3MO-AHP: uma abordagem de redução de inconsistência através de medidas de qualidade mono, multi ou muitos objetivos

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorPereira, Valdecy-
Autor(es): dc.contributorRoboredo, Marcos Costa-
Autor(es): dc.contributorQuelhas, Osvaldo Luiz Gonçalves-
Autor(es): dc.contributorBasílio, Márcio Pereira-
Autor(es): dc.contributorHora, Henrique Rego Monteiro da-
Autor(es): dc.creatorFloriano, Carla Martins-
Data de aceite: dc.date.accessioned2024-07-11T17:53:57Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2024-07-11T17:53:57Z-
Data de envio: dc.date.issued2023-08-04-
Data de envio: dc.date.issued2023-08-04-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://app.uff.br/riuff/handle/1/29773-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/759694-
Descrição: dc.descriptionObjetivo – Embora a técnica de multicritério Analytic Hierarchy Problem (AHP) tenha sido aplicada com sucesso em muitas áreas, tanto selecionando ou ordenando alternativas para derivar vetor de prioridade (pesos) para um conjunto de critérios, há uma desvantagem significativa em usar esta técnica se a matriz de comparação par-a-par (PCM – pairwise comparison matrix) possui comparações inconsistentes; ou seja, uma razão de consistência (􀜥􀜴 – consistency ratio) acima do valor de 0,1. Nesta situação, a solução final de uma PCM inconsistente não pode ser validada.􀀃 Muitos estudos foram desenvolvidos para tratar o problema de inconsistência, mas poucos deles tentaram satisfazer mais de duas e / ou diferentes medidas de qualidade, quais sejam: inconsistência mínima (􀝂􀯆􀯂), o número total de comparações pareadas ajustadas (􀝂􀯇􀮼), preservação da ordenação original (􀝂􀯄􀯍), mínimo ajuste dos pesos médios (􀝂􀯐􀮺) e, por fim, normal da matriz 􀜮1 mínima entre a PCM original e a PCM ajustada (􀝂􀯅􀯆).Metodologia – A abordagem proposta neste estudo é definida em quatro etapas: (i) Primeiro, o tomador de decisão deve escolher quais medidas de qualidade deseja utilizar, variando de uma a todas as cinco medidas de qualidade. (ii) Na segunda etapa, a matriz de comparação par-apar é então codificada para ser usada em um algoritmo de otimização de muitos-objetivos (MOOA), e cada comparação entre pares pode ser ajustada individualmente. (iii) Em seguida, são geradas soluções consistentes, a partir da Fronteira Ótima de Pareto obtida, que carregam as medidas de qualidade selecionadas na terceira etapa. (iv) Por fim, o decisor seleciona a solução mais adequada para o seu problema. Notavelmente, como o tomador de decisão pode escolher uma, duas, três ou mais (muitos objetivos) medidas de qualidade, nem todos os MOOAs podem lidar ou ter um bom desempenho em problemas mono ou multi-objetivos (dois objetivos). Segundo Seada e Deb (2015), o Unified Non-Sorting Algorithm III (U-NSGA III) é o MOOA mais apropriado para esse tipo de cenário porque foi especialmente projetado para lidar com problemas mono, multi e muitos-objetivos. Portanto, a abordagem apresentada nesta Tese é denominada de 3MO-AHP, uma alusão aos casos mono, multi e muitos-objetivos. Achados – Através da aplicação de três diferentes bases de dados com características distintas encontradas na literatura acadêmica, identificou-se que os resultados obtidos pela aplicação do algoritmo 3MO-AHP proporcionaram PCMs consistentes e com menos variações nas comparações par-a-par, quando comparados com os resultados obtidos por aqueles autores. 􀀃 Ademais, verificou-se que o uso de uma ou duas medidas de qualidade não deve garantir que a PCM ajustada seja semelhante a PCM original; portanto, o tomador de decisão deve considerar o uso de mais medidas de qualidade se o objetivo for preservar as características originais da PCM. Originalidade / valor – Quanto à contribuição acadêmica, é apresentada e desenvolvida uma abordagem de muitos-objetivos que reduz o 􀜥􀜴 a níveis consistentes com a capacidade de considerar uma ou mais medidas de qualidade e que permite que o tomador de decisão ajuste cada comparação de pares individualmente. Quanto à contribuição para a ciência, este trabalho engrossa o corpo em teses na Engenharia de Produção, fortalecendo promoção do método.-
Descrição: dc.descriptionPurpose – Although the multi-criteria technique Analytic Hierarchy Problem (AHP) has successfully been applied in many areas, either selecting or ranking alternatives or to derive priority vector (weights) for a set of criteria, there is a significant drawback in using this technique if the Pairwise Comparison Matrix (PCM) has inconsistent comparisons, in other words, a consistency ratio (����������) above the value of 0.1, the final solution cannot be validated. Many studies have been developed to treat the inconsistency problem, but few of them tried to satisfy different quality measures, which are: minimum inconsistency (���������������), the total number of adjusted pairwise comparisons (���������������), original rank preservation (���������������), minimum average weights adjustment (���������������) and, finally, minimum �����1 matrix norm between the original PCM and the adjusted PCM (���������������). Methodology – Our approach is defined in four steps: (i) First, the decision-maker should choose which quality measures she /he wishes to use, ranging from one to all quality measures. (ii) In the second step, we encode the PCM to be used in a many-objective optimization algorithm (MOOA), and each pairwise comparison can be adjusted individually. (iii) Then, we generate consistent solutions from the obtained Pareto Optimal Front that carry the desired quality measures in the third step. (iv) Lastly, the decision-maker selects the most suitable solution for her / his problem. Remarkably, as the decision-maker can choose one, two, three or more (many-objectives) quality measures, not all MOOAs can handle or perform well in mono or multi-objective problems. According with Seada and Deb (2015), the Unified Non- Sorting Algorithm III (U-NSGA III) is the most appropriate MOOA for this type of scenario because it was specially designed to handle mono, multi, and many-objective problems. Therefore, the approach presented in this Thesis was named as 3MO-AHP, an allusion to the mono, multi and many-objective cases. Findings – Through the application of three different databases with different characteristics found in the academic literature, it was identified that the results obtained by the application of the 3MO-AHP algorithm provided consistent PCMs and with less variations in the pair-to-pair comparisons, when compared with the results obtained by those authors. Furthermore, it was found that the use of one or two quality measures should not guarantee that the adjusted PCM is similar to the original PCM; hence the decision-maker should consider using more quality measures if the objective is to preserve the original PCM characteristics. ����� Originality/value – As for the academic contribution, a many-objective approach is presented and developed for the reduction of the ���������� to consistent levels with the ability to consider one or more quality measures and that allows the decision maker to adjust each pairwise comparison individually. As for the contribution to science, this work thickens the body of theses in Production Engineering, strengthening the promotion of the method.-
Descrição: dc.description164 p.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Idioma: dc.languagept_BR-
Direitos: dc.rightsOpen Access-
Direitos: dc.rightsCC-BY-SA-
Palavras-chave: dc.subjectRedução de inconsistências-
Palavras-chave: dc.subjectAlgoritmo de otimização multi-objetivos-
Palavras-chave: dc.subjectU-NSGA III-
Palavras-chave: dc.subjectTomada de decisão com múltiplos critérios-
Palavras-chave: dc.subjectAlgoritmo de otimização multi-objetivos-
Palavras-chave: dc.subjectEngenharia de produção-
Palavras-chave: dc.subjectAnalytic Hierarchy Process-
Palavras-chave: dc.subjectInconsistency Reduction-
Palavras-chave: dc.subjectMany-Objective Optimization Algorithm-
Título: dc.title3MO-AHP: uma abordagem de redução de inconsistência através de medidas de qualidade mono, multi ou muitos objetivos-
Título: dc.title3MO-AHP: An inconsistency reductionapproach trough quality measurements single, multi or many objectives-
Tipo de arquivo: dc.typeTese-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense - RiUFF

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