TOPSIS

TOPSIS (Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution) es un método de decisión multicriterio basado en distancias, propuesto por Ching-Lai Hwang y Kwangsun Yoon (1981, 'Multiple Attribute Decision Making: Methods and Applications', Springer). Intuición: la mejor alternativa es la geométricamente más cercana a la solución ideal positiva (mejor valor en cada criterio) y más lejana de la solución ideal negativa (peor valor en cada criterio). Pasos: (1) normalización por columnas de la matriz de decisión (usualmente normalización vectorial o min-max), (2) multiplicación por los pesos de los criterios para obtener la matriz normalizada ponderada, (3) determinación de los vectores ideal positivo A+ y negativo A- (máximo en criterios de beneficio, mínimo en criterios de coste), (4) cálculo de las distancias euclidianas S+ y S- de cada alternativa a A+ y A-, (5) puntuación de cercanía relativa C* = S- / (S+ + S-); el mayor C* gana. Fortalezas: sencillez computacional, escalable en número de criterios y, a diferencia de AHP, no requiere verificación de consistencia interna. Críticas: los pesos deben suministrarse de forma exógena (frecuentemente con AHP o ponderación entrópica) y la elección de la normalización puede alterar el ranking. Extensiones: Fuzzy TOPSIS (Chen 2000) para juicios difusos, Intuitionistic Fuzzy TOPSIS e Interval TOPSIS. Clase de complejidad: polinomial (O(m·n) con m alternativas y n criterios).