Um novo método multicritério baseado no conceito de referência ideal em lógica fuzzy - Palhares, Rafael de Azevedo (2020)
Por muitos anos, pesquisadores vêm se dedicando ao estudo de ferramentas que auxiliem pessoas ou organizações em seus processos de tomada de decisão. Assim, uma das metodologias de decisão mais empregadas no âmbito da ciência, engenharia e negócios é o Apoio Multicritério à Decisão (AMD) que se baseia no propósito de aprimoramento da qualidade das decisões relacionadas a situações na qual duas alternativas, no mínimo, são analisadas de forma comparativa a partir de critérios e objetivos que muitas vezes se relacionam de forma conflitante. Recentemente, no contexto de AMD, os autores Cables, Lamata e Verdegay (2016) apresentaram o conceito de referência ideal a partir do Método Ideal de Referencia(RIM). Considerado pelos autores como um método variante da Técnica para Ordem de Preferência por Semelhança com a Solução Ideal (TOPSIS) e Otimização Multicritério e Solução de Compromisso (VIKOR). Este método permite que as soluções ideais possam variar entre o valor máximo e o valor mínimo, o que não ocorre nos métodos TOPSIS e VIKOR, uma vez que a soluções ideais para estes métodos são os valores extremos. Em 2018, o RIM foi estendido ao ambiente Fuzzy pelos mesmos autores que o denominaram como Método Ideal de Referencia Fuzzy (FRIM). Apesar da nova possibilidade que o método RIM e FRIM propõem, é sugerido neste trabalho que em algumas situações, o procedimento de normalização aplicado nestes métodos pode não representar adequadamente a estrutura de preferência do decisor. Assim, este estudo objetiva propor um novo método de normalização, baseado na concepção de referência ideal e lógica Fuzzy, possibilitando a diferenciação de alternativas mesmo quando os seus desempenhos em um dado critério pertençam ao Intervalo de Referência Ideal. Para isto, o método atual e o método proposto serão aplicados em um estudo de caso real, possibilitando uma análise comparativa e constatação do mérito do novo método.