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Repositório Institucional da Produção Científica da Marinha do Brasil (RI-MB)

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Title: Prioridade observada a partir da presunção de atitude gaussiana das alternativas: uma contribuição para o processo decisório em problemas de defesa
Authors: Santos, Felipe Barbosa dos
metadata.dc.contributor.advisor: Pellanda, Paulo César
Santos, Marcos dos
Keywords: Apoio Multicritério à Decisão (AMD)
PrOPPAGA
Avaliação de pessoal
DGPM knowledge areas: Processos decisórios
Issue Date: 2022
Publisher: Instituto Militar de Engenharia (IME)
Description: O propósito deste trabalho é propor uma axiomática para um novo Método, chamado PrOPPAGA, que foi desenvolvido com o intuito de ser amigável a decisores leigos em Apoio Multicritério à Decisão (AMD), sem perder a confiabilidade dos resultados, quando comparado a outros métodos. Além de apresentar a ferramenta computacional desenvolvida para aplicação do método, que dá mais plausibilidade a esta tarefa de se tornar amigável. O desenvolvimento de novos métodos de AMD é uma realidade no meio acadêmico. Contudo, nem todos os métodos desenvolvidos conseguem atingir algum nível de relevância. Dentre os que conseguem, é possível traçar alguns pontos em comum e com isso, analisar lacunas a serem preenchidas. O PrOPPAGA preenche a lacuna do Problema de Reversão da Ordenação, utilizando um processo Gaussiano de normalização. São citadas diversas aplicações do PrOPPAGA, que foram publicadas com o intuito de divulgá-lo à sociedade acadêmica, e dar robustez ao método. Neste trabalho, é apresentada uma nova aplicação, onde é sugerida a implementação do método PrOPPAGA ao processo de avaliação de Praças da Marinha do Brasil, como oportunidade de melhoria ao processo. Esta implementação permite a instituição distinguir, de forma mais acurada, as praças que se destacam positivamente, o que possibilita a implementação de programas motivacionais direcionados à estes militares. Desta forma, entende-se que este trabalho contribui para a sociedade ao apresentar um método de AMD que se destaca pela simplicidade de entendimento e facilidade de aplicação por parte de decisores leigos.
Dissertação apresentada ao Programa de Pós-graduação em Engenharia de Defesa do Instituto Militar de Engenharia, como requisito parcial para a obtenção do título de Mestre em Ciências em Engenharia de Defesa.
Abstract: The purpose of this work is to propose an axiomatic for a new method, called PrOPPAGA, which was developed in order to be friendly to lay decision-makers in Multiple Criteria Decision Analysis (MCDA), without losing the reliability of the results, when compared to other methods. In addition to presenting the computational tool developed for the application of the method, which makes this task of becoming friendly more plausible. The development of new MCDA methods is a reality in the academic environment. However, not all methods developed reaches some level of relevance. Among those who succeed, it is possible to trace some points in common and with that, analyze gaps to be filled. PrOPPAGA fills the gap in the Rank Reversal Problem, using a Gaussian normalization process. Several applications of PrOPPAGA are mentioned, which were published with the aim of disseminating it to the academic society, and giving robustness to the method. In addition, a new application is presented, where the implementation of the PrOPPAGA method is suggested to the evaluation process of the Brazilian Navy’s enlisted personnel, as an opportunity to improve the process. This implementation allows the institution to distinguish, more accurately, militaries that stand out positively, what makes possible the implementation of motivational programs directed at these soldiers. In this way, it is understood that this work contributes to society by presenting an MCDA method that stands out for its simplicity of understanding and ease of application by lay decision-makers.
Access: Open access
URI: https://www.repositorio.mar.mil.br/handle/ripcmb/845513
Type: Master thesis
Appears in Collections:Ciência, Tecnologia e Inovação: Coleção de Dissertações

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