| Summary: | O Problema de Seleção de Portfólio de Projetos (PSPP) objetiva combinar os projetos disponíveis para aumentar o retorno e diminuir o risco da carteira resultante, ao mesmo tempo que respeita um conjunto de restrições. Este problema é considerado, portanto, um problema de otimização multiobjetivo. A literatura especializada discute o PSPP somente no contexto de disciplina, sendo que o método fica sob a responsabilidade da implementação. Alguns autores abordam o problema sem uma formulação matemática adequada, sem um algoritmo de âmbito multiobjetivo e sem um método estruturado para a decisão pós-otimização. Isto faz com que os resultados da Seleção de Portfólio de Projetos tenham pouca precisão. Este trabalho propõe e avalia uma abordagem multicritério para a solução do PSPP. A abstração matemática do problema é descrita em termos das funções risco e retorno. As restrições são discutidas e adequadas ao modelo matemático e um método de covariação de riscos é proposto. Esta abordagem é composta de duas fases: busca e decisão. A primeira utiliza o algoritmo multiobjetivo Nondominated Sorting Genetic Algorithm II (NSGA-II) para obter uma aproximação da Fronteira de Pareto. A segunda utiliza o Analytic Hierarchy Process (AHP) com uma hierarquia de critérios baseada em uma revisão bibliográfica. Dentre os resultados obtidos pode-se destacar: (i) a Fronteira Eficiente com o conjunto de portfólios disponíveis para a fase de decisão, (ii) um método para a escolha de um portfólio com informações qualitativas (iii) e uma forma de covariação de riscos, que reduz o grau de exposição do portfólio aos riscos específicos dos projetos que o compõem. A abordagem mostrou-se útil, avaliada por meio de um estudo de caso, nos seguintes aspectos: (i) permite a simulação de cenários, (ii) facilita a utilização de informação qualitativa, (iii) estrutura o processo de decisão e (iv) reduz as interferências no julgamento sobre quais projetos devem compor o portfólio. === The objective of the Project Portfolio Selection Problem (PPSP) is to combine available projects to increase return and reduce risk of portfolio resulting, while respecting a set of constraints. Therefore, it is a multiobjective optimization problem. Technical literature discusses PPSP only in context of discipline, and method is under responsibility of implementation. Some authors address the problem without adequate mathematical formulation, without a multiobjective algorithm, and without a structured framework for post-optimization decision method, which causes poor accuracy results. This paper presents and evaluates a multicriteria approach for solution of the PPSP. A mathematical abstraction of the problem is described in terms of risk and return functions. Constraints are discussed and suited to the mathematical model and a method of covariance risk is proposed. This approach consists of two phases: search and decision. In the first one, the multi-objective Nondominated Sorting Genetic Algorithm II (NSGA-II) is used to obtain an approximation of Pareto Front. In the second one the Analytic Hierarchy Process (AHP) is used with a hierarchy of criteria based on a literature review. The following results can be highlighted: (i) the Efficient Frontier with set of portfolios available to decision phase, (ii) a method for selecting a portfolio with qualitative information and (iii) a form to covariate risk, which reduces the degree of exposure of the portfolio to the specific risks of the projects that compose it. The approach proved useful evaluated through a case study, in the following aspects: (i) allows the simulation of scenarios, (ii) facilitates the use of qualitative information, (iii) structure the decision process and (iv ) reduces interference in the trial about which projects should compose portfolio.
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