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Authors
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Abstract(s)
Os modelos matemáticos utilizados no apoio à decisão são, regra geral, caracterizados por múltiplos
parâmetros. De entre as muitas aproximações concebidas com o objectivo de ordenar um
conjunto de alternativas ou com o objectivo de escolher a(s) melhor(es), tendo em conta múltiplos
critérios, focamo-nos na Teoria de Valor Multicritério. Uma situação de informação completa
ocorre quando os decisores conseguem indicar um valor preciso para cada um dos parâmetros do
modelo utilizado. Contudo, por diversas razões, surgem frequentemente dificuldades em obter
valores precisos para todos os parâmetros. Em alternativa os decisores podem fornecer aquilo a
que chamamos de informação incompleta, que se caracteriza por não conduzir a uma combinação
de valores precisos para todos os parâmetros do modelo. No contexto da agregação multicritério
aditiva, estudamos problemas com informação ordinal, nomeadamente considerando uma ordenação
dos pesos dos critérios, uma ordenação do valor de cada alternativa em cada critério e uma
ordenação da diferença de valor entre alternativas consecutivas em cada critério.
O principal objectivo deste trabalho é apresentar e comparar métodos para ajudar os decisores,
mesmo que estes optem por fornecer informação ordinal sobre as suas preferências. Propomos duas
novas regras para lidar com informação incompleta relativamente ao valor de cada alternativa em
cada critério e estudamos até que ponto estas regras conduzem a bons resultados. Estas regras são
testadas tanto no caso da decisão individual como no caso da negociação e da decisão em grupo.
Sugerimos ainda três novas aproximações, para o caso da negociação, e uma nova aproximação,
para o caso da decisão em grupo, para que um mediador, ou um facilitador, possa sugerir uma ou
mais alternativas.
Este trabalho pode ser dividido em duas partes. Em ambas as partes utilizamos simulação
Monte Carlo.
Numa primeira parte, estudamos quão boas são as regras propostas quando existe informação
ordinal, em comparação com uma situação ideal na qual todos os parâmetros do modelo são
conhecidos. Esta parte do trabalho visa conhecer melhor a forma como as diferentes regras e
fórmulas se comparam, bem como fornecer algumas pistas sobre a melhor forma de as utilizar. O
propósito deste tipo de estratégias é simplificar o problema em termos do número de alternativas,
com o objectivo de as estudar em mais detalhe, ou com o objectivo de eliciar mais informação.
As simulações realizadas mostram que as regras propostas conduzem a bons resultados, pelo que
será de recomendar o uso de informação ordinal para identificar as alternativas mais promissoras,
sempre que se anteveja ser difícil ou moroso usar os processos tradicionais para eliciar valores
precisos para todos os parâmetros.
Numa segunda parte o objectivo não é comparar regras, mas sim ver como diferentes aproximações
podem ser utilizadas para sugerir alternativas. No caso da negociação sugerimos três
aproximações. Defendemos que não existe nenhuma aproximação que seja claramente melhor do
que as restantes e todas as aproximações têm forças particulares que as tornam adequadas para
algumas situações. Sugerimos uma integração das aproximações, que deve ser preferencialmente
implementada através de um processo interactivo. Na aproximação apresentada para o caso da
decisão em grupo, o objectivo é aproximar o volume do subconjunto do espaço dos parâmetros no
qual cada alternativa é a melhor, ou não perde por uma diferença significativa, bem como determinar
aproximadamente as alternativas que cada alternativa domina. A aproximação apresentada
pode ser facilmente utilizada, e apesar de não fornecer resultados precisos, pode ser bastante útil
para recomendar um subconjunto de alternativas aos decisores.
Description
http://hdl.handle.net/10316/14718