Proposta de agregação robusta de múltiplos métodos com incertezas em problemas de tomada de decisão multicritério

dc.creatorMarcos Antonio Alves
dc.date.accessioned2019-08-09T20:13:19Z
dc.date.accessioned2025-09-08T23:29:40Z
dc.date.available2019-08-09T20:13:19Z
dc.date.issued2018-05-14
dc.description.abstractMakingdecisionsisadiculttaskthatconsistsingatheringtheavailable information about the problem and choosing the best alternative in terms of expected results. Many uncertainties are involved in this process, being either ontological or epistemic. The latter, reducible, is often treated in multicriteria decision-making problems with the creation of scenarios and the use of dierent methods with classical or fuzzy logic. However, dierent ordinations can be provided to the decision maker with dierent rankings for each alternative. This dissertation proposes a robust aggregation model of multiple multicriteria decision making methods considering uncertainties. In order to evaluate the proposal, a practical problem of energy generation planning considering hydrothermal dispatch was used. The solution to this problem involved the combination of specialized genetic algorithm of Chu-Beasley and linear programming. Dierent scenarios were created, from the most pessimistic to the most optimistic, varying the parameters of hydrology and energy demand. Four study cases were performed with dierent scenarios and multiple multicriteria methods with classical and fuzzy logic. The robust solutions found indicated a small increase in costs when compared to those of lower cost in each scenario. However, they minimized the eects of uncertainties in the decision-making process, as vagueness and changes in the future scenario. This proposal may help decision-makers to make complex decisions more assertively and minimizing errors
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/1843/BUOS-B33H5E
dc.languagePortuguês
dc.publisherUniversidade Federal de Minas Gerais
dc.rightsAcesso Aberto
dc.subjectProcesso decisório
dc.subjectEngenharia elétrica
dc.subjectIncerteza
dc.subjectLógica difusa
dc.subject.otherAnálise de cenários
dc.subject.otherMétodos de tomada de decisão multicritério
dc.subject.otherAgregação robusta
dc.subject.otherIncertezas
dc.subject.otherLógica Fuzzy
dc.titleProposta de agregação robusta de múltiplos métodos com incertezas em problemas de tomada de decisão multicritério
dc.typeDissertação de mestrado
local.contributor.advisor1Frederico Gadelha Guimaraes
local.description.resumoTomar decisões é uma tarefa difícil que consiste em reunir as informações disponíveis sobre o problema e escolher a melhor alternativa em termos de resultados esperados. Muitas incertezas estão envolvidas neste processo, sendo ontológicas ou epistêmicas. Essa última, redutível, é frequentemente tratada em problemas de tomada de decisão multicritério com a criação de cenários e uso de diferentes métodos com a lógica clássica ou fuzzy. Entretanto, diferentes ordenações podem ser dispostas ao decisor com diferentes rankings para cada alternativa. Este trabalho propõe um modelo de agregação robusta de múltiplos métodos de tomada de decisão multicritério considerando incertezas. Para avaliação da proposta, utilizou-se um problema prático de planejamento de geração de energia considerando despacho hidrotérmico. A solução deste problema envolveu a combinação do algoritmo genético especializado de Chu-Beasley e programação linear. Diferentes cenários foram criados, do mais pessimista ao mais otimista, variando os parâmetros de hidrologia e demanda de energia. Quatro estudos de caso foram realizados com diferentes cenários e múltiplos métodos multicritério com a lógica clássica e fuzzy. As soluções robustas encontradas indicavam um pequeno aumento nos custos quando comparadas com aquelas de menor custo em cada cenário. Entretanto, elas minimizavam os efeitos das incertezas no processo decisório, como vagueza e alterações de cenário futuro. Esta proposta pode auxiliar o decisor a tomar decisões complexas de forma mais assertiva e minimizando os erros
local.publisher.initialsUFMG

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