Otimização da designação de profissionais de auditoria incorporando variáveis de bem-estar: uma comparação entre modelos matemáticos e meta-heurísticas

• Ano de defesa: 2026
• Autor(a) principal: Souza, Valéria dos Santos
• Orientador(a): Vallim Filho, Arnaldo Rabello de Aguiar
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por; eng
• Instituição de defesa: Universidade Presbiteriana Mackenzie
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: designação de profissionais; otimização combinatória; programação linear inteira mista; algoritmo genético; bem-estar; auditoria
• Link de acesso: https://dspace.mackenzie.br/handle/10899/42043

Esta pesquisa investiga a incorporação de variáveis de bem-estar (BE) como autoexclusão de projetos, descompressão entre projetos e limitação de distância geográfica, em modelos de otimização para a designação de profissionais em projetos de auditoria externa, no contexto de firmas Big Four. A lacuna abordada consiste na ausência de estudos que formalizem esses fatores como restrições operacionais em problemas de designação de profissionais de auditoria e que comparem, de forma sistemática, abordagens exatas e meta-heurísticas para esse problema ampliado. Adota-se a Design Science Research Methodology (DSRM), com o desenvolvimento de duas abordagens para o mesmo problema de alocação: um modelo de Programação Linear Inteira Mista (MILP, do inglês Mixed Integer Linear Programming), no qual as variáveis de BE são tratadas como restrições rígidas, e um Algoritmo Genético (GA, do inglês Genetic Algorithm), no qual essas variáveis são tratadas como penalidades na função de fitness. Ambas as abordagens compartilham a mesma formulação, composta por 19 famílias de restrições e pela mesma função objetivo de minimização do custo total de folha. O experimento avalia cinco instâncias sintéticas, variando de 220 a 3.000 profissionais e de 60 a 800 projetos, geradas por escalonamento proporcional a partir de uma base de referência. Foram considerados quatro cenários, totalizando 60 execuções: 50 do GA, com cinco sementes aleatórias por combinação entre instância e cenário, e 10 do MILP, de natureza determinística. Os resultados, analisados pelo teste de Wilcoxon signed-rank, indicam que a inclusão das variáveis de BE não elevou significativamente o custo de folha nem no GA nem no MILP. Além disso, GA e MILP apresentaram custos estatisticamente equivalentes quando o bem-estar foi considerado. O MILP garantiu zero violações de bem-estar em todas as instâncias, enquanto o GA apresentou violações residuais, compatíveis com sua modelagem penalizada. A variabilidade do GA entre sementes permaneceu baixa em termos de custo e elevada em termos de tempo de processamento. Conclui-se que a incorporação de variáveis de BE ao problema de alocação mostra-se economicamente viável, embora os resultados devam ser interpretados com cautela, em razão do caráter exploratório do estudo. Como agenda futura, recomenda-se realizar experimentos com instâncias mais heterogêneas e diferentes densidades de restrições de bem-estar.