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Abordagens avançadas em decisões multicritério sob incertezas: perspectivas metodológicas e aplicadas

Processo:24/03045-0
Modalidade de apoio:Auxílio à Pesquisa - Regular
Data de Início da vigência: 01 de setembro de 2024
Data de Término da vigência: 31 de agosto de 2026
Área do conhecimento:Interdisciplinar
Pesquisador responsável:Betania Silva Carneiro Campello
Beneficiário:Betania Silva Carneiro Campello
Instituição Sede: Faculdade de Ciências Aplicadas (FCA). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Limeira , SP, Brasil
Município da Instituição Sede:Limeira
Auxílio(s) vinculado(s):25/12911-5 - Inovações na análise de decisão multicritério sob incerteza: medidas e métodos para apoio à tomada de decisão, AP.R SPRINT
25/13797-1 - Aplicação de métodos de decisão multicritério para avaliar a inserção de Inteligência artificial em grades curriculares do curso de administração, AP.R
Assunto(s):Aprendizado computacional  Administração  Análise de decisão multicritério  Ciência de dados 
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Administração | Análise de Decisão Multicritério | Aprendizado de Máquina | Ciência de dados | Incertezas nos dados | Métodos quantitativos no apoio à decisão | Análise de Decisão Multicritério

Resumo

Decisões em diversos âmbitos frequentemente requerem analisar uma série de critérios. Essas decisões tornam-se complexas quando suas consequências têm impactos significativos na sociedade, empresas e até mesmo em nível pessoal. A análise de decisão multicritério (MCDA) tem sido amplamente utilizada como ferramenta para auxiliar nesses processos decisórios. Este projeto se concentra em um desafio na área de MCDA: lidar com incertezas nos dados envolvidos no problema. O objetivo central consiste no desenvolvimento e aplicação de métodos para abordar essa problemática em meio à incerteza. Inicialmente, será abordada uma frente metodológica, explorando técnicas de MCDA integradas com modelos de aprendizado de máquina e ciência de dados. O propósito é desenvolver métricas e métodos que possam quantificar e minimizar as incertezas presentes nos resultados das decisões. Em uma segunda fase, de natureza mais aplicada, conduziremos estudos para desenvolver ou selecionar métodos de MCDA que sejam capazes de lidar efetivamente com as incertezas em decisões de administração nos setores público e privado. A proposta de pesquisa busca avançar no campo dos problemas de decisão multicritério sob incertezas, desenvolvendo e aplicando técnicas na interseção das áreas de MCDA e administração, aproveitando o potencial de modelos de aprendizado de máquina e ciência de dados. (AU)

Matéria(s) publicada(s) na Agência FAPESP sobre o auxílio:
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Publicações científicas (6)
(As publicações científicas contidas nesta página são originárias da Web of Science ou da SciELO, cujos autores mencionaram números dos processos FAPESP concedidos a Pesquisadores Responsáveis e Beneficiários, sejam ou não autores das publicações. Sua coleta é automática e realizada diretamente naquelas bases bibliométricas)
CORREA, GUILHERME LIMA; CAMPELLO, BETANIA SILVA CARNEIRO; DUARTE, LEONARDO TOMAZELI. Multi-criteria Decision Analysis as a tool for post-processing bias mitigation in machine learning algorithms. COMPUTERS & INDUSTRIAL ENGINEERING, v. 210, p. 13-pg., . (24/03045-0, 20/09838-0)
CAMPELLO, BETANIA SILVA CARNEIRO; BENAMOR, SARAH; DUARTE, LEONARDO TOMAZELI; ROMANO, JOAO MARCOS TRAVASSOS. Improving preference disaggregation in multicriteria decision making: Incorporating time series analysis and a multi-objective approach. INFORMATION SCIENCES, v. 700, p. 20-pg., . (20/09838-0, 24/03045-0)
CAMPELLO, BETANIA; DUARTE, LEONARDO TOMAZELI. Integrating Tensor-Based Data Analytics and Adaptive Prediction for Informed Decision-Making Support. INTELLIGENT SYSTEMS, BRACIS 2024, PT III, v. 15414, p. 11-pg., . (24/03045-0, 20/09838-0)
SOUZA, BEATRIZ V. B. S.; DUARTE, LEONARDO T.; COLTRI, PRISCILA P.. Public perception on climate change: Analyzing impact of IPCC reports via topic modeling with NMF and sentiment analysis. Anais da Academia Brasileira de Ciências, v. 97, p. 26-pg., . (24/03045-0, 20/09838-0)
VICENTIN, DAMARIS CHIEREGATO; MORAES, GUSTAVO HERMINIO SALATI MARCONDES DE; FISCHER, BRUNO; PRADO, NAGELA BIANCA; MEISSNER, DIRK; ANHOLON, ROSLEY. The hidden machinery of entrepreneurial culture: a data mining approach of ecosystem-level drivers. JOURNAL OF INTELLECTUAL CAPITAL, v. N/A, p. 24-pg., . (24/22932-7, 22/14561-3, 24/03045-0)
VICENTIN, DAMARIS CHIEREGATO; PIGOLA, ANGELICA; FISCHER, BRUNO; DE MORAES, GUSTAVO HERMINIO SALATI MARCONDES. Mapping the spatial evolution of entrepreneurial ecosystems: a clustering perspective on global investment flows. INTERNATIONAL JOURNAL OF ENTREPRENEURIAL BEHAVIOR & RESEARCH, v. N/A, p. 22-pg., . (24/03045-0, 24/22932-7)