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Métodos de apoio à decisão multicritério e multigrupo: modelos baseados no processamento da informação

Processo: 16/21571-4
Modalidade de apoio:Bolsas no Brasil - Doutorado
Data de Início da vigência: 01 de março de 2017
Data de Término da vigência: 30 de novembro de 2020
Área de conhecimento:Engenharias - Engenharia Elétrica
Pesquisador responsável:João Marcos Travassos Romano
Beneficiário:Guilherme Dean Pelegrina
Instituição Sede: Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação (FEEC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
Bolsa(s) vinculada(s):17/23879-9 - Integrais de Choquet em tomada de decisão multicritério multigrupo, BE.EP.DR
Assunto(s):Processamento de sinais   Processamento da informação
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Métodos de apoio à decisão multicritério | Métodos de apoio à decisão multigrupo multicritério | Processamento da informação | Processamento de Sinais | Processamento de sinais

Resumo

Em diversas situações práticas encontramos problemas de tomada de decisão envolvendo múltiplos critérios. Muitos desses problemas possuem características específicas que podem gerar resultados enviesados, principalmente com relação à dimensão dos dados do problema. Por exemplo, quando há um número elevado de critérios, muitos deles podem ser desnecessários quanto à sua expressividade no modelo ou, até mesmo, podem ser correlacionados, introduzindo redundâncias nas avaliações das alternativas. Essas características ficam mais evidentes quando consideramos o envolvimento de um grupo de agentes na tomada de decisão. Nessa formulação multigrupo multicritério, além da elevada dimensão com relação aos múltiplos critérios, o número de dados é multiplicado pelo número de decisores, tornando mais complexo o tratamento das opiniões levantadas no problema. Não obstante, considerações adicionais acerca dos decisores podem ser incorporadas ao modelo, como a experiência de cada um na tomada de decisão ou a influência que um exerce sobre outro na busca de um consenso. Nesse contexto, nota-se uma necessidade pela busca de modelos de resolução de problemas de decisão multicritério e em grupo que levem em conta o processamento da informação contida nos dados e características adicionais que podem ser incorporadas ao modelo. Com intuito de tratar as informações contidas no problema e atenuar possíveis subjetividades incorporadas ao modelo de resolução, buscaremos, neste projeto de pesquisa, desenvolver e investigar métodos de processamento da informação para o tratamento do conjunto de dados dos problemas de decisão multicritério e em grupo. Além disso, a partir dos modelos propostos, procuramos oferecer uma solução para o problema de decisão em grupo que garanta um consenso satisfatório por parte dos decisores

Matéria(s) publicada(s) na Agência FAPESP sobre a bolsa:
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Publicações científicas (5)
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
PELEGRINA, GUILHERME DEAN; DUARTE, LEONARDO TOMAZELI; GRABISCH, MICHEL; TRAVASSOS ROMANO, JOAO MARCOS; TORRA, V; NARUKAWA, Y; NIN, J; AGELL, N. An Unsupervised Capacity Identification Approach Based on Sobol' Indices. MODELING DECISIONS FOR ARTIFICIAL INTELLIGENCE (MDAI 2020), v. 12256, p. 12-pg., . (17/23879-9, 16/21571-4)
PELEGRINA, GUILHERME DEAN; DUARTE, LEONARDO TOMAZELI; GRABISCH, MICHEL; TRAVASSOS ROMANO, JOAO MARCOS. The multilinear model in multicriteria decision making: The case of 2-additive capacities and contributions to parameter identification. European Journal of Operational Research, v. 282, n. 3, p. 945-956, . (16/21571-4, 17/23879-9)
PELEGRINA, GUILHERME DEAN; DUARTE, LEONARDO TOMAZELI; TRAVASSOS ROMANO, JOAO MARCOS. Application of independent component analysis and TOPSIS to deal with dependent criteria in multicriteria decision problems. EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS, v. 122, p. 262-280, . (17/23879-9, 16/21571-4)
PELEGRINA, GUILHERME DEAN; DUARTE, LEONARDO TOMAZELI; GRABISCH, MICHEL; ROMANO, JOAO MARCOS TRAVASSOS. Dealing with redundancies among criteria in multicriteria decision making through independent component analysis. COMPUTERS & INDUSTRIAL ENGINEERING, v. 169, p. 19-pg., . (20/01089-9, 17/23879-9, 20/09838-0, 16/21571-4)
PELEGRINA, GUILHERME DEAN; DUARTE, LEONARDO TOMAZELI; TRAVASSOS ROMANO, JOAO MARCOS; DEVILLE, Y; GANNOT, S; MASON, R; PLUMBLEY, MD; WARD, D. Muticriteria Decision Making Based on Independent Component Analysis: A Preliminary Investigation Considering the TOPSIS Approach. LATENT VARIABLE ANALYSIS AND SIGNAL SEPARATION (LVA/ICA 2018), v. 10891, p. 10-pg., . (16/21571-4, 17/23879-9)
Publicações acadêmicas
(Referências obtidas automaticamente das Instituições de Ensino e Pesquisa do Estado de São Paulo)
PELEGRINA, Guilherme Dean. Multicriteria decision making: dealing with criteria interactions by means of latent variable analysis = Tomada de declidando com interações entre critérios por meio da análise de variáveis latentesão multicritério. 2020. Tese de Doutorado - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação Campinas, SP.