Descripción: La optimización ordinal es un enfoque dentro del campo de la optimización de modelos que se centra en clasificar soluciones en lugar de buscar valores exactos. Este método es particularmente útil en situaciones donde las soluciones pueden ser evaluadas en términos de su calidad relativa, permitiendo a los investigadores y profesionales identificar la mejor opción sin necesidad de determinar un valor numérico preciso. La optimización ordinal se basa en la idea de que, en muchos casos, lo que realmente importa es el orden de las soluciones en lugar de sus valores absolutos. Esto simplifica el proceso de toma de decisiones, ya que se pueden utilizar criterios de clasificación para evaluar y seleccionar alternativas. Además, este enfoque es menos sensible a errores de medición y puede ser más robusto en contextos donde los datos son escasos o imprecisos. En resumen, la optimización ordinal ofrece una forma eficiente y efectiva de abordar problemas complejos, permitiendo a los usuarios centrarse en la calidad relativa de las soluciones en lugar de en sus valores exactos.
