Este es un paper que me hubiera gustado escribir a mí. En parte, porque muchas de las ideas que aparecen ya estaban en mi tesis doctoral de hace muchos años....aunque evidentemente ni fui capaz de plantear la forma de resolverlo, ni de comunicarlo.
La idea fundamental es que, en presencia de incertidumbre (en general, en presencia de ambigüedad, sea incertidumbre o criterios múltiples) el concepto de óptimo desaparece. Y por tanto, usar soluciones óptimas bajo un escenario para luego evaluarlo frente a incertidumbre no es lo ideal, porque te pierdes muchas soluciones sub-óptimas, pero mucho más robustas.
En este trabajo Lombardi et al nos presentan el estado del arte de MGA, una técnica para identificar este tipo de soluciones subóptimas. El planteamiento es el correcto, aunque también dicen algunas cosas bastante discutibles, como que el análisis multicriterio no es recomendable...sin darse cuenta de que cualquier método de agregación o de búsqueda de soluciones que planteen será multicriterio, pero implícito, y por tanto, ni transparente, ni replicable, ni explicable.
Y, sobre todo, no mencionan que Antonio ya ha desarrollado un algoritmo para incorporar estos criterios de forma explícita, logrando por tanto una aproximación mucho más práctica a este problema...
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