Return to search

Essays on imprecise representation of uncertainty considering evidence theory and FUZZY

Submitted by Alice Araujo (alice.caraujo@ufpe.br) on 2018-05-04T17:50:41Z
No. of bitstreams: 1
TESE Lucimário Gois de Oliveira Silva.pdf: 1773160 bytes, checksum: 544f69e8bf9e030500afed15f5669888 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-05-04T17:50:41Z (GMT). No. of bitstreams: 1
TESE Lucimário Gois de Oliveira Silva.pdf: 1773160 bytes, checksum: 544f69e8bf9e030500afed15f5669888 (MD5)
Previous issue date: 2016-12-21 / This paper contains the compendium of three articles on the representation of uncertainty. The two first ones deal with the classical theory of evidence or Dempster - Shafer theory. In these articles, the classification of conflict in the theory of evidence is approached, since bodies of evidence with high level of conflict lead to counterintuitive results when the Dempster Rule of Combination is used. In the first article, the conflict classification is made from class profiles by using the ELECTRE TRI method. In the second article, the classification is made from reference alternatives of each conflict class, the classification of conflict having been obtained through the outranking flow of the PROMETHEE method among the reference alternatives and the alternatives to be classified. In both articles, the parameters of the two methods are obtained by means of disaggregation approaches where the parameters are generated from alternatives pre-classified in conflict in the first article and reference alternatives in the second. Finally, the third article deals with the financial analysis in the development of a new product where a real options model is added by using dynamic programming, the modeling of uncertainty through FUZZY triangular numbers. Thus, in this model it is possible to consider the different types of uncertainty contained in the development of new products. / Este trabalho contém o compêndio de três artigos sobre representação da incerteza. Os dois primeiros artigos tratam sobre a clássica teoria da evidência ou teoria Dempster - Shafer. Nesses artigos, é abordada a classificação do conflito na teoria da evidência, uma vez que corpos de evidência com alto teor de conflito conduzem a resultados contra intuitivos quando a regra de Dempster é utilizada. No primeiro artigo, a classificação do conflito é feita a partir de perfis de classe, utilizando o método ELECTRE TRI. No segundo artigo, a classificação é feita a partir de alternativas referência de cada classe de conflito, sendo a classificação do conflito obtida por meio do fluxo de sobreclassificação do método PROMETHEE entre as alternativas de referência e as alternativas a serem classificadas. Em ambos os artigos, os parâmetros dos dois métodos são obtidos por meio de abordagens de desagregação onde os parâmetros são gerados a partir de alternativas pré-classificadas em conflito no primeiro artigo e alternativas referência no segundo artigo. Por último, o terceiro artigo trata da análise financeira no desenvolvimento de um novo produto onde é agregado um modelo de opções reais, que utiliza programação dinâmica, a modelagem da incerteza através de números triangulares FUZZY. Assim, nesse modelo é possível considerar os diferentes tipos de incerteza que estão contidos no desenvolvimento de novos produtos.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufpe.br:123456789/24544
Date21 December 2016
CreatorsSILVA, Lucimário Gois de Oliveira
Contributorshttp://lattes.cnpq.br/9944976090960730, ALMEIDA FILHO, Adiel Teixeira de
PublisherUniversidade Federal de Pernambuco, Programa de Pos Graduacao em Engenharia de Producao, UFPE, Brasil
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguageEnglish
Detected LanguageEnglish
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
Sourcereponame:Repositório Institucional da UFPE, instname:Universidade Federal de Pernambuco, instacron:UFPE
RightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil, http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/, info:eu-repo/semantics/openAccess

Page generated in 0.002 seconds