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Proposta de um modelo híbrido de tomada de decisão em grupo baseado na teoria dual hesitant fuzzy e algoritmo genético

Texto completo
Autor(es):
Lucas Daniel Del Rosso Calache
Número total de Autores: 1
Tipo de documento: Tese de Doutorado
Imprenta: São Carlos.
Instituição: Universidade de São Paulo (USP). Escola de Engenharia de São Carlos (EESC/SBD)
Data de defesa:
Membros da banca:
Luiz Cesar Ribeiro Carpinetti; Rosley Anholon; Mischel Carmen Neyra Belderrain; Victor Claudio Bento de Camargo; Marcelo Seido Nagano
Orientador: Luiz Cesar Ribeiro Carpinetti; Lauro Osiro
Resumo

Os processos de tomada de decisão envolvem diversos tomadores de decisão que avaliam várias alternativas em relação à diversos critérios, o que pode trazer alta complexidade ao problema. Vários estudos apresentam técnicas multicritérios baseadas em representações fuzzy para consenso ou agregação dos julgamentos individuais. Uma limitação desses estudos é a não combinação das abordagens de consenso e de agregação de julgamentos individuais. A combinação destes dois tipos de abordagens pode contribuir para um processo de avaliação consensual, ainda que haja divergências em decorrência das diferentes percepções de gestores de diferentes setores. Assim, o objetivo geral deste projeto de doutorado é propor um modelo de tomada de decisão em grupo que busque combinar as abordagens de consenso e de agregação dos julgamentos utilizando a representação dual hesitant fuzzy sets (DHFS). Essa representação foi selecionada para superar as limitações das representações intuitionistic fuzzy e hesitant fuzzy. O desenvolvimento do projeto de doutorado inclui as seguintes fases: revisão da literatura; seleção das técnicas e construção do modelo; implementação computacional das técnicas; e aplicação piloto com avaliação da proposta. Para alcançar o objetivo exposto, um modelo de tomada de decisão composto por três fases foi proposto. A primeira fase consiste na estruturação do problema por meio da aplicação de um método de estruturação de problemas (PSM). A segunda fase consiste na proposição de um Algoritmo Genético (AG) para buscar o consenso entre os tomadores de decisão na ponderação dos critérios e dos tomadores de decisão. A terceira fase consiste na utilização de operadores de agregação DHFS e a técnica multicritério PROMETHEE V para selecionar o portifólio de alternativas. Uma aplicação piloto foi desenvolvida em uma indústria de siderurgia e mineração para exemplificar a utilização do modelo proposto no contexto de avaliação e seleção de um portifólio de ações sustentáveis. Testes computacionais foram executados para avaliar a robustez e o desempenho do AG proposto, variando-se o número de critérios, o número de tomadores de decisão, a quantidade de termos hesitantes e o nível de consenso requerido. Um gerador de instâncias foi proposto para criar os cenários de testes. Um algoritmo de otimização por enxame de partículas (PSO) foi implementado para possibilitar a comparação com o AG proposto. Como resultado, este estudo apresentou a proposta de um modelo de tomada de decisão que atende as necessidades atuais dos processos decisórios que envolvem tanto a busca do consenso quanto a agregação das opiniões divergentes dos tomadores de decisão. Os testes computacionais e comparação comprovaram a robustez e eficácia do AG proposto para consenso. A aplicação piloto demonstrou a aplicabilidade do modelo proposto. Como solução, o portifólio de ações sustentáveis definido buscou abranger as diferentes estratégias para a melhoria da sustentabilidade de uma cadeia de suprimentos. (AU)

Processo FAPESP: 18/21129-5 - Combinação de técnicas de consenso e agregação dos julgamentos dos tomadores de decisão para avaliação de fornecedores, baseado na teoria dual Hesitant Fuzzy
Beneficiário:Lucas Daniel Del Rosso Calache
Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado