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Uso del método PROMETHEE MCDA para clasificar medidas alternativas de planificación de movilidad urbana sostenible

Autores: Morfoulaki, Maria; Papathanasiou, Jason

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2021

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Acceso abierto

Artículo científico
2021

Uso del método PROMETHEE MCDA para clasificar medidas alternativas de planificación de movilidad urbana sostenible


Categoría

Matemáticas

Subcategoría

Matemáticas generales

Palabras clave

Movilidad sostenible
Plan de Movilidad Urbana Sostenible
Partes interesadas
Metodología MCA
Proyectos de transporte
Análisis coste-beneficio

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 37

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Uno de los pasos más cruciales durante la implementación de un Plan de Movilidad Urbana Sostenible (PMUS), así como los proyectos de transporte relevantes, es la selección de medidas y políticas finales que se realizarán para que el plan logre los objetivos del área de estudio. Hay muchas metodologías que se han utilizado con un propósito específico, siendo el análisis costo-efectividad y costo-beneficio las más populares. Según las nuevas especificaciones de los PMUS, la co-creación y co-planificación de las medidas futuras teniendo en cuenta las opiniones de todos los interesados relevantes y grupos de ciudadanos es el parámetro principal que garantizará el éxito de la planificación. Por esta razón, el MCA es la metodología propuesta para ser utilizada para recopilar y analizar las diferentes opiniones. El objetivo del trabajo actual es demostrar, a través de una encuesta griega dirigida, la efectividad del MCA, no solo para fusionar las diferentes opiniones y prioridades de los interesados, sino también para resaltar y clasificar de manera realista las medidas de movilidad sostenible más importantes que deben implementarse en un área urbana. El trabajo propone y prueba un marco metodológico específico basado en el uso del método de organización de clasificación de preferencias para el enriquecimiento de evaluaciones (método PROMETHEE).

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