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O grupo responsável por apresentar Teoria dos Jogos iniciou sua apresentação com uma definição do autor Thomas Mautner em que ele diz que a teoria dos jogos é “O estudo das interações humanas em situações onde o resultado final obtido por cada participante depende tanto das estratégias escolhidas por ele mesmo, como das decisões que outros participantes tomaram”.

É comum observar grande semelhança entre os fenômenos estudados na Teoria dos Jogos, e muitas decisões estratégicas tomadas pelas empresas. Mesmo que ela nos diga como nos comportarmos em cada situação estratégica, ela ajuda a ordenar e formalizar os princípios de tomada de decisão necessários para uma empresa que interaja com seus competidores, empregados, consumidores e outros. A Teoria dos Jogos nos auxilia a avaliar problemas em que a tomada de ação é coletiva e interdependente, além de diversificar o horizonte de considerações, permitindo maior coordenação dos agentes.

O grupo fez uma breve biografia do norte-americano John Forbes Nash Jr que trabalhou com a Teoria dos Jogos. Abordaram a estratégia ótima e a estratégia dominante e alguns resultados obtidos ao utilizá-la. Falaram sobre o equilíbrio de Nash que em termos simples, é quando ambos os jogadores acreditam estarem fazendo o melhor que podem, dadas as ações do outro participante. Um jogo está em equilíbrio quando nenhum jogador possui incentivo para mudar suas escolhas, a menos que haja uma mudança por parte do outro jogador.

Abordaram os tipos de jogos simétricos e assimétricos, soma zero e soma diferente zero, simultâneo e sequencial, informação perfeita e informações imperfeitas, os jogos infinitamente longos. Abordaram também a modelagem dos jogos e em seguida o Dilema dos Prisioneiros. Em seguida trouxeram um estudo de caso sobre o Cerrado do Distrito Federal, o uso e a transformação do solo entre os anos de 2002 e 2008. Com o MASE-EGTI, simulador baseado em Teoria dos Jogos Evolucionários para sustentabilidade ambiental, trouxeram representações gráficas dos anos mencionados anteriormente. Ao final, fizeram uma análise SWOT da Teroria dos Jogos sob a ótica do grupo.

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Ontologia de Aplicação para o Apoio à tomada de decisão

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Ontologia de Aplicação para o Apoio à tomada de decisão

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O grupo composto por Daniela Medeiros e Pedro Henrique, responsáveis por apresentar o tema “Ontologia de Aplicação para Apoio à Tomada de Decisão” iniciaram seu seminário explicando o que é Ontologia. Segundo o autor Gruber, citado pelo grupo, a Ontologia é a descrição dos conceitos e relacionamentos que podem existir para um agente ou uma comunidade de agentes.

Ainda segundo Gruber, a Ontologia é definida como “A espicificação formal e explícita de uma conceituação compartilhada”. Formal pelo fato de a especificação ser declarativamente definida e assim ser compreensível a agentes e sistemas computacionais. Explícita pois, as características dos objetos representados pelo conjunto de conceitos, os relacionamentos, e as propriedades a eles associadas, são definidas de forma explícita. Conceituação, refere-se a um modelo abstrato que representa um destinado contexto do mundo, e compartilhada porque o conhecimento é consensual, ou seja, aceito por um grupo.

Logo em seguida, apresentaram uma representação gráfica de Ontologias, onde os conceitos são representados por figuras ovais, enquanto que seus relacionamentos são representados por flechas nomeadas. Expuseram também uma representação formal da Ontologia, onde o conceito inicial de onde sai a flecha de relacionamento é conhecido como sujeito, e o predicado é o termo que destingue o relacionamento, enquanto que o objeto é o conceito o qual a flecha se destina.

Diversos são os benefícios apresentados na literatura para a utilização de ontologias, alguns deles são relacionados ao compartilhamento, reuso, estruturação da informação, interoperabilidade e confiabilidade. O grupo apresentou cinco vantagens da Ontologia

Segundo Guarino (1998) uma ontologia é classificada de acordo com sua generalidade, como ontologia de alto nível, domínio, tarefa ou aplicação. A ontologia de alto-nível descreve conceitos genéricos que são independentes de um domínio particular como espaço e tempo. Ontologia de domínio representa conceitos explícitos, relacionados a um determinado domínio de conhecimento, e os relacionamentos existentes entre eles como conceitos de Segurança da Informação. As ontologias de tarefa descrevem atividades que podem ser usadas em um ou vários domínios A ontologia de aplicação descreve uma aplicação que depende tanto dos conceitos de uma ontologia de domínio quanto de tarefas específicas para esse domínio.

O grupo trouxe um estudo de caso de uma instituição de ensino, onde determinaram o escopo, enumeraram os termos, definiram as classes, definiram as propriedades, as restrições e criaram as instâncias. Posteriormente, apresentaram o software da ferramenta, e por fim, fizeram a análise SWOT de acordo com suas análises.

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O grupo responsável por apresentar o método ELECTRE iniciou sua apresentação com uma introdução sobre o conteúdo teórico desse método. A palavra ELECTRE deriva da frase Elimination et Choix Traduisant la réalité, a família ELECTRE foram os primeiros métodos da Escola Francesa de MCDA, criado o I na década de 60 por Bernard Roy . Eles foram desenvolvidos com o propósito de incorporar um caráter mais realista à tomada de decisão.

Esse método possui duas fases, onde a primeira consiste em uma construção de prevalência, constituindo uma comparação par a par entre as alternativas. Na segunda fase explora-se a relação de sobreclassificação, aplicando-se um procedimento para resolver o problema em função da problemática específica a ser abordada.

Cada uma das versões ELECTRE difere operacionalmente e também com respeito aos tipos de problemas que podem ser usados. Os métodos ELECTRE I, IV e IS são aplicáveis para uma problemática de escolha, onde o objetivo é selecionar um menor conjunto de melhores alternativas. Os métodos ELECTRE II, III e IV destinam-se à tarefa de construir uma ordenação das alternativas do melhor para o pior. O II é baseado em critérios verdadeiros, enquanto que os outros dois métodos usam pseudo-critérios. O III e o IV diferem em um número de pontos, mas a principal diferença é que o último não utiliza critérios peso.

As etapas do método ELECTRE I, objeto de análise do grupo de ontem, são a definição de atributos na primeira etapa, definir os pesos dos critérios de avaliação na segunda etapa, fazer o cálculo das matrizes de concordância e discordância na terceira etapa. Na quarta etapa vem o cálculo da matriz de credibilidade, e na quinta e última etapa acontece a seleção da melhor alternativa.

A análise feita pelo grupo em relação as vantagens do método ELECTRE aponta o I como um método de simples aplicação e facilidade de leitura de seus resultados o que facilita a manipulação dos parâmetros do modelo pelo decisor. Definições do relacionamento de dominância, abrindo um maior leque de possibilidade para a análise de sensibilidade. As desvantagens desse método segundo o grupo, é a necessidade de tratamento preliminar de dados, a transformação da escala cardinal para a escala ordinal, e também a dificuldade de implementação em alguns tipos de problema devido a quantidade de informação necessária, acarretando também em problemas na definição dos limites de preferência e indiferença.

Após a explicação teórica do método ELECTRE, trouxeram um exemplo didático, manipulando o software do método e mostrando a tabela de critérios, a tabela de concordância, a tabela de discordância, o fator concordância e discordância, e a tabela dominância. Posteriormente, analisaram um estudo de caso sobre a a aplicação do método ELECTRE I para problemas de seleção envolvendo projetos de desenvolvimento de software livre. Por último, fizeram a análise SWOT do método ELECTRE I, mostrando as suas forças, suas fraquezas, oportunidades e ameaças segundo a visão do grupo.

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O grupo responsável por apresentar o método Delphi fizeram uma introdução explicando o que é esse método, para que serve e as suas etapas. O método em questão é um Método Intuitivo na qual é avaliado individualmente de forma que se chegue a uma conclusão de forma anónima, ou seja, é realizado uma reciclagem de dados a cada etapa realizada. Ele serve para definição de metas para uma determinada ação, construção de cenários econômicos e de mudanças sociais, desenvolvimento tecnológico, processos regulatórios, avaliação de orçamentos, soluções de conflitos e guerras, iniciar o processo de discussão contínua e desenvolvimento de critérios de avaliação. Suas etapas consistem em encontrar um grupo razoável de especialistas, aplicar questionários, calcular os resultados estatisticamente e reciclar o processo quantas vezes for necessária.

O grupo trouxe um estudo de caso sobre o perfil do consumidor do futuro de 2010 e o marketing digital. Segundo a análise SWOT feita por eles os pontos fortes desse método: são o anonimato, onde a interatividade acontece com maior espontaneidade e os assuntos críticos ou polêmicos são  melhores discutidos e apresentados, além a flexibilidade na discussão dos participantes é outro ponto positivo. A fraqueza desse método é que dependendo de como são apresentados os resultados, é possível consensos forçados ou artificiais, em que os respondentes podem aceitar de forma passiva a opinião de outros especialistas e passar a defendê-las. Na oportunidade viram que podem ser formados conceitos, de opiniões confiáveis a respeito do assuntos. E nas ameaças viram a possibilidade de obter consenso de forma demasiadamente rápida.

Fazendo uma pesquisa posteriormente a apresentação do grupo sobre a história desse método pude ver que a Delphi passou a ser disseminada no começo dos anos 60, com base em trabalhos desenvolvidos por Olaf Helmer e Norman Dalkey, pesquisadores da Research and Development Corporation, para a força aérea norte-americana, tendo sido batizada de Delphi Project. A empresa adotou esse nome para obter maior confiabilidade no consenso de opiniões de um painel de especialistas, por meio da aplicação de questionários em diversas rodadas com controle e retroalimentação das respostas dadas pelo grupo.

Concebido com finalidades bélicas, seu propósito foi buscar a opinião de estrategistas militares sobre a obtenção de uma estimativa do número de bombas que demandaria a força aérea norte-americana para fazer frente a uma ameaça russa e ainda colocar os norte-americanos em supremacia face ao adversário. Mas, foi somente em 1964 que o método
Delphi realizado pela RAND Corporation  ganhou abrangência mundial.

Posteriormente, essa metodologia foi aplicada para fazer estimativas em diversos campos do conhecimento como administração, medicina, difusão de tecnologia, e para formatar grupos de consenso sobre a importância relativa de assuntos diversos, especialmente nas áreas de previsão tecnológica e planejamento corporativo.

O Delphi é um método para se estruturar a comunicação de um grupo de especialistas por meio de interações realizadas pela repetição de questionários, acompanhados de feedback, mantendo-se o anonimato das respostas dos participantes, na busca de um resultado específico. Originalmente, o resultado esperado era obter um consenso
a respeito do assunto pesquisado. No entanto, recentemente, esta visão foi reavaliada e diversas variações do Delphi emergiram.

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A investigação inicial que deu origem a abordagem MACBETH lá no início dos anos 90 foi conduzida pelo pesquisador lusitano Carlos Antônio Bana e Costa, seu colega belga Jean-Claude Vansnick e pouco tempo depois se juntou a equipe Jean-Marie De Corte. Essa abordagem surgiu como um resposta à pergunta: como construir um intervalo de escala de preferências sobre um conjunto de opções sem forçar avaliadores a produzirem representações numéricas diretas de suas preferências. De acordo com o método, as sete categorias semânticas "nula", "muito fraca", "fraca", "moderada", "forte", "muito forte" ou "extrema" deverão ser representadas por intervalos de números reais não-sobrepostos (disjuntos) cujos limites devem ser determinados juntamente com as pontuações de valor numérico para as opções. Evidentemente, para cada conjunto de julgamentos particular, deverá começar testando anteriormente a existência de tais intervalos.

Um levantamento histórico sobre o MACBETH, mostra que em um nível técnico esse método tem evoluído através do curso de pesquisa teórica conduzida sobre ele, e também através de numerosas aplicações práticas. As suas características essenciais, no entanto, tem sempre se mantido consistente com as ideias que levaram à sua criação como uma abordagem humanista, interativa e construtiva para o problema de como construir um modelo de valor quantitativo baseado em julgamentos qualitativos de diferença.

Metodologicamente, o processo de construção desse modelo pode ser descrito em três fases fundamentais que são a estruturação, a avaliação e elaboração de recomendações, e integra técnicas de sólida base científica. Nomeadamente a abordagem MACBETH, pode ser apresentada como a sequência das seguintes etapas:
1 - Caracterização do contexto de decisão;
2 - Definição dos critérios, através da identificação e estruturação de todos os aspectos, considerados relevantes para o problema de decisão;
3 - Construção de um descritor de impactos em cada critério, com base em indicadores, e características que permitem operacionalizar esses critérios;
4 - Avaliação parcial em cada critério, pela construção de escalas de valor cardinal, aplicando o método MACBETH;
5 - Determinação dos coeficientes de ponderação, que operacionalizam a noção de "importância relativa" dos critérios, aplicando o método MACBETH;
6 - Apreciação dos impactos nos vários critérios;
7 - Cálculo do valor global, pelo modelo aditivo de agregação;
8 - Análises de sensibilidade e robustez dos resultados, de forma a permitir uma adequada elaboração de recomendações.

Na fase de estruturação desse método é a fase de entendimento do problema, na qual é analisado o ambiente onde está inserido, e são identificadas as possíveis situações que exigem decisão, através da busca detalhada e concisa de informações, para que a decisão seja tomada de maneira segura e precisa.

A Árvore de Pontos de Vista é construída para apoiar o processo de estruturação do problema, fazendo com que haja um aprendizado sobre o ambiente onde o problema está inserido, e também possibilitando estabelecer as relações entre os elementos considerados importantes dentro do processo de tomada de decisão.

Depois de construída um árvore de pontos de vista é necessário operacionalizá-los para que se possa avaliar o impacto de cada ação potencial nestes pontos de vista fundamentais. Essa operacionalização é feita através da construção de descritores para cada um dos critérios (pontos de vista fundamentais).

A definição em cada descritor, de dois níveis de referência, de valor intrínseco no critério, que operacionalizam a ideia de um nível bom e um nível neutro, para qualquer que seja o descritor de desempenho, tem sido muitas vezes recomendada. A experiência tem revelado que os esforços necessários para identificar o que é um nível de desempenho "bom" intrinsecamente e um nível de desempenho "neutro" intrinsecamente, contribuem significativamente para aumentar a inteligibilidade dos respectivos critérios.

Na Matriz de Julgamentos são feitos os julgamentos de comparação entre cada dois critérios são inseridos de forma simples na janela de julgamentos, para as diferentes opções. Esta é uma das principais formas de entrada de informação do software.

O processo de validação do modelo vai permitir que se conheça quais são os aspectos onde é necessário um aperfeiçoamento do processo decisório, melhorando assim a confiabilidade dos resultados. Essenciais na elaboração de recomendações, diversas análises de sensibilidade e de robustez dos resultados do modelo, assim construído, permitirão compreender o problema em profundidade, de ajustar o modelo e de formar convicções sobre as prioridades a estabelecer ou as opções a selecionar.

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O segundo grupo a se apresentar ficou com o tema simulação. De início fizeram uma introdução sobre o método de simulação computacional, e depois abordaram como era a classificação, que segundo os componentes do grupo eram classificados em modelos estáticos e modelos determinísticos. Após essa parte mais introdutória falou sobre a Simulação de Monte Carlo que uma técnica na qual usa números aleatórios e pseudo-aleatórios para retirar amostras de uma distribuição de probabilidades. O estudo de caso analisado foi de uma fábrica de montagem de aparelhos médico-odontológico onde foi feita a simulação de Monte Carlo para prever a demanda de um dos aparelhos. Segundo a análise S.W.O.T (FOFA) feita pelo grupo a força desse método é a confiabilidade, a fraqueza está no tempo gasto para ser realizado. O modelo de simulação foi objeto de estudo durante o semestre atual, vimos que ele é uma ferramenta de análise de cenários, e que pode prever com certa confiança o comportamento de um sistema baseado em dados de entradas específicas e respeitando um conjunto de premissas. Como os sistemas reais apresentam uma maior complexidade devido a sua natureza dinâmica e aleatória, o modelo de simulação consegue capturar com mais fidelidade essas características, procurando repetir em um computador o mesmo comportamento que o sistema apresentaria quando submetido às mesmas condições de contorno. No modelo de simulação pode ser utilizado fórmulas matemáticas, embora não exista uma fórmula analítica fechada, que fornecida um valor de entrada o modelo dá resultados sobre o comportamento do sistema. Atualmente, a simulação é uma das técnicas mais utilizadas na Pesquisa Operacional e na Ciência da Administração. Além da simulação de Monte Carlo que o grupo citou, existe ainda outras duas categorias básicas que é a simulação contínua e a simulação de eventos discretos. O campo de aplicação da simulação é muito grande, alguns exemplos de aplicações da simulação na área de serviços são: aeroportos, portos, bancos, cadeias logísticas, centrais de atendimento, escritórios, hospitais, supermercados.

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O primeiro grupo a se apresentar abordou o método multicritério AHP Clássico. Iniciaram sua apresentação com uma breve e importante introdução sobre a tomada de decisões e o processo decisório, assunto esse, bastante debatido durante o semestre mas importante ser relembrado no contexto do trabalho. Durante a apresentação abordaram os elementos fundamentais do método AHP que são: os atributos e propriedades, correlação binária, escala fundamental e a hierarquia. Trouxeram ainda um estudo de caso onde fizeram a análise. Por fim, expuseram a matriz S.W.O.T do método AHP onde puderam analisar as forças, fraquezas, oportunidades e ameaças desse método multicritério. Vale lembrar que esse método foi um dos primeiros a ser desenvolvido, lá pela década de 70, pelo professor da Universidade da Pennsylvania, Thomas L. Saaty. É um dos métodos mais representativo da chamada escola norte-americana, e segue os enfoques prescritivo e descritivo.