Eficiência de Métodos Heurísticos na Construção de ICs Robustos sob Incerteza

Este trabalho investiga comparativamente a eficiência e a robustez de métodos heurísticos de otimização aplicados à construção de Indicadores Compostos (ICs) em cenários sujeitos à incerteza. A determinação dos pesos de indicadores agregados é formulada como um problema de otimização que busca minimizar a instabilidade do ranking do indicador composto sob perturbações estocásticas nos dados. São analisadas quatro estratégias heurísticas: busca local do tipo clock, clock com mecanismo de annealing, Particle Swarm Optimization (PSO) e o método Ray. O desempenho dos métodos é avaliado por meio de métricas formais, incluindo valor médio da função objetivo, variabilidade entre execuções e tempo de execução. Experimentos computacionais realizados sob diferentes níveis de incerteza permitem identificar diferenças estruturais entre os mecanismos de busca, evidenciando o papel da exploração global e de estratégias probabilísticas na obtenção de soluções mais robustas. Os resultados indicam que a escolha do método de otimização influencia diretamente a estabilidade do ranking e a confiabilidade dos ICs obtidos.