De acordo com Tsouflas & Pappis (2008), a Decisão Multicriterial (Multi-
Criteria Decision Making – MCDM) é uma área da Pesquisa Operacional (PO) que estuda
métodos de escolha de alternativas de ação que levam em consideração um conjunto de objetivos e critérios que podem ser multidimensionais e conflitantes. É ideal em situações quando é necessário determinar uma solução onde nenhuma alternativa é melhor em todos os critérios.
Önüt, Kara & Işik (2009) explicam que a MCDM é dividida em dois ramos, dependendo do número de alternativas consideradas. Nos Métodos de Tomada de Decisão
com Múltiplos Objetivos (Multiple Objective Decision Making – MODM), as alternativas não
são pré-determinadas, mas determinadas a partir de um conjunto de funções objetivo contínuas a serem otimizadas, sujeitas a uma série de restrições. Nos Métodos de Tomada de
Decisão com Múltiplos Atributos (Multiple Attribute Decision Making – MADM), um
número finito de alternativas é avaliado em relação a uma série de atributos, tanto quantitativos, quanto qualitativos.
De acordo com Kahraman (2008), A MADM é o ramo mais conhecido da MCDM. É uma classe geral de modelos que trata de problemas sob a presença de vários critérios de decisão. Os métodos de MADM requerem que a escolha ou seleção seja feita entre alternativas usualmente conhecidas a priori e descritas em termos de seus atributos. Presume-se que há um número pré-determinado e limitado de alternativas de decisão. A resolução dos problemas envolve classificação, ordenamento, filtragem ou seleção.
Na MODM, por outro lado, as alternativas não são dadas a priori. Ao invés disto, os métodos de MODM fornecem uma estrutura matemática que permite esboçar um conjunto viável de alternativas, que uma vez identificadas, serão julgadas por quão próximas satisfizerem múltiplos objetivos. Por isso, o número de alternativas é grande, potencialmente infinito. A resolução de um problema de MODM envolve seleção.
Segundo Hung et al. (2006) e Masud & Ravindran (2009), como nos problemas de MODM normalmente há um número infinito de soluções eficientes e elas não são
comparáveis sem informação do tomador de decisão, é geralmente assumido que ele tem uma função de preferência real definida nos valores dos objetivos, mas que ela não é explicitamente conhecida. A partir desta premissa, o objetivo primário dos métodos de solução é determinar uma solução eficiente que maximize a função preferência do tomador de decisão. Os métodos de MODM podem ser categorizados em três subáreas, dependendo das suposições a respeito da função preferência do tomador de decisão: quando informações completas a respeito da função preferência estão disponíveis; quando não há informação disponível; e quando informações parciais são obtidas de forma interativa ou progressiva.
A MADM pode ser dividida em duas subáreas: os métodos compensatórios (quando um alto desempenho em um atributo pode parcialmente compensar um baixo desempenho em outro) e os métodos não compensatórios ou de sobreclassificação. (HUNG et
al.,2006; KAHRAMAN, 2008).
De forma a padronizar o linguajar e facilitar o entendimento dos problemas e métodos de solução, algumas definições são necessárias. Os seguintes termos e conceitos básicos foram retirados de Goodwin & Wright (2004) e Masud & Ravindran (2009):
Alternativas são os possíveis cursos de ação em um problema de decisão e estão no âmago da tomada de decisão. Particularmente nos métodos de MADM, onde elas são pré-especificadas, é importante desenvolver todas as alternativas possíveis, caso contrário é possível que a escolhida seja inferior a outras não exploradas;
Atributos são traços, características, qualidades ou parâmetros de desempenho das alternativas. Por exemplo, se a decisão é a respeito da compra de um automóvel, os atributos poderiam ser cor, economia de combustível, tamanho etc.. Na MADM os atributos normalmente formam os critérios de avaliação;
Objetivos são as direções de melhoria, conforme a percepção do tomador de decisão. No exemplo do carro, um objetivo poderia ser maximizar a economia de combustível. Este objetivo indica que se preferem automóveis com maior rendimento e quanto maior esta economia, melhor a situação. Na MODM, os objetivos formam os critérios de avaliação;
Metas é o estado específico ou desejado para os atributos ou objetivos. São alvos ou limites esperados a serem alcançados pela melhor alternativa. No exemplo anterior, uma meta poderia ser um automóvel que alcance um desempenho mínimo de 10 km/l; Critérios de avaliação são regras de aceitação ou padrões de julgamento para as
mensurados (exemplo: preço do carro) ou se utilizar um critério substituto (exemplo: volume interno como substituto para conforto dos passageiros);
Valor e Utilidade: para as alternativas, são derivadas pontuações numéricas que medem sua atratividade. Se a decisão não envolve elementos de risco, esta pontuação é chamada de valor da alternativa, caso contrário ela é chamada de utilidade da alternativa.
De acordo com Goodwin & Wright (2004), quando problemas de decisão envolvem vários atributos, um tomador de decisão desassistido tenderá a evitar compensações entre estes atributos. Isto pode levar à seleção de uma opção que se saia bem em apenas um atributo, ou a rejeição de opções relativamente atrativas porque não é permitido um bom desempenho em alguns atributos compensar um mau desempenho em outro. Por exemplo, um fornecedor é escolhido pelo seu baixo preço, a despeito de sua demora de entrega ou péssimo serviço de pós-venda. Este tipo de problema surge devido à limitada capacidade de processar informações da mente humana. Quando confrontado com um problema amplo e complexo, há muita informação a ser processada simultaneamente, logo o decisor é forçado a utilizar estratégias mentais simplificadas, ou heurísticas, de forma a chegar à escolha.
A ideia central é que dividindo o problema em pequenas partes e focando cada parte separadamente o tomador de decisão provavelmente obterá uma melhor compreensão do problema do que seria conseguido por meio de uma visão holística. Após tal análise, o decisor estaria mais bem preparado para explicar e justificar o porquê de uma opção particular ser a preferível.
A seguir é apresentado um dos principais métodos compensatórios dentre os métodos de tomada de decisão com múltiplos atributos: o método de análise hierárquica
(analytic hierarchy process – AHP). As principais vantagens do AHP com relação a outros
métodos compensatórios de MADM são:
Possibilidade de manipular com facilidade atributos intangíveis. Mesmo não havendo uma série histórica das variáveis intangíveis, basta uma noção qualitativa de importância entre os elementos em consideração (NIEMIRAA & SAATY, 2004); Permite detectar e calcular o grau de inconsistências nos julgamentos do tomador de
Permite derivar de dados tanto quantitativos, quanto qualitativos, vetores de prioridades ou pesos que possuem propriedade de escala de razão (FORMAN & SELLY, 2001).