Comparação entre métodos de análise de sensibilidade, empregados na tomada de decisão com a avaliação multicriterial

Abstract

No processo de tomada de decisão com a Avaliação Multicriterial, os resultados são, inevitavelmente, associados a uma variedade de incertezas, causadas por seus componentes: critérios, pesos e prioridades. Essas incertezas podem ser identificadas e avaliadas por meio de uma análise de sensibilidade que, por sua vez, determina a robustez das estratégias propostas no processo decisório. Neste contexto, o principal objetivo deste estudo foi comparar métodos de análise de sensibilidade, que permitissem a validação de processos decisórios estruturados em Sistemas de Informações Geográficas, em especial com o método da Média Ponderada Ordenada (de Avaliação Multicriterial). Foram comparados os métodos: Exploratório; da Simulação de Monte Carlo; e o disponível no módulo AHP-OWA (baseado na simulação estocástica) para um processo decisório, que promoveu a priorização de áreas à conservação florestal. O método Exploratório apresentou a vantagem de desenvolvimento de todo o processo de tomada de decisão em um Sistema de Informação Geográfica. O método disponível no módulo AHP-OWA, subsidiado por uma análise gráfica da influência dos critérios na prioridade de um determinado ponto, contribuiu para a diminuição da subjetividade do processo de definição dos pesos de ordenação dos critérios. A simulação de Monte Carlo, por sua vez, apresentou a vantagem de amenizar a influência do analista. Os três métodos de análise de sensibilidade permitiram a validação do processo decisório de maneira satisfatória. Nestas condições, os métodos apresentaram vantagens e desvantagens, permitindo estabelecer um padrão de análise de sensibilidade para trabalhos desenvolvidos com a Avaliação Multicriterial.

Multicriteria Evaluation is one of the decision-making processes used in different areas of knowledge. Sensitivity analysis determines robustness of the strategies proposed in the decision-making process, as a consequence of identifying the uncertainties caused by their components: criteria, weights and priorities. In this context, the general purpose of this study was to compare some sensitivity analysis methods, aiming at the validation of the decision-making processes, especially the Ordered Weighted Averaging method, developed in a Geographical Information System (GIS) environment. The following methods were compared: Exploratory, Monte Carlo Simulation, and one ready to use in AHP-OWA module (based on stochastic simulation). In order to perform such comparison we used a decision-making process, with the purpose to defining priority areas for forest conservation. The Exploratory method permitted the development of all decision-making stages in a GIS environment. On the other hand, the AHP-OWA method module allowed a graphic analysis of the criteria influence on the local priority. This analysis contributes to decrease the subjectivity associate with the definition of the criterion order weights. Regarding the Monte Carlo simulation, one can highlight the decrease of the analyst influence on the setting of order weights. The three methods promoted a satisfactory validation of the decision-making process, presenting advantages and disadvantages and, mainly, they contributed to get a pattern of the sensitivity analysis, which can be used in the processes developed with Multicriteria Evaluation.