Fuzzy Thor 2 Method: a new model for handling uncertainty
| Ano de defesa: | 2025 |
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Resumo: | Os seres humanos, em geral, têm mais dificuldade em realizar previsões quantitativas precisas, enquanto são mais eficientes ao fazer previsões qualitativas. Isso se deve, em parte, ao fato de que, ao serem solicitados a fornecer estimativas numéricas, tendem a ser mais influenciados por tendências cognitivas, pois essa tarefa exige mais esforço mental do que expressar avaliações qualitativas mais vagas. Nesse contexto, os modelos fuzzy, que traduzem expressões linguísticas em termos numéricos, oferecem uma maneira eficaz de lidar com a imprecisão na expressão de preferências e importâncias de critérios. Diante da lacuna existente no método THOR 2 no que se refere a dificuldade de atribuição dos pesos de forma quantitativa, em situações complexas, nas quais os pesos das alternativas não são claramente definidos, o presente estudo tem como objetivo o desenvolvimento de um novo método multicritério de apoio à decisão (AMD), incorporando os princípios da lógica fuzzy ao método THOR 2. O FUZZY THOR 2 atribui os seus pesos, utilizando números fuzzy triangulares e trapezoidais, a partir de uma adaptação dos métodos Fuzzy AHP e Fuzzy DEMATEL. Para facilitar a compreensão do método, a tese traz dois exemplos numéricos. O primeiro exemplo utilizou-se do método Fuzzy AHP, já o segundo do método Fuzzy DEMATEL. A tese também traz o estudo de caso descrito por Tenório et al. (2020), aplicando o método Fuzzy THOR 2 para a seleção de uma fragata para a compra de oportunidade da Marinha do Brasil. Neste contexto, é realizada uma análise comparativa entre os resultados obtidos pelo THOR 2 e Fuzzy THOR 2, destacando as diferenças significativas entre os dois métodos e avaliando os benefícios da inclusão da lógica fuzzy no processo decisório. As contribuições desta tese incluem o avanço metodológico no campo de AMD, além do software FUZZY THOR 2, registrado no Instituto Nacional da Propriedade Industrial (INPI), que implementa a metodologia proposta e facilita sua aplicação em diversos contextos decisórios. A ferramenta permite que pesquisadores e profissionais apliquem o método em suas próprias análises, contribuindo para a disseminação do modelo e estimulando pesquisas e aplicações em diferentes áreas. Futuras pesquisas podem expandir a metodologia para incluir diferentes tipos de números fuzzy e integrar o modelo com técnicas de inteligência artificial, promovendo novas formas de tomada de decisão. |
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Tenório, Fabrício MaioneGomes, Carlos Francisco SimõesSantos, Marcos dosAlmeida Filho, Adiel Teixeira dePereira, Daniel Augusto de MouraPinochet, Luis Hernan ContrerasGomes, Luiz Flávio Autran Monteiro2025-05-21T16:24:15Z2025-05-21T16:24:15ZTENÓRIO, Fabrício Maione. Fuzzy Thor 2 Method: a new model for handling uncertainty. 2025. 267 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção) - Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção, Escola de Engenharia, Universidade Federal Fluminense, Niterói, 2025.https://app.uff.br/riuff/handle/1/38474Os seres humanos, em geral, têm mais dificuldade em realizar previsões quantitativas precisas, enquanto são mais eficientes ao fazer previsões qualitativas. Isso se deve, em parte, ao fato de que, ao serem solicitados a fornecer estimativas numéricas, tendem a ser mais influenciados por tendências cognitivas, pois essa tarefa exige mais esforço mental do que expressar avaliações qualitativas mais vagas. Nesse contexto, os modelos fuzzy, que traduzem expressões linguísticas em termos numéricos, oferecem uma maneira eficaz de lidar com a imprecisão na expressão de preferências e importâncias de critérios. Diante da lacuna existente no método THOR 2 no que se refere a dificuldade de atribuição dos pesos de forma quantitativa, em situações complexas, nas quais os pesos das alternativas não são claramente definidos, o presente estudo tem como objetivo o desenvolvimento de um novo método multicritério de apoio à decisão (AMD), incorporando os princípios da lógica fuzzy ao método THOR 2. O FUZZY THOR 2 atribui os seus pesos, utilizando números fuzzy triangulares e trapezoidais, a partir de uma adaptação dos métodos Fuzzy AHP e Fuzzy DEMATEL. Para facilitar a compreensão do método, a tese traz dois exemplos numéricos. O primeiro exemplo utilizou-se do método Fuzzy AHP, já o segundo do método Fuzzy DEMATEL. A tese também traz o estudo de caso descrito por Tenório et al. (2020), aplicando o método Fuzzy THOR 2 para a seleção de uma fragata para a compra de oportunidade da Marinha do Brasil. Neste contexto, é realizada uma análise comparativa entre os resultados obtidos pelo THOR 2 e Fuzzy THOR 2, destacando as diferenças significativas entre os dois métodos e avaliando os benefícios da inclusão da lógica fuzzy no processo decisório. As contribuições desta tese incluem o avanço metodológico no campo de AMD, além do software FUZZY THOR 2, registrado no Instituto Nacional da Propriedade Industrial (INPI), que implementa a metodologia proposta e facilita sua aplicação em diversos contextos decisórios. A ferramenta permite que pesquisadores e profissionais apliquem o método em suas próprias análises, contribuindo para a disseminação do modelo e estimulando pesquisas e aplicações em diferentes áreas. Futuras pesquisas podem expandir a metodologia para incluir diferentes tipos de números fuzzy e integrar o modelo com técnicas de inteligência artificial, promovendo novas formas de tomada de decisão.Humans generally have more difficulty making precise quantitative predictions, while they are more efficient when making qualitative predictions. This is partly because when asked to provide numerical estimates, they tend to be more influenced by cognitive biases, since this task requires more mental effort than expressing more vague qualitative assessments. In this context, fuzzy models, which translate linguistic expressions into numerical terms, offer an effective way to deal with imprecision in expressing preferences and criterion importance. Given the gap in the THOR 2 method regarding the difficulty of assigning weights quantitatively, in complex situations, in which the weights of the alternatives are not clearly defined, the present study aims to develop a new Multicriteria Decision Support Method (MCDM), incorporating the principles of fuzzy logic into the THOR 2 method. FUZZY THOR 2 assigns its weights, using triangular and trapezoidal fuzzy numbers, based on an adaptation of the Fuzzy AHP and Fuzzy DEMATEL methods. To facilitate understanding of the method, the thesis presents two numerical examples. The first example used the Fuzzy AHP method, while the second used the Fuzzy DEMATEL method. The thesis also presents the case study described by Tenório et al. (2020), applying the Fuzzy THOR 2 Method to select a frigate for the Brazilian Navy's opportunity purchase. In this context, a comparative analysis is carried out between the results obtained by THOR 2 and Fuzzy THOR 2, highlighting the significant differences between the two methods and evaluating the benefits of including fuzzy logic in the decision-making process. The contributions of this thesis include the methodological advancement in the field of MCDM, as well as the FUZZY THOR 2 software, registered with the National Institute of Industrial Property (INPI), which implements the proposed methodology and facilitates its application in various decision-making contexts. The tool allows researchers and professionals to apply the method in their own analyses, contributing to the dissemination of the model and stimulating research and applications in different areas. Future research may expand the methodology to include different types of fuzzy numbers and integrate the model with artificial intelligence techniques, promoting new forms of decision-making.267 fCC-BY-SAinfo:eu-repo/semantics/openAccessFuzzy Thor 2 Method: a new model for handling uncertaintyinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisMulticritérioAMDFuzzyTHOR 2Escolha de FragataApoio multicritério à decisãoLógica fuzzyMulticriteriaMCDMFrigate selectionDoutoradoUniversidade Federal FluminenseEscola de EngenhariaPrograma de Pós-Graduação em Engenharia de Produção2025Niterói, RJporreponame:Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF)instname:Universidade Federal Fluminense (UFF)instacron:UFFORIGINALtese de doutorado - fabricio.pdftese de doutorado - fabricio.pdfapplication/pdf14263195https://app.uff.br/riuff/bitstream/1/38474/1/tese%20de%20doutorado%20-%20fabricio.pdf91b56148eda15d1dc744329f341b0ce1MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81866https://app.uff.br/riuff/bitstream/1/38474/2/license.txt43cd690d6a359e86c1fe3d5b7cba0c9bMD521/384742025-05-21 13:24:15.419oai:app.uff.br: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ório InstitucionalPUBhttps://app.uff.br/oai/requestriuff@id.uff.bropendoar:21202025-05-21T16:24:15Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF) - Universidade Federal Fluminense (UFF)false |
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