Comparación de métodos para el análisis de sensibilidad en modelos representados por redes

Abstract

Esta investigación proporciona una metodología de selección y comparación de técnicas de análisis de sensibilidad aplicada a sistemas que pueden ser modelados a través de redes. El objetivo fundamental es determinar medidas de importancia, o índices de sensibilidad, no basados en la topología de las redes, que evalúan el funcionamiento del sistema. El planteamiento de una metodología para el análisis de sensibilidad en redes está justificado por dos razones fundamentales. Por una parte, no existe un mejor método de análisis de sensibilidad. Sino que por ventajas y desventajas en las características de cada uno de éstos, es posible responder adecuadamente a un atributo que el analista defina. En esta investigación, la incertidumbre asociada a las variables de entrada, inherentes a los elementos que definen la red, es modelada mediante distribuciones de probabilidad. Esto último permite generar un espacio muestral para cada factor de entrada, según lo establezca la técnica de sensibilidad empleada. Por otra parte, al no tener relaciones funcionales explícitas entre las variables de una red, es necesario el uso de algoritmos que midan el desempeño de la red. Esta última característica hace posible obtener un conjunto de valores de la variable salida mediante la evaluación de la muestra generada a través del algoritmo seleccionado. A partir de esta información es posible realizar análisis de sensibilidad e incertidumbre y calcular las medidas de importancia, propias de cada método. La primera pauta de selección del método apropiado, la dicta el tipo de variable, o tipo de característica de algún elemento de la red. El segundo aspecto a considerar, es el objetivo a alcanzar con los resultados. El resto del proceso de comparación, es definido como un problema multicriterio, cuya solución plantea la definición de una jerarquía para los diferentes métodos, que permite al analista la selección idónea del método a utilizar.