o nouă metodă de aplicare a alegerii după avantaje (CBA) decizia multicriterială la un număr mare de alternative de proiectare

proiectarea clădirilor, a infrastructurii civile și a altor sisteme complexe din mediul nostru construit implică luarea în considerare a multor criterii de proiectare, adesea contradictorii. Echipele de proiect arhitectură, inginerie și construcții (AEC) folosesc adesea metode de luare a deciziilor multi-criterii (MCDM) pentru a le ajuta să ajungă la o soluție de proiectare preferată. O metodă emergentă MCDM în practică astăzi este alegerea prin avantaje (CBA) care a fost aplicată cu succes la multe proiecte AEC. Această metodă are mai multe beneficii față de metodele tradiționale MCDM (cum ar fi suma ponderată): ACB nu permite ascunderea unei compensații de bani pentru valoare, ACB ajută la diferențierea alternativelor pe baza contextului decizional, ACB reduce timpul pentru a ajunge la consens și gestionează compromisuri subiective mai bune prin fundamentarea deciziilor pe importanța avantajelor convenite. ACB se aplică de obicei între două până la zece alternative și nu a fost niciodată folosit pentru mai mult de o sută de alternative. Prin urmare, acest studiu contribuie la cunoaștere prin dezvoltarea și testarea unei noi metode de aplicare a ACB la sute sau mii de alternative. Noua metodă implică gruparea alternativelor în câteva alternative reprezentative de proiectare bazate pe similitudinea caracteristicilor folosind metoda k-means. Preferințele dintre aceste alternative reprezentative de proiectare sunt apoi generalizate folosind regresie liniară. Un experiment care implică subiecți studenți a fost realizat pentru a măsura nivelul de precizie în care preferințele pot fi generalizate prin metoda propusă. Experimentul a luat în considerare 1.000 de alternative diferite de proiectare a clădirilor. ACB a fost aplicat pe Alternative reprezentative folosind trei, șase, opt și zece clustere. Studiul a măsurat Erorile, corelațiile și consistența predicțiilor pentru fiecare configurație a clusterului. Când opt clustere au fost utilizate pentru crearea de alternative reprezentative, deciziile au fost întotdeauna consecvente cu cele luate cu alternative aleatorii, iar corelația cu preferința prezisă a fost mai mare cu o eroare mai mică în comparație cu alte configurații de cluster testate.