Metodología de apoyo a la decisión en la selección y planificación de cartera de proyectos de investigación y desarrollo bajo incertidumbre en organizaciones del sector público

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Arratia Martinez, Nancy Maribel

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Actualmente, existen muchas organizaciones que a través de la publicación de convocatorias dirigen la gestión de fondos públicos para financiar proyectos de investigación y desarrollo. El gran número de solicitudes y el presupuesto limitado muestran la necesidad de incorporar técnicas de apoyo a la decisión que permitan seleccionar aquellas propuestas que optimicen los objetivos establecidos con la mejor gestión de los recursos. De forma general, el problema consiste en seleccionar un conjunto de propuestas que optimicen ciertas medidas de impacto social designadas por un tomador de decisiones, respetando restricciones de disponibilidad de recursos en un horizonte de planificación. En esta investigación se presenta una metodología de apoyo a la decisión desde la perspectiva de la investigación de operaciones para resolver el problema de selección y planificación de carteras de proyectos de investigación y desarrollo con interdependencias, bajo incertidumbre. Las características consideradas en el estudio del problema de selección y planificación de carteras de proyectos son: múltiples objetivos, desglose de proyectos mediante tareas, interdependencias de proyectos y/o tareas, asignación de recursos a tareas de proyectos, políticas de balanceo de la cartera, incertidumbre y planificación. Como parte de la metodología se desarrolló un modelo de programación lineal entero mixto, un algoritmo computacional multiobjetivo basado en métodos exactos y uno basado en métodos aproximados que permiten construir las carteras de proyectos alternativas que posteriormente son presentadas al tomador de decisiones. Además, se incorporó a la metodología, una técnica para tratar aquella información que no se conoce con total certeza basada en la representación mediante números difusos triangulares.

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Tesís Leída el 28 de junio de 2017.

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