public ResponseProbabilisticMethod MethodEMV()
{
ResponseProbabilisticMethod responseProbabilisticMethod = new ResponseProbabilisticMethod();
int Ncol = Nest + 2;
int Nfil = Nalter + 1;
string[,] matrizEMV = new string[Nfil, Ncol];
matrizEMV[0, 0] = "Alt/Est";
//Llenar titulos de estados
for (int i = 1; i < Ncol; i++)
{
if (i < Estado.GetLength(0) + 1)
{
matrizEMV[0, i] = Estado[i - 1];
}
else
{
matrizEMV[0, i] = "EMV";
}
}
//Llenar titulos de alternativas
for (int i = 1; i < Nfil; i++)
{
matrizEMV[i, 0] = Alter[i - 1];
}
//Llena resuldtados
double resultEMV = Double.MinValue;
int AltBest = 1;
for (int i = 0; i < Resultado.GetLength(0); i++)
{
double valEMV = 0;
for (int j = 0; j < Resultado.GetLength(1); j++)
{
matrizEMV[i + 1, j + 1] = Convert.ToDouble(Resultado[i, j]).ToString();
valEMV += Resultado[i, j] * Probailidades[j];
}
if (valEMV > resultEMV)
{
resultEMV = valEMV;
AltBest = i + 1;
}
matrizEMV[i + 1, Resultado.GetLength(1) + 1] = valEMV.ToString();
}
responseProbabilisticMethod.Matriz = matrizEMV;
responseProbabilisticMethod.Result = "Alternativa óptima: " + AltBest + " " + matrizEMV[AltBest, 0] + " - Valoración: " + resultEMV;
return(responseProbabilisticMethod);
}
public ResponseProbabilisticMethod MethodSensitivityAnalysis()
{
ResponseProbabilisticMethod responseProbabilisticMethod = new ResponseProbabilisticMethod();
int Ncol = Nalter + 1;
int Nfil = 12;
string[,] matrizEMV = new string[Nfil, Ncol];
matrizEMV[0, 0] = "Prob/EMV";
//Llenar titulos de columnas
for (int i = 1; i < Ncol; i++)
{
matrizEMV[0, i] = "EMV-" + Alter[i - 1];
}
double[] prob = new double[11];
double x = 0.0;
//Llenar titulos de alternativas
for (int i = 1; i < Nfil; i++)
{
prob[i - 1] = x;
matrizEMV[i, 0] = x.ToString();
x += 0.1;
}
for (int i = 1; i < matrizEMV.GetLength(0); i++)
{
for (int j = 1; j < matrizEMV.GetLength(1); j++)
{
matrizEMV[i, j] = GetValueEMV(prob[i - 1], j - 1).ToString();
}
}
string[,] transpuesta = new string[matrizEMV.GetLength(1), matrizEMV.GetLength(0)];
for (int a = 0; a < matrizEMV.GetLength(0); a++)
{
for (int b = 0; b < matrizEMV.GetLength(1); b++)
{
transpuesta[b, a] = matrizEMV[a, b];
}
}
responseProbabilisticMethod.Matriz = transpuesta;
return(responseProbabilisticMethod);
}
public ResponseProbabilisticMethod MethodEMV()
{
ResponseProbabilisticMethod responseProbabilisticMethod = new ResponseProbabilisticMethod();
int Ncol = Nest + 2;
int Nfil = Nalter + 1;
string[,] matrizEMV = new string[Nfil, Ncol];
//Llenar titulos de estados
for (int i = 1; i < Ncol; i++)
{
if (i < Estado.GetLength(0) + 1)
{
matrizEMV[0, i] = Estado[i - 1];
}
else
{
matrizEMV[0, i] = "EMV";
}
}
//Llenar titulos de alternativas
for (int i = 1; i < Nfil; i++)
{
matrizEMV[i, 0] = Alter[i - 1];
}
//Llena resuldtados
for (int i = 0; i < Resultado.GetLength(0); i++)
{
double valEMV = 0;
for (int j = 0; j < Resultado.GetLength(1); j++)
{
matrizEMV[i + 1, j + 1] = Convert.ToDouble(Resultado[i, j]).ToString();
valEMV += Resultado[i, j] * Probailidades[j];
}
matrizEMV[i + 1, Resultado.GetLength(1) + 1] = valEMV.ToString();
}
responseProbabilisticMethod.Matriz = matrizEMV;
return(responseProbabilisticMethod);
}
public ResponseProbabilisticMethod MethodEOL()
{
ResponseProbabilisticMethod responseProbabilisticMethod = new ResponseProbabilisticMethod();
int Ncol = Nest + 2;
int Nfil = Nalter + 1;
string[,] matrizEMV = new string[Nfil, Ncol];
//Llenar titulos de estados
for (int i = 1; i < Ncol; i++)
{
if (i < Estado.GetLength(0) + 1)
{
matrizEMV[0, i] = Estado[i - 1];
}
else
{
matrizEMV[0, i] = "EMV";
}
}
//Llenar titulos de alternativas
for (int i = 1; i < Nfil; i++)
{
matrizEMV[i, 0] = Alter[i - 1];
}
//Construir matriz de pérdidas relativas
double[,] PerdidaRel = new double[Nalter, Nest];
double Maximo = Double.MaxValue;
for (int j = 0; j < Nest; j++)
{
Maximo = Double.NegativeInfinity;
for (int i = 0; i < Nalter; i++)
{
if (Resultado[i, j] > Maximo)
{
Maximo = Resultado[i, j];
}
}
for (int i = 0; i < Nalter; i++)
{
PerdidaRel[i, j] = Maximo - Resultado[i, j];
}
}
//Llena resuldtados
for (int i = 0; i < PerdidaRel.GetLength(0); i++)
{
double valEMV = 0;
for (int j = 0; j < PerdidaRel.GetLength(1); j++)
{
matrizEMV[i + 1, j + 1] = Convert.ToDouble(PerdidaRel[i, j]).ToString();
valEMV += PerdidaRel[i, j] * Probailidades[j];
}
matrizEMV[i + 1, PerdidaRel.GetLength(1) + 1] = valEMV.ToString();
}
responseProbabilisticMethod.Matriz = matrizEMV;
return(responseProbabilisticMethod);
}
