Proposição de modelo para a predição de classes de sustentabilidade por meio de apoio à decisão multicritério e inteligência artificial

Resumo:

O presente estudo propõe um novo modelo de previsão de classes de sustentabilidade para empresas de distribuição de energia elétrica no Brasil, com base em indicadores de sustentabilidade, visando uma gestão de risco mais eficaz para uma determinada empresa frente a seus concorrentes. Como tais indicadores são baseados em medidas quantitativas e qualitativas e são muito propensos a incorrer em imprecisões em suas medidas, o modelo a ser proposto baseia-se em Apoio à Decisão Multicritério, a Teoria dos Conjuntos Aproximativos, que permite o tratamento matemático destas imprecisões, e a Inteligência Artificial, neste caso, Aprendizado de Máquina, por inferência de regras. Consequentemente, são geradas tabelas de decisão com atributos de condição, indicadores de sustentabilidade, e atributos de decisão, classes de sustentabilidade: alta, média ou baixa. Como resultado, é possível prever classes de sustentabilidade com base em séries temporais de indicadores e inferência de regras a partir das tabelas de decisão, utilizando-se o pacote RoughSets em R e o software jMAF, e demonstrando-se a aplicação de cinco algoritmos de geração de regras e suas respectivas precisões.

Palavras-chave:
Previsão; Decisão multicritério; Teoria dos conjuntos aproximativos; Inteligência artificial; Sustentabilidade; Gestão de riscos