Avanços metodológicos no método fitradeoff para problemática de classificação : incorporação de procedimento para elicitação de perfis e análises de sensibilidade
| Ano de defesa: | 2022 |
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| Autor(a) principal: | |
| Orientador(a): | |
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| Tipo de documento: | Dissertação |
| Tipo de acesso: | Acesso aberto |
| Idioma: | por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Pernambuco
UFPE Brasil Programa de Pos Graduacao em Engenharia de Producao |
| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: | |
| Link de acesso: | https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/46129 |
Resumo: | Neste trabalho, o modelo de decisão para problemas de classificação que implementa o método FITradeoff é melhorado com a introdução de duas novas etapas: a elicitação dos perfis do problema de classificação, e a análise de sensibilidade do resultado final do modelo. A etapa de elicitação dos perfis preenche uma lacuna do modelo, o qual requer o fornecimento direto e sem referências dos valores que definem as classes em que as alternativas serão agrupadas. Esta elicitação consiste no fornecimento dos valores com base em duas alternativas hipotéticas, a solução ideal e a NADIR, que constituem a melhor e a pior solução possíveis para o problema de decisão. Além disso, a elicitação pode ser feita segundo uma escala de razão ou uma escala intervalar, sendo facultado ao decisor escolher qual escala utilizar. A segunda melhoria proposta consiste em avaliar a robustez da classificação obtida, analisando o quão sensível é o resultado em relação a variações nos dados de entrada por meio de simulações de Monte Carlo. O modelo pode ter sua robustez analisada em relação aos dados de desempenho das alternativas ou aos dados de perfis obtidos através da etapa de elicitação de perfis. O resultado desta etapa é o índice de robustez associado à classificação de cada alternativa, definido como a proporção de cenários em que a classificação não se alteraria. A fim de demonstrar sua aplicabilidade, o modelo resultante das melhorias propostas é aplicado a um problema de classificação da literatura, em que um fabricante do ramo de eletrônicos avalia seus fornecedores para identificar possíveis parceiros estratégicos. |
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Avanços metodológicos no método fitradeoff para problemática de classificação : incorporação de procedimento para elicitação de perfis e análises de sensibilidadeEngenharia de produçãoDecisão multicritérioMétodo FITradeoffProblemática de classificaçãoElicitação de perfisAnálise de sensibilidadeNeste trabalho, o modelo de decisão para problemas de classificação que implementa o método FITradeoff é melhorado com a introdução de duas novas etapas: a elicitação dos perfis do problema de classificação, e a análise de sensibilidade do resultado final do modelo. A etapa de elicitação dos perfis preenche uma lacuna do modelo, o qual requer o fornecimento direto e sem referências dos valores que definem as classes em que as alternativas serão agrupadas. Esta elicitação consiste no fornecimento dos valores com base em duas alternativas hipotéticas, a solução ideal e a NADIR, que constituem a melhor e a pior solução possíveis para o problema de decisão. Além disso, a elicitação pode ser feita segundo uma escala de razão ou uma escala intervalar, sendo facultado ao decisor escolher qual escala utilizar. A segunda melhoria proposta consiste em avaliar a robustez da classificação obtida, analisando o quão sensível é o resultado em relação a variações nos dados de entrada por meio de simulações de Monte Carlo. O modelo pode ter sua robustez analisada em relação aos dados de desempenho das alternativas ou aos dados de perfis obtidos através da etapa de elicitação de perfis. O resultado desta etapa é o índice de robustez associado à classificação de cada alternativa, definido como a proporção de cenários em que a classificação não se alteraria. A fim de demonstrar sua aplicabilidade, o modelo resultante das melhorias propostas é aplicado a um problema de classificação da literatura, em que um fabricante do ramo de eletrônicos avalia seus fornecedores para identificar possíveis parceiros estratégicos.CAPESIn this work, the decision model for sorting problems that implements the FITradeoff method is improved with the introduction of two new steps: the elicitation of the classification problem profiles, and the sensitivity analysis of the final result of the model. The profile elicitation step fills a gap in the model, which requires the direct and unreferenced supply of values that define the classes into which the alternatives will be grouped. This elicitation consists of providing values based on two hypothetical alternatives, the ideal solution and NADIR, which constitute the best and worst possible solution for the decision problem. In addition, the elicitation can be done according to a ratio scale or an interval scale, with the decision maker being able to choose which scale to use. The second proposed improvement consists of evaluating the robustness of the obtained sorting, analyzing how sensitive the result is in relation to variations in the input data through Monte Carlo simulations. The model can be analyzed for robustness in relation to the alternatives’ performances or to the profile values obtained through the profile elicitation step. The result of this step is the robustness index associated with the sorting of each alternative, defined as the proportion of scenarios in which the sorting would not change. In order to demonstrate its applicability, the model resulting from the proposed improvements is applied to a sorting problem from the literature, in which an electronics manufacturer evaluates its suppliers to identify possible strategic partners.Universidade Federal de PernambucoUFPEBrasilPrograma de Pos Graduacao em Engenharia de ProducaoFREJ, Eduarda AsforaALMEIDA, Adiel Teixeira dehttp://lattes.cnpq.br/1792900988317187http://lattes.cnpq.br/8127974515737466http://lattes.cnpq.br/3190630564956043LIMA, Moacir Fernando Morais Galdino de2022-09-02T13:16:46Z2022-09-02T13:16:46Z2022-02-23info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfLIMA, Moacir Fernando Morais Galdino de. Avanços metodológicos no método fitradeoff para problemática de classificação: incorporação de procedimento para elicitação de perfis e análises de sensibilidade. 2022. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção) – Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2022.https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/46129porhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFPEinstname:Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)instacron:UFPE2022-09-03T05:44:32Zoai:repositorio.ufpe.br:123456789/46129Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufpe.br/oai/requestattena@ufpe.bropendoar:22212022-09-03T05:44:32Repositório Institucional da UFPE - Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)false |
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Neste trabalho, o modelo de decisão para problemas de classificação que implementa o método FITradeoff é melhorado com a introdução de duas novas etapas: a elicitação dos perfis do problema de classificação, e a análise de sensibilidade do resultado final do modelo. A etapa de elicitação dos perfis preenche uma lacuna do modelo, o qual requer o fornecimento direto e sem referências dos valores que definem as classes em que as alternativas serão agrupadas. Esta elicitação consiste no fornecimento dos valores com base em duas alternativas hipotéticas, a solução ideal e a NADIR, que constituem a melhor e a pior solução possíveis para o problema de decisão. Além disso, a elicitação pode ser feita segundo uma escala de razão ou uma escala intervalar, sendo facultado ao decisor escolher qual escala utilizar. A segunda melhoria proposta consiste em avaliar a robustez da classificação obtida, analisando o quão sensível é o resultado em relação a variações nos dados de entrada por meio de simulações de Monte Carlo. O modelo pode ter sua robustez analisada em relação aos dados de desempenho das alternativas ou aos dados de perfis obtidos através da etapa de elicitação de perfis. O resultado desta etapa é o índice de robustez associado à classificação de cada alternativa, definido como a proporção de cenários em que a classificação não se alteraria. A fim de demonstrar sua aplicabilidade, o modelo resultante das melhorias propostas é aplicado a um problema de classificação da literatura, em que um fabricante do ramo de eletrônicos avalia seus fornecedores para identificar possíveis parceiros estratégicos. |
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