Desenvolvimento de um sistema de apoio à decisão baseado no método FTOPSIS-CLASS

• Autor(a) principal: ARAÚJO, Pedro Manoel Dias Batista Marques de
• Data de Publicação: 2025
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFPE
• dARK ID: ark:/64986/001300002hs71
• Texto Completo: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/66338
• topic: FTOPSIS-CLASS; Sistema de Apoio à Decisão; Tomada de decisão multicritério; Lógica fuzzy; Aplicação Web; Métodos Fuzzy; Áreas::Ciências Exatas e da Terra

Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um sistema de apoio à decisão baseado no método FTOPSIS-Class. O objetivo do sistema é auxiliar na classificação e categorização de alternativas com base em critérios e perfis definidos pelos usuários, todos expressos por meio de variáveis linguísticas. O método FTOPSIS-Class, proposto por Ferreira et al. (2018), estende o FTOPSIS tradicional ao adaptá-lo para problemas de classificação nominal com múltiplos critérios (MCNC), cujo principal propósito é atribuir opções a grupos homogêneos predefinidos — como perfis de clientes de investimento. Aimplementação foi realizada em uma aplicação web, utilizando as linguagens Re act no front-end e Python no back-end, com uso das bibliotecas FastAPI, NumPy e Math. O sistema permite entrada flexível de critérios, alternativas e perfis, e foi desenvolvido sem persistência de dados, focando em uso pontual e seguro. Foram conduzidos testes com dois conjuntos de dados: (i) o exemplo original do artigo de Ferreira et al. (2018), e (ii) uma tese de doutorado relacionada ao framework World-Class Manufacturing. Os resultados indicaram alta aderência do sistema ao método proposto, com destaque para: reprodução de 9 das 10 classificações esperadas no conjunto do artigo original e 16 das 24 classificações no conjunto da tese. As variações observadas nos coeficientes de proximidade foram pequenas e podem ser atribuídas a arredondamentos e diferenças de implementação. Osistema demonstrou ser funcional, escalável e aplicável a diversos contextos deci sórios, permitindo sua utilização em problemas reais com múltiplos critérios e julgamentos subjetivos.