Bücher von Ticiane Schivittez Elacoste

Ausgehend von der Notwendigkeit, den multikriteriellen Algorithmus zur Entscheidungsunterstützung THOR im Hinblick auf die Dateneingabe durch den Entscheidungsträger zu verbessern, wurde ein neuer Vorschlag unter Einbeziehung der Fuzzy-Theorie entwickelt. Um den kognitiven Aufwand des Entscheidungsträgers bei der Anwendung des THOR-Algorithmus zu verringern, wurde eine Fuzzy-Skala entwickelt, die es dem Entscheidungsträger ermöglicht, nur ein einziges Werturteil abzugeben. Die Studie zur THOR-Methode zeigt, dass die Einbeziehung der Fuzzy-Theorie in drei Schritten - Fuzzifizierung, Inferenz und Defuzzifizierung - in der Lage ist, die Ungenauigkeit robuster zu sortieren und zu modellieren. Um den THOR-Algorithmus mit unscharfen Eingabedaten zu testen, wurde eine Fallstudie zu den Leistungsindikatoren des Hafens von Rio Grande / RS im Hinblick auf die Wirtschaftlichkeit der für Schiffe erbrachten Dienstleistungen durchgeführt, die auf der Meinung von Experten privater Unternehmen beruht, die in der öffentlichen Werft des Hafens tätig sind. Die erzielten Ergebnisse waren für den Hafenaktionsplan von großer Bedeutung. Außerdem sind die Ergebnisse der Rechentests im Vergleich zu anderen Versionen von THOR ermutigend.

Una vez instigados por la necesidad de mejora del algoritmo multicriterio de ayuda a la decisión THOR, con respecto a la entrada de datos por parte del decisor, se desarrolló una nueva propuesta con la inclusión de la teoría difusa. En este sentido, con el objetivo de aliviar el esfuerzo cognitivo que el decisor necesita al utilizar el algoritmo THOR, se diseñó una escala difusa que permite al decisor expresar un único juicio de valor. El estudio realizado sobre la metodología THOR sugiere que la inclusión de la teoría difusa, a partir de tres pasos, fuzzificación, inferencia y defuzzificación es capaz de ordenar y modelar la inexactitud de forma más robusta. Para probar el algoritmo THOR con datos de entrada difusos, se realizó un estudio de caso a partir de la opinión de expertos de empresas privadas, que operan en el muelle público del Puerto de Rio Grande / RS, sobre los indicadores de desempeño portuario con respecto a la economía de los servicios prestados a los buques. Los resultados obtenidos mostraron una gran relevancia para el plan de acción portuario. Además, los resultados de las pruebas computacionales en comparación con otras versiones de THOR son alentadores.

Once instigated by the need for improvement of the multicriteria algorithm for decision support THOR, with respect to data input by the decision maker, a new proposal with the inclusion of fuzzy theory was developed. In this sense, aiming to ease the cognitive effort that the decision maker needs when using the THOR algorithm, a fuzzy scale was designed, allowing the decision maker to express only a single value judgment. The study conducted on the THOR methodology suggests that, the inclusion of fuzzy theory, from three steps, fuzzification, inference and defuzzification is able to sort and model imprecision more robustly. To test the THOR algorithm with fuzzy input data, a case study from the opinion of experts from private companies, operating in the public wharf of the Port of Rio Grande / RS, on the port performance indicators with respect to the economy of services provided to ships, was performed. The results obtained showed great relevance for the port action plan. Furthermore, the results of the computational tests when compared to other versions of THOR are encouraging.

Suite à la nécessité d'améliorer l'algorithme multicritères d'aide à la décision THOR, en ce qui concerne les données introduites par le décideur, une nouvelle proposition intégrant la théorie du flou a été élaborée. Dans ce sens, afin d'alléger l'effort cognitif que le décideur doit fournir lorsqu'il utilise l'algorithme THOR, une échelle floue a été conçue, permettant au décideur d'exprimer un seul jugement de valeur. L'étude menée sur la méthodologie THOR suggère que l'inclusion de la théorie floue, à partir de trois étapes, la fuzzification, l'inférence et la défuzzification, est capable de trier et de modéliser l'imprécision de manière plus robuste. Pour tester l'algorithme THOR avec des données d'entrée floues, une étude de cas a été réalisée à partir de l'opinion d'experts de sociétés privées, opérant dans le quai public du port de Rio Grande / RS, sur les indicateurs de performance du port en ce qui concerne l'économie des services fournis aux navires. Les résultats obtenus ont montré une grande pertinence pour le plan d'action du port. En outre, les résultats des tests de calcul par rapport à d'autres versions de THOR sont encourageants.

Una volta stimolata la necessità di migliorare l'algoritmo multicriteriale di supporto alle decisioni THOR, rispetto ai dati inseriti dal decisore, è stata sviluppata una nuova proposta con l'inclusione della teoria fuzzy. In questo senso, allo scopo di alleggerire lo sforzo cognitivo che il decisore deve sostenere quando utilizza l'algoritmo THOR, è stata progettata una scala fuzzy che consente al decisore di esprimere un solo giudizio di valore. Lo studio condotto sulla metodologia THOR suggerisce che l'inclusione della teoria fuzzy, in tre fasi, fuzzificazione, inferenza e defuzzificazione, è in grado di ordinare e modellare l'imprecisione in modo più robusto. Per testare l'algoritmo THOR con dati di input fuzzy, è stato eseguito un caso di studio a partire dall'opinione di esperti di aziende private, che operano nel molo pubblico del Porto di Rio Grande / RS, sugli indicatori di performance portuale rispetto all'economia dei servizi forniti alle navi. I risultati ottenuti hanno mostrato una grande rilevanza per il piano d'azione portuale. Inoltre, i risultati dei test computazionali confrontati con altre versioni di THOR sono incoraggianti.