Otimização com U-NSGA III para Redução de Inconsistência na Preferência de Critérios para a Tomada de Decisão em Negócios Exploratórios de Petróleo

Defesa de: Dissertação de Mestrado
Candidato(a): Brenno de Carvalho Serao
Data: 6 de outubro de 2026, às 11h30
Local: Sala 310 do Instituto de Computação (e por videoconferência)
Link para a defesa: https://meet.google.com/bys-ozex-tmj

Resumo

Esta pesquisa aborda o processo de avaliação de novos negócios no segmento de Exploração e Produção de Petróleo e Gás Natural em que há uma Tomada de Decisão Multicritério complexa, e trata da aplicação do método Analytic Hierarchy Process (AHP), com foco uma de suas limitações: as inconsistências decorrentes da subjetividade inerente aos julgamentos dos especialistas na avaliação comparativa dos critérios. Quando o índice de inconsistência ultrapassa o limite aceitável estabelecido pelo AHP, os resultados obtidos tornam-se inválidos. Como solução, esta pesquisa adota uma abordagem sistemática de redução de inconsistência por meio de uma Otimização Multi-Objetivo que preserva as características originais de tais julgamentos. Para isso, a função-objetivo da otimização incorporou diversos indicadores de qualidade de Matriz de Comparação Par-a-Par como: a minimização da inconsistência, a redução do número de ajustes realizados, a preservação da ordenação original das alternativas e a minimização das diferenças entre os pesos derivados das matrizes original e ajustada. Ainda, tal método de otimização utiliza o algoritmo evolucionário Unified Non-dominated Sorting Genetic Algorithm III (U-NSGA III), escolhido por sua capacidade de lidar de forma eficiente com problemas de muitos objetivos, tal como é o caso em estudo.

A aplicação real envolveu critérios multidisciplinares com especialistas das diversas áreas envolvidas no processo, e os resultados indicam que a abordagem em questão é capaz de reduzir significativamente o nível de inconsistência de uma matriz, oferecendo ao tomador de decisão a possibilidade de aproveitar o aporte de conhecimento dos especialistas no processo sem necessidade de incorrer em retrabalhos. Assim, o trabalho contribui tanto para o avanço acadêmico na área de Otimização Multi-Objetivo aplicada ao AHP quanto para a prática gerencial, ao oferecer uma ferramenta robusta de apoio à tomada de decisão em um processo estratégico na indústria de exploração de petróleo e gás.

Abstract

This research addresses the evaluating process in new business opportunities in the Oil and Natural Gas Exploration and Production segment, which involves a complex Multicriteria Decision-Making context, and examines the application of the Analytic Hierarchy Process (AHP), focusing on one of its limitations: inconsistencies arising from the subjectivity inherent in experts’ judgments when performing comparative assessments of criteria. When the inconsistency index exceeds the acceptable limit established by AHP, the resulting outcomes become invalid. To address this issue, this research adopts a systematic inconsistency-reduction approach through Multi-Objective Optimization that preserves the original characteristics of such judgments. To this end, the optimization objective function incorporates multiple quality indicators for the Pairwise Comparison Matrix, such as minimizing inconsistency, reducing the number of adjustments performed, preserving the original ranking of alternatives, and minimizing differences between the weights derived from the original and adjusted matrices. Furthermore, the optimization method employs the evolutionary algorithm Unified Non-dominated Sorting Genetic Algorithm III (U-NSGA III), selected for its ability to efficiently handle many-objective problems, as in the case studied.

The real-world application involved multidisciplinary criteria and experts from the various areas engaged in the process, and the results indicate that the adopted approach can significantly reduce the inconsistency level of a matrix, enabling decision-makers to benefit from experts’ knowledge contributions without the need for rework. Thus, the study contributes both to academic advances in the field of Multi-Objective Optimization applied to AHP and to managerial practice by providing a robust decision-support tool for a strategic process in the oil and gas exploration industry.

Banca Examinadora

• Prof. Igor Machado Coelho, UFF
• Prof. Yuri Abitbol de Menezes Frota, UFF
• Profa. Helena Ramalhinho Dias Lourenço, UPF Barcelona
• Dr. Salvador José Chrispim, Petrobras

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Leitura Recomendada em Metodologia de Pesquisa

Para quem está iniciando ou revisando os fundamentos metodológicos de uma pesquisa em Ciência da Computação, seguem algumas referências clássicas e amplamente utilizadas em Mestrados e Doutorados da área:

1. Wazlawick, R. S. (2017). Metodologia de Pesquisa para Ciência da Computação. Editora Campus/Elsevier.
2. Creswell, J. W., & Creswell, J. D. (2018). Research Design: Qualitative, Quantitative, and Mixed Methods Approaches. SAGE Publications.
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4. Wohlin, C., Runeson, P., Höst, M., Ohlsson, M. C., Regnell, B., & Wesslén, A. (2012). Experimentation in Software Engineering. Springer.
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10. Booth, W. C., Colomb, G. G., & Williams, J. M. (2016). The Craft of Research. University of Chicago Press.

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Publicado por Maiquel Gomes — maiquelgomes.com.br