Logística/Localização/Selecção de locais/Selecção do local pela teoria dos conjuntos difusos: diferenças entre revisões
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Fonte desta página: SULE, Dileep R. – ''Logistics of facility location and allocation''. Nova Iorque: Marcel Dekker, Inc, 2001. ISBN 978-0-8247-0493-3
A teoria dos conjuntos difusos, ''fuzzy set theory'', pode ser aplicada na análise de localização, tendo como objectivo a maximização da utilização dos recursos enquanto se minimiza o custo total. Esta teoria é utilizada na análise de selecção de locais que apresentem atributos subjectivos, normalmente expressos em termos qualitativos. Estes, sendo difíceis de incorporar na análise de selecção do melhor local, devido à sua avaliação qualitativa, são convertidos em avaliações quantitativas, permitindo medir as suas contribuições
Os critérios subjectivos, sendo expressos através de atributos linguísticos, são normalmente definidos em termos de «muito fraco», «fraco», «bom», «muito bom», «médio», «alto», entre outros, semelhantes. Estes, são convertidos em avaliações quantitativas, que, geralmente apresentam uma forma triangular ou trapezoidal, com pesos diferentes. Um exemplo com atributos linguísticos semelhantes é apresentado na figura
Através da teoria dos conjuntos difusos, a selecção do local para um hipermercado pode ser determinada. Assim, considere-se o seguinte exemplo. A direcção de uma empresa de cadeia de hipermercados, composta por quatro gestores, quer escolher uma cidade, de entre três alternativas, A, B e C, para a instalação de um novo hipermercado, tendo em conta vários factores.
O primeiro passo, na aplicação desta técnica, é dividir os critérios,
Abaixo, estão apresentados alguns critérios, que se assume terem sido utilizados pelos gestores na avaliação
C1. Acessibilidade e infra-estruturas urbanas
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'''
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* Avaliação relativa de cada cidade em relação a cada critério subjectivo
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* O custo como critério objectivo
Os pesos de cada critério de localização foram, segundo os gestores, expressos em termos de «Muito Importante» (MI), «Importante» (I), «Normal» (N), «Fraco» (F) e «Muito Fraco» (MF).
'''
'''inserir tabela 2.2: quatro decisões de atribuição do peso para cada critério'''
Através da agregação das classificações linguísticas, atribuídas por cada gestor para cada critério, obtém-se uma nova distribuição trapezoidal, com um peso mínimo, dois valores modais e um valor de peso máximo. Por exemplo, para o critério 1, C1, e com base nas duas tabelas anteriores, o limite inferior agregado das classificações de todos os gestores é:
'''falta mudar os valores abaixo utilizados'''
Limite inferior = (MI + F + N + I) / 4 = (0,7 + 0 + 0,2 + 0,5) / 4 = '''0,35'''
Do mesmo modo, para a sequência do mesmo critério de decisão, os dois valores modais e o limite superior são:
1º valor modal = 2º valor modal = (MI + F + N + I) / 4 = (1 + 0,3 + 0,5 + 0,7) / 4 = '''0,625'''
Uma vez que a distribuição é triangular, os dois pesos modais são iguais pois considera-se a média do meio.
Limite superior = (MI + F + N + I) / 4 = (1 + 0,5 + 0,8 + 1) / 4 = '''0,825'''
Tendo em conta as opiniões dos quatro gestores, o peso de C1, w1, tem assim, uma nova distribuição:
w1 = '''(0,35; 0,625; 0,625; 0,825)'''
De uma forma semelhante, os pesos dos outros critérios são:
w2 = '''(0,175; 0,375; 0,375; 0,65)'''
w3 = '''(0,3; 0,55; 0,55; 0,825)'''
w4 = '''(0,225; 0,5; 0,5; 0,775)'''
w5 = '''(0,175; 0,45; 0,45; 0,7)'''
w6 = '''(0,475; 0,725; 0,725; 0,95)'''
'''Seguidamente, os directores, vão avaliar cada cidade, relativamente a cada critério'''
* Avaliação relativa de cada cidade em relação a cada critério subjectivo
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