FAG-MACBETH : modelo baseado na teoria Fuzzy e algoritmo genético para a resolução da inconsistência cardinal em processos de decisão
Autor: Tatiane Roldao Bastos (Currículo Lattes)
Resumo
O presente trabalho descreve os procedimentos de pesquisa para o desenvolvimento de uma escala de números Fuzzy triangulares baseada na escala semântica do método MACBETH, com o objetivo de permitir o tratamento matemático da incerteza e subjetividade presentes nos termos linguísticos utilizados pelo decisor para avaliar o problema decisório. Após o processo de elicitação com o decisor, no qual são feitas as comparações par a par dos elementos de avaliação, a matriz de decisão é fuzzificada com base na escala Fuzzy proposta. Obtendo-se a matriz de decisão fuzzificada, o processo de inferência é realizado utilizando-se o problema de programação linear F-LP-MACBETH proposto, resultando uma escala básica Fuzzy. Esta escala é posteriormente defuzzificada através do método do centróide, dando origem à escala básica crisp, que por fim é cardinalizada. A modelagem computacional foi realizada a fim de facilitar a aplicação do método proposto através do desenvolvimento de um sistema de apoio à decisão. Para isto, foi desenvolvido um algoritmo híbrido que combina a modelagem baseada em soft computing com um algoritmo evolucionário. Na presente pesquisa, foi utilizado um algoritmo genético no processo de otimização da função objetivo do problema de programação linear F-LP-MACBETH em matriz de decisão cardinalmente inconsistente. Desta forma, o algoritmo de busca gera soluções a partir dos operadores genéticos de cruzamento e mutação, a fim de chegar a uma solução cardinalmente consistente, alinhada às avaliações do decisor. Os resultados demonstram que o método FAG-MACBETH proposto é capaz de contornar o problema da inconsistência cardinal do método clássico, facilitando a tarefa do decisor e viabilizando sua aplicação em contextos de grande complexidade.