriz_decision = np.array([

    [4, 8, 7],

    [7, 6, 5],

    [6, 5, 9]

])

 

# Pesos de importancia de los criterios (valores entre 0 y 1, donde la suma es igual a 1)

pesos_criterios = np.array([0.4, 0.3, 0.3])

 

# Normalización de la matriz de decisión

suma_columnas = matriz_decision.sum(axis=0)

matriz_normalizada = matriz_decision / suma_columnas

 

# Cálculo de la puntuación ponderada para cada proyecto

puntuacion_ponderada = np.dot(matriz_normalizada, pesos_criterios)

 

# Clasificar los proyectos en función de la puntuación ponderada

ranking_proyectos = np.argsort(puntuacion_ponderada)[::-1]

 

# Mostrar resultados

print("Proyectos prioritarios:")

for i, proyecto_idx in enumerate(ranking_proyectos):

    print(f"{i+1}. {proyectos[proyecto_idx]} - Puntuación Ponderada: {puntuacion_ponderada[proyecto_idx]}")

SOLUCION

Proyectos Prioritarios

1.     Proyecto C - puntuación ponderada   0,3486695267

2.     Proyecto B - puntuación ponderada   0,3308712958

3.     Proyecto A – puntuación ponderada  0,3204334365

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