MCDA
Uso do MCDA
Tecnologia Ergênica
Avaliações de Sistemas
Regeneração Urbana
Planejamento de Operação
Análise de Políticas
Governança de Serviços
Atividades de Recuperação de Produtos
Gestão da Cadeia
Sistemas de Abastecimento de Água
Tipo de Problema
Classificação
Impor uma Relação de Preferência no Conjunto de Alternativas
Também Chamada de Classificação Ordinal
Atribuir Alternativas a uma Ordem de Preferência
Escolha
Seleção de um Subconjunto das Melhores Alternativas
Escala de Medição
Escalas Ordinais
Escalas de Intervalo
Escalas de Razão
Áreas Físico-Técnica
Comum no Nível Socioeconômico
Sustentabilidade
Elicitações de Preferências
Preferências diretas
Tipos de peso
usado para expressar a importância relativados critérios.
Eles podem ser precisos e imprecisos, composteriormente dividido em trade-offs
Limiares de comparação de pares
Caracteriza a preferência de sensibilidade de preferência dos DMs ao comparar duas alternativas
Indiferença
Preferência
Veto
Interações
considera os links, dependências e tendências entre os critérios
Modelos de preferência
distinguir os principais clusters de Filosofias de modelagem MCDA
Funções de Pontuação
Relações Binárias
Regras de Decisão
Ponderação
Uma fase fundamental do processo de MCDA é a ponderação dos critérios
Ponderação subjetiva
Esta revisão mostra dois principais distinções para os pesos que podem ser fornecidos subjetivamente por pessoas envolvidas no processo de MCDA
O primeiro é entre as técnicas usadas para derivar pesos precisos daqueles usados para obter pesos imprecisos
A segunda divisão está dentro do preciso categoria de pesos, onde existem duas subcategorias de pesos com um significado conceitual muito diferente, compensações de um lado e coeficientes de importância do outro
Ponderação objetiva
uso de pesos baseados em dados, que são definidos de acordo coma variabilidade dos critérios e relações entre os critérios
Preferências indiretas
Pesos, limites e formas da função do modelo podem, então, ser derivadas dessas preferências indiretas e usadas para construir a recomendação de decisão
Características de agregação
Esta característica explica as principais considerações sobre implicação da escolha do método MCDA com relação ao nível de compensação
Compensação
se refere as compensações admissíveis entre o desempenho dos critérios e podem variam de um nível completo a um nulo, com um amplo espectro de possibilidade no meio
Combinações desses meios podem ser criadas para ajustar o nível de compensação de acordo com os desejos do DM
no que diz respeito às regras de decisão, elas são inerentemente não compensatório devido à natureza de sua modelagem, uma vez que é necessário essencial para atingir as condições das regras para acionar qualquer recomendação recomendação
Preferências inconsistentes
Preferências inconsistentes podem ser tratadas usando o conjunto aproximado conceito, que permite estruturar as informações de preferência de entrada antes da indução de um modelo de decisão na forma de regras de decisão
Dependência do contexto de decisão - Reversão de classificação
A adição ou exclusão de alternativas pode levar a uma mudança noa estrutura do problema, o que pode ter implicações na decisão recomendação
deve-se notar que alterar as alternativas no conjunto também leva a uma mudança na configuração do problema e aparições entre as alternativas
Exploração do modelo de preferência
Duas abordagens foram encontradas na literatura para conduzir tal exploração
O primeiro é o modo exato, onde todas as instâncias de o modelo de preferência compatível com o desempenho incerto e / ou preferências do DM são exploradas
O outro é o modo estocástico,onde alguma distribuição do desempenho / preferências é como-somados, e um subconjunto de todas as instâncias de modelo compatível é amostrado da distribuição e dos resultados obtidos com seu uso são resumidos para verificar a estabilidade de diferentes partes do recomendação