| Summary: | Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação. === Made available in DSpace on 2012-10-20T14:01:27Z (GMT). No. of bitstreams: 1
193852.pdf: 2312973 bytes, checksum: dca4abbcf0d79a1000e03e9eafcef809 (MD5) === A avaliação de cenários realizada por especialistas humanos envolve critérios cujos valores são vagos e definidos de forma imprecisa. Para exemplificar, dentro de um cenário de política de contratação de funcionários, um critério para a análise sobre a capacidade de liderança dos candidatos certamente aplicaria valores lingüísticos vagos como Grande ou Pouca para representar, de forma natural, o desempenho de cada concorrente. O especialista humano pondera e agrega os diversos critérios subjetivos de análise para chegar a uma conclusão consistente. Este trabalho propõe uma abordagem de apoio ao processo de análise de políticas através da reunião de três metodologias básicas. O objetivo principal é estabelecer um método de auxílio diferenciado que permita a direta representação e avaliação dos critérios vagos de um problema. A arquitetura híbrida Difusa - Multicritério - Raciocínio Baseado em Casos sugere uma forma integrada de tratamento do conhecimento: Conjuntos Difusos - para a representação e manipulação do conhecimento vago; Multicritério - para a agregação do conhecimento vago e avaliação do cenário e RBC - para a recuperação deste conhecimento e aperfeiçoamento do aparato de apoio. A proposta de auxílio não se limita apenas à indicação de um melhor caminho dentre as opções disponíveis, mas sim abrange mecanismos para a simulação e exploração do cenário apresentado. Um sistema protótipo mostra, através de alguns casos implementados, que a metodologia de auxílio pode ser útil como uma das ferramentas de análise de políticas. Além disto, a cooperação entre as metodologias Difusa - Multicritério - RBC expõe uma forma distinta e promissora de lidar com o conhecimento através da máquina que merece um aprofundamento posterior por intermédio de novas pesquisas.
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