Fundamentos Algébricos da Programação Linear sob Incerteza Intervalar e Fuzzy: Estruturas Mínimas e Problemas em Aberto

Modelos de otimização sob incerteza de natureza não estocástica apresentam desafios computacionais significativos, decorrentes da complexidade intrínseca dos espaços de intervalos e de números fuzzy. Neste trabalho, são identificadas e discutidas estruturas algébricas mínimas necessárias à formulação de problemas de otimização intervalar e fuzzy, bem como sua relação com a representação de dados imprecisos por meio de combinações lineares. A partir dessa perspectiva, são sistematizadas interpretações das bases de espaços vetoriais fuzzy sob o ponto de vista do aprendizado de máquina, evidenciando o potencial de novas ferramentas conceituais e computacionais para o tratamento de problemas de otimização com incerteza. Com base nessa análise, o artigo organiza e explicita um conjunto de desafios teóricos e computacionais, além de questões em aberto relevantes para o avanço do estudo da programação linear sob incerteza.