Anais do Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional
Anais do Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional

O Processo de Análise Hierárquica (AHP) com múltiplos especialistas, em geral, agrega as avaliações paritárias com médias geométricas. Dependendo da assimetria do conjunto de dados, a agregação por média pode provocar distorções. Além disso, existem incertezas epistêmicas embutidas nesse processo tradicional, associadas ao julgamento humano, em decorrência de limitações cognitivas, variações de conhecimento, experiência e parcialidade das avaliações. Para lidar com essas dificuldades, a simulação de Monte Carlo tem sido associada ao AHP, produzindo os modelos MCAHP, com resultados estocásticos. Essa forma de resultado coincide e se adequa à primeira etapa da Composição Probabilística de Preferências (CPP), um método de apoio à decisão probabilístico. A associação da CPP permite ampliar a interpretação dos resultados e estender o MCAHP para diferentes pontos de vista do tomador de decisão. Sendo assim, o presente trabalho desenvolve novo modelo, CPP-MCAHP, comparado ao AHP com médias geométricas e ao AHP estocástico com resultados satisfatórios.