Treffer: Optimal Planning of University Technology Transfer Measures With FDANP-F-FlowSort and an Extended Multiobjective PROMETHEE V

Este trabajo ofrece un marco metodológico integrado para el apoyo a la toma de decisiones en la planificación de la implementación de medidas que aborden las barreras de la transferencia de tecnología universitaria. El problema de planificación consta de dos partes: (1) identificar las medidas de alta prioridad y (2) implementar de manera óptima estas medidas en un horizonte de planificación específico sujeto a limitaciones de recursos. Tratadas como un problema de clasificación de criterios múltiples bajo incertidumbre, las medidas de alta prioridad se determinan a través de DEMATEL difuso y ANP para evaluar las barreras, y el FlowSort difuso para clasificar la prioridad de las diversas medidas. Luego, se ofrece una extensión multiobjetivo extendida del PROMETHEE V para determinar el grado de implementación de las medidas de alta prioridad durante múltiples períodos. Demostrado en un estudio de caso real con 29 medidas identificadas bajo 24 barreras previamente conocidas, los hallazgos revelan seis medidas de alta prioridad, que incluyen el diseño de una asociación sostenida, la participación en empresas conjuntas de investigación, el establecimiento de asociaciones de instituciones financieras internacionales, la racionalización de los objetivos para el pleno apoyo de los niveles de preparación tecnológica, el establecimiento de un enfoque de sistema holístico hacia los niveles de preparación tecnológica y el establecimiento de acuerdos para tener acceso a las instalaciones de laboratorio de la industria. El plan de implementación, representado como un conjunto de soluciones óptimas de Pareto, se obtiene a través del algoritmo AUGMECON para la formulación de programación lineal multi-objetivo restringida de la PROMETHEE V. Se realizó una capa de análisis de sensibilidad para probar la robustez de los resultados a los cambios en los parámetros. Por último, se proporciona información sobre políticas a los principales responsables de la toma de decisiones para avanzar en la UTT.
Ce travail offre un cadre méthodologique intégré pour l'aide à la décision dans la planification de la mise en œuvre de mesures qui s'attaquent aux obstacles du transfert de technologie universitaire. Le problème de planification se compose de deux parties : (1) l'identification des mesures hautement prioritaires, et (2) la mise en œuvre optimale de ces mesures sur un horizon de planification spécifié soumis à des contraintes de ressources. Traitées comme un problème de tri à critères multiples dans l'incertitude, les mesures hautement prioritaires sont déterminées via le DEMATEL flou et l'ANP pour évaluer les barrières, et le FlowSort flou pour classer la priorité des différentes mesures. Ensuite, une extension multi-objectifs étendue du PROMETHEE V est proposée pour déterminer le degré de mise en œuvre des mesures hautement prioritaires sur plusieurs périodes. Démontrés dans une étude de cas réelle avec 29 mesures identifiées sous 24 obstacles précédemment connus, les résultats révèlent six mesures hautement prioritaires, qui comprennent la conception d'un partenariat durable, la participation à des coentreprises de recherche, l'établissement de partenariats avec des institutions financières internationales, la rationalisation des objectifs pour soutenir pleinement les niveaux de préparation technologique, l'établissement d'une approche systémique holistique des niveaux de préparation technologique et l'établissement d'accords pour avoir accès aux installations de laboratoire de l'industrie. Le plan de mise en œuvre, représenté sous la forme d'un ensemble de solutions optimales de Pareto, est obtenu par l'algorithme AUGMECON pour la formulation de programmation linéaire multi-objectifs à contraintes α du PROMETHEE V étendu. Une couche d'analyse de sensibilité a été réalisée pour tester la robustesse des résultats aux changements des paramètres. Enfin, des informations sur les politiques sont fournies aux principaux décideurs pour faire progresser l'UTT.
This work offers an integrated methodological framework for decision support in planning the implementation of measures that address the barriers of university technology transfer. The planning problem consists of two parts: (1) identifying the high priority measures, and (2) optimally implementing these measures over a specified planning horizon subject to resource constraints. Treated as a multiple criteria sorting problem under uncertainty, the high priority measures are determined via fuzzy DEMATEL and ANP for evaluating the barriers, and the fuzzy FlowSort for classifying the priority of the various measures. Then, an extended multi-objective extension of the PROMETHEE V is offered to determine the degree of implementation of the high priority measures over multiple periods. Demonstrated in an actual case study with 29 identified measures under 24 previously known barriers, findings reveal six high priority measures, which include designing a sustained partnership, engaging in joint research ventures, establishing partnerships from international financial institutions, streamlining objectives to full support of the technology readiness levels, establishing a holistic system approach towards technology readiness levels, and establishing agreements to have access to the industry laboratory facilities. The implementation plan, represented as a set of Pareto optimal solutions, is obtained through the AUGMECON algorithm for the ϵ-constrained multi-objective linear programming formulation of the extended PROMETHEE V. A layer of sensitivity analysis was performed to test the robustness of the results to changes in the parameters. Finally, policy insights are provided to key decision-makers for advancing UTT.
يقدم هذا العمل إطارًا منهجيًا متكاملًا لدعم اتخاذ القرار في التخطيط لتنفيذ التدابير التي تعالج عوائق نقل التكنولوجيا الجامعية. تتكون مشكلة التخطيط من جزأين: (1) تحديد التدابير ذات الأولوية العالية، و (2) تنفيذ هذه التدابير على النحو الأمثل على مدى أفق تخطيط محدد يخضع لقيود الموارد. يتم التعامل مع مشكلة فرز المعايير المتعددة في ظل عدم اليقين، ويتم تحديد التدابير ذات الأولوية العالية من خلال DEMATEL الغامض و ANP لتقييم الحواجز، و FlowSort الغامض لتصنيف أولوية التدابير المختلفة. بعد ذلك، يتم تقديم تمديد موسع متعدد الأهداف لـ PROMETHEE V لتحديد درجة تنفيذ التدابير ذات الأولوية العالية على مدى فترات متعددة. أظهرت النتائج في دراسة حالة فعلية مع 29 تدبيرًا محددًا تحت 24 حاجزًا معروفًا سابقًا، ستة تدابير ذات أولوية عالية، والتي تشمل تصميم شراكة مستدامة، والانخراط في مشاريع بحثية مشتركة، وإنشاء شراكات من المؤسسات المالية الدولية، وتبسيط الأهداف للحصول على الدعم الكامل لمستويات الجاهزية التكنولوجية، وإنشاء نهج نظام شامل نحو مستويات الجاهزية التكنولوجية، وإبرام اتفاقيات للوصول إلى مرافق مختبرات الصناعة. يتم الحصول على خطة التنفيذ، ممثلة في مجموعة من حلول باريتو المثلى، من خلال خوارزمية أوجميكون لصياغة البرمجة الخطية متعددة الأهداف المقيدة لـ PROMETHEE V الموسعة. تم إجراء طبقة من تحليل الحساسية لاختبار متانة النتائج للتغيرات في المعلمات. أخيرًا، يتم تقديم رؤى السياسة إلى صانعي القرار الرئيسيين للنهوض بـ UTT.