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A busca por políticas ótimas de manutenção e testes periódicos é recorrente nas pesquisas em engenharia de confiabilidade. A computação evolucionária provê abordagens mais eficientes e com melhores resultados, onde o equilíbrio entre custo e disponibilidade proporciona uma fronteira de Pareto. Para auxiliar na escolha do ponto otimizado, este trabalho propõe o uso da composição probabilística de preferências para filtrar a fronteira de Pareto. Diante de dados escassos e/ou não homogêneos, abordagens baseadas em inferência bayesiana são propostas para estimar os parâmetros dos modelos. Mas a escolha de um ponto da fronteira de Pareto deixa de lado as incertezas, invocando à necessidade de tratamento delas. Há abordagens propostas na literatura para a filtragem da fronteira, mas o CPP permite que se considere dados aleatorizados para alcançar uma ordenação, cujo objetivo é facilitar o processo decisório. Por meio de um caso de aplicação relacionado a componentes de segurança, exemplifica-se a aplicação da abordagem e mostra sua eficácia para a situação apresentada.
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