Andrés María Ramírez
Romero y Rehman (1989), reportan la Programación Objetiva (Goal Programming), la Programación Multiobjetivo (Multiobjetive Programming) y la Programación Compromiso (Compromise Programming), para la EMC con respecto a decisiones agrícolas; estas técnicas, en el entorno de la investigación operativa, que comúnmente no toman en cuenta la variabilidad espacial de los criterios, consideran situaciones de decisión de dos tipos: problemas que implican un solo criterio u objetivo, y problemas que toman en cuenta varios objetivos, comúnmente en conflicto entre sí, y que son frecuentes en la agricultura.
Sher y Amir (1994) utilizaron la programación lineal en combinación con restricciones o limitantes de la lógica difusa (fuzzy) en la planeación de actividades agrícolas bajo temporal; las restricciones se refieren a distintos planes posibles para siembras bajo temporal, que dependen de las probabilidades de lluvia; cada decisión es un plan óptimo, que al desarrollar el procedimiento indica, entre otros resultados, el tamaño de las parcelas. El método obtenido se comparó con un procedimiento de programación lineal convencional y concluyeron que el procedimiento obtenido tiene como principal ventaja sobre el convencional, el permitir reducir la incertidumbre usando la misma información.
La estructura lógica de las técnicas de EMC convencionales consideran atributos, objetivos, metas y limitaciones (restricciones); los atributos son valores de decisión asociados a una realidad objetiva y se pueden medir a partir de las preferencias de los decidores; con frecuencia se expresan en una función matemática de las variables de decisión, como pueden ser el valor agregado y el nivel de empleo; un objetivo es un nivel de aspiración e implica el mejoramiento de uno o más atributos en algún aspecto, como puede ser la obtención de los máximos rendimientos de un cultivo o bien, la minimización de los costos de producción en ese cultivo; la combinación de un atributo con un objetivo resulta en una meta, por ejemplo, cuando el decisor desea un patrón de cultivos que le reditúe al menos una relación beneficio-costo de 2.5 (Romero y Rehman, 1989). Es oportuno mencionar que tales técnicas consideran en su ejecución la asignación de pesos de importancia, análisis de sensibilidad, restricciones o limitaciones y situaciones de riesgo e incertidumbre.
La constante degradación de los recursos naturales en el mundo, la necesidad de mejorar la planeación de las actividades agropecuarias de los países en desarrollo, son algunos de los motivos que han influido en el desarrollo de nuevas técnicas de decisión que consideren la variabilidad espacial de los factores, mediante el uso de los SIG y el modelaje matemático de las relaciones e interacciones entre los factores (edafoclimáticos y de manejo, en el caso de las actividades agropecuarias y forestales).
Tkach y Simonovic (1997) desarrollaron una investigación para combinar la técnica convencional de programación compromiso (técnica de la investigación operativa de análisis multicriterio, que se utiliza para identificar soluciones que están cerca de la solución ideal, determinada por una medición de distancia) con la tecnología de los SIG. La principal contribución de la técnica desarrollada fue su capacidad de considerar la irregular distribución especial de valores de los criterios asociados con varias alternativas, lo cual no pueden realizar las técnicas de EMC convencionales (las de la investigación operativa, algunas de las cuales describen Romero y Rehman, 1989); a ella le llamaron Programación Compromiso Espacial, la cual combina la Programación Compromiso y la tecnología de los SIG.
En la programación compromiso, la solución ideal es la que proporciona el valor extremo para cada criterio considerado en el análisis; la distancia de la solución ideal a cada alternativa se mide como distancia métrica. Este valor, que se calcula para cada solución alternativa, está en función de los valores de los criterios mismos, la importancia relativa de los distintos criterios y de la desviación máxima del la solución ideal. La siguiente ecuación es la que se usa para calcular la familia de distancias métricas (Lj) para un conjunto n de criterios y m alternativas:
donde:
Lj es la distancia métrica;
f* I es el valor óptimo del iavo criterio;
fi, w es el peor valor del iavo criterio;
fi, w es el valor de del iavo criterio por la alternativa j;
fi,j es el valor del iavo criterio por la alternativa j;
wi son los pesos que indican las preferencias del decisor;
p es un parámetro (1 ≤ p ≤ ∞);
i indica el número de criterios i = 1,? ,n; y
j indica el número de alternativas j = 1,… ,m. (Tkach y Simonovic, 1997).
Como el parámetro p refleja la importancia de la desviación máxima del punto ideal, el procedimiento de la Comparación Compromiso implica un esquema de asignar pesos dos veces, mientras que en el AHP sólo una vez se asignan los pesos de importancia según las preferencias del decisor, comúnmente con el auxilio del conocimiento experto. La referencia de la investigación de Tkach y Simonovic, (1997) es para señalar un antecedente de las técnicas multicriterio combinadas con los SIG para auxiliar a la toma de decisiones. Tal vez la mayor complejidad de la metodología operativa descrita, combinada con una mayor sencillez de la técnica AHP y su implementación en los SIG, hace que ésta última sea de un uso amplio en el mundo para auxiliar a la toma de decisiones en una variedad de actividades humanas, no solo con las relacionadas al manejo y planeación de los recursos naturales.
Debido a que la investigación en este estudio se refiere a atributos con distribución espacial mediante el uso de los SIG, se dará seguimiento a las técnicas de EMC en este entorno como las reportan Ávila (2000) y Toskano (2005); asimismo, se considera de interés anotar que según Hahn (2003), en las metodologías de EMC, en las que se inserta el AHP, los errores en los juicios de valor para asignar los pesos de las preferencias se consideran inexistentes o de importancia despreciable, es decir, los juicios de valor se consideran ciertos y por ello se pueden representar con valores escalares; sin embargo, concluye dicho autor, esos juicios pueden contener errores.