ReP USP - Detalhe do registro: Tratamento quantitativo de informações imprecisas no processo de seleção de projetos e alocação de recursos em P & D
Dias Junior, Oscar Pereira
Ellenrieder, Alberto Ricardo von (Orientador)
USP affiliated author: DIAS JUNIOR, OSCAR PEREIRA - EP
Subjects: PROJETOS INDUSTRIAIS; ALOCAÇÃO DE RECURSOS
Abstract: O problema da imprecisão inerente às informações disponíveis no processo de seleção de projetos e alocação de recursos, em Pesquisa e Desenvolvimento, é abordado em dois modelos, com o emprego da teoria de conjuntos nebulosos. O primeiro dos modelos aborda o problema da seleção de projetos para o qual se admite que os retornos dos projetos candidatos são melhor caracterizados por conceitos linguísticos (representados por conjuntos nebulosos) do que por valores numéricos (o termo linguístico é aqui empregado para caracterizar a natureza não numérica de uma variável, parâmetro ou relação). Um algoritmo foi desenvolvido para a determinação do "grau de não-dominação" de uma dada escolha de projetos. Esse grau de não-dominação representa o grau em que a alternativa dada pertence ao conjunto nebuloso das soluções não-dominadas. O segundo modelo aborda um problema de alocação de recursos a projetos em que se conhece apenas uma relação imprecisa entre a quantidade de recursos aplicada ao projeto, num dados período de tempo, e o seu progresso naquele período. As relações imprecisas são supostas conhecidas numa forma linguística e são associadas a conjuntos nebulosos de modo que possam ser tratadas quantitativamente. Uma vez conhecidas as quantidades de recursos (numérica ou linguisticamente) aplicadas aos projetos, o modelo determina, através das relações imprecisas, o grau de progresso esperado do conjunto de projetos, numa escala linguística. Com esse resultado, é possível fazer comparações entre alternativas distintas quando o objetivo é obter o maior grau possível de progresso com uma soma limitada de recursos.
Data da defesa: 05.08.1983
Tratamento quantitativo de informações imprecisas no processo de seleção de projetos e alocação de recursos em P & D