Evaluación cuantitativa de la incertidumbre del índice de definición de proyectos de viviendas de interés social mediante redes bayesianas

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dc.contributor.advisorMejía Aguilar, Guillermo
dc.contributor.advisorSoto Paz, Jonathan
dc.contributor.authorGutiérrez Prada, Jaime Andrés
dc.contributor.evaluatorHerrera Valencia, Rodrigo Fernando
dc.contributor.evaluatorTijo Lopez, Silvia Juliana
dc.date.accessioned2024-11-08T14:24:13Z
dc.date.available2024-11-08T14:24:13Z
dc.date.created2024-10-24
dc.date.embargoEnd2027-10-24
dc.date.issued2024-10-24
dc.description.abstractLos proyectos de vivienda de interés social (VIS) son una iniciativa estratégica en Colombia, impulsada por el Ministerio de Vivienda, Ciudad y Territorio para mitigar el déficit habitacional, Los proyectos de vivienda de interés social (VIS) son una iniciativa estratégica en Colombia, impulsada por el Ministerio de Vivienda, Ciudad y Territorio para mitigar el déficit habitacional, como se contempla en la Ley 1537 de 2012. A pesar de su importancia social, los desarrolladores de estos proyectos enfrentan desafíos significativos, incluyendo baja rentabilidad, sobrecostos y retrasos, mayormente debido a ineficiencias en la planificación. Para resolver esta problemática, una investigación previa adaptó la herramienta del Índice de Definición de Proyectos al contexto colombiano, denominada IDPVIS. Sin embargo, esta herramienta tiene un enfoque determinístico que no considera la incertidumbre inherente a estas etapas de los proyectos. Este estudio tiene como objetivo desarrollar una red bayesiana con los elementos del IDPVIS, a través de encuestas a expertos utilizando una metodología adaptada del método Delphi y datos de 14 proyectos VIS ya finalizados. El modelo relacional se desarrolló utilizando el método de Ward de clasificación no supervisada y el método de matriz de impactos cruzados (MICMAC) de prospección de variables del cual resulto un modelo con 9 variables y 13 relaciones, mientras que el modelo paramétrico se desarrolló con el algoritmo de entrenamiento Expected-maximization, La contribución práctica de este trabajo radica en la capacidad del modelo para complementar el IDPVIS original, ofreciendo una herramienta que no solo proporciona un puntaje de referencia, sino que también integra la incertidumbre presente en el desarrollo de estos proyectos. El modelo obtuvo una precisión del 71% y resultó ser una herramienta útil para complementar el IDPVIS original en la toma de decisiones en las etapas tempranas, proporcionando información estadística adicional que considera la incertidumbre presente en el desarrollo de estos proyectos.
dc.description.abstractenglishlow-cost housing projects are a strategic initiative in Colombia, driven by the Ministry of Housing, City, and Territory to mitigate the housing deficit, as outlined in Law 1537 of 2012. Despite their social importance, developers of these projects face significant challenges, including low profitability, cost overruns, and delays, largely due to inefficiencies in planning. To address these issues, a previous study adapted the Project Definition Rating Index (PDRI) tool to the Colombian context, resulting in the IDPVIS. However, this tool has a deterministic approach that does not consider the inherent uncertainty in these project stages.This study aims to develop a Bayesian network using the elements of the IDPVIS, through expert surveys employing a methodology adapted from the Delphi method and data from 14 completed VIS projects. The relational model was developed using Ward's method of unsupervised classification and the Cross-Impact Matrix (MICMAC) method for variable prospecting, resulting in a model with 9 variables and 13 relationships, while the parametric model was developed using the Expectation-Maximization training algorithm.The practical contribution of this work lies in the model's ability to complement the original IDPVIS, providing a tool that not only offers a reference score but also incorporates the uncertainty present in the development of these projects. The model achieved an accuracy of 71% and proved to be a useful tool for enhancing decision-making in the early stages, offering additional statistical information that accounts for the uncertainty inherent in these projects.
dc.description.degreelevelMaestría
dc.description.degreenameMagíster en Ingeniería Civil
dc.description.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-5816-9496
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.instnameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.reponameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.repourlhttps://noesis.uis.edu.co
dc.identifier.urihttps://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/44539
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Industrial de Santander
dc.publisher.facultyFacultad de Ingeníerias Fisicomecánicas
dc.publisher.programMaestría en Ingeniería Civil
dc.publisher.schoolEscuela de Ingenieria Civil
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/embargoedAccess
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_f1cf
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
dc.rights.licenseAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia (CC BY-NC-ND 2.5 CO)
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subjectÍndice de definición del proyecto
dc.subjectRedes bayesianas
dc.subjectVIS
dc.subjectIncertidumbre
dc.subject.keywordProject definition rating index
dc.subject.keywordBayesian networks
dc.subject.keywordLow-Cost Housing
dc.subject.keywordUncertainty
dc.titleEvaluación cuantitativa de la incertidumbre del índice de definición de proyectos de viviendas de interés social mediante redes bayesianas
dc.title.englishQuantitative evaluation of the uncertainty of the definition index of low-cost housing projects using Bayesian networks
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
dc.type.hasversionhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Maestría
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