RECITEC - Revista de Ciência e Tecnologia

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RESENHAS/REVIEWS
RECITEC, Recife, v.2, n.2, p.117-139, 1998

Da Informação à Tomada de Decisão: Agregando Valor Através dos Métodos Multicritério

A tomada de decisão em um ambiente complexo normalmente envolve múltiplos critérios, dados imprecisos e/ou incompletos, múltiplos agentes de decisão etc.. Para servir de apoio ao processos de análise para a tomada de decisão surgiu, há cerca de vinte anos, o campo da Pesquisa Operacional denominado Apoio Multicritério à Decisão, cujo número de aplicações cresce extensiva e intensivamente em todo o mundo. Acoplado à moderna tecnologia para tratamento da informação, o Apoio Multicritério à Decisão consiste, assim, em um conjunto de métodos e técnicas cujo potencial todo profissional interessado no uso da Informática na tomada de decisão deve conhecer.

Palavras-chave: Tomada de decisão – Métodos multicritério – Decisões em grupo

This article reviews the basics of Multicriteria Decision Aiding within the framework of negotiation and group decision making. The review includes a look at the interface between analytical tools and emerging resources from information engineering.

Key words: Decision making – Multicriteria methods – Group decision making

Deparamo-nos frequentemente, tanto em nossas vidas profissionais como privadas, com problemas cuja resolução implica o que consideramos uma tomada de decisão complexa. De um modo geral, tais problemas possuem pelo menos algumas das seguintes características abaixo relacionadas:

1. os critérios de resolução do problema são em número de, pelo menos, dois e conflitam entre si;
2. tanto os critérios como as alternativas de solução não são claramente definidos e as consequencias da escolha de uma dada alternativa com relação a pelo menos um critério não são claramente compreendidas;
3. os critérios e as alternativas podem estar interligados, de tal forma que um dado critério parece refletir parcialmente um outro critério, ao passo que a eficácia da escolha de uma dada alternativa depende de outra alternativa ter sido ou não também escolhida, no caso em as alternativas não são mutuamente exclusivas;
4. a solução do problema depende de um conjunto de pessoas, cada uma das quais tem seu próprio ponto de vista, muitas vezes conflitante com os demais;
5. as restrições do problema não são bem definidas, podendo mesmo haver alguma dúvida a respeito do que é critério e do que é restrição;
6. alguns dos critérios são quantificáveis, ao passo que outros só o são através de julgamentos de valor efetuados sobre uma escala;
7. a escala para um dados critério pode ser cardinal, verbal,ou ordinal, dependendo dos dados disponíveis e da própria natureza dos critérios.

Várias outras complicações podem surgir num problema real de tomada de decisão, mas esses sete aspectos caracterizam a complexidade de um tal problema. Em geral, problemas dessa natureza são considerados mal-estruturados.

O homem tenta há muitos anos abordar processos complexos de tomada de decisão utilizando abstrações, heurísticas e raciocínios dedutivos, por vezes calcando-se no estado-da-arte do conhecimento científico disponível. Até a primeira metade deste século, por exemplo, utilizava-se basicamente a esperança matemática para a tomada de decisão em condições consideradas aleatórias. Verificava-se, no entanto, que, em certas condições, as limitações e o consequente risco associado a tal tratamento era inaceitável. Na década de 50, em função da experiência ganha pelas Forças Aliadas na abordagem dos problemas logístico-militares surgidos durante a 2^a Guerra Mundial, deu-se ênfase a solução dos problemas usando a então nascente Pesquisa Operacional, originada daquela experiência. A partir desse ponto surge a necessidade imediata de otimizar custos, despesas e lucros. Foram desenvolvidos então métodos estritamente matemáticos para se encontrar a solução ótima de um problema. São diversos métodos, adaptados para situações específicas, utilizados para alocação de carga, definição de percurso mínimo, otimização de estoque etc. Esses métodos vem sendo usado ainda hoje em uma série de aplicações.

Na década de 60 surgiram métodos probabilísticos voltados para a tomada de decisão, que foram aplicados em diversos trabalhos técnicos, desenvolvidos até a década passada, mas que estão sendo suplantados por métodos cuja a matemática é menos complexa, a transparência é inegavelmente maior, e são corretos do ponto de vista científico, pois são fundamentados em axiomas rigorosos.Um crescente número de organizações devotadas ao estudo e análise de decisões começam a aparecer. Rapidamente, instituições de várias áreas criam grupos para "Apoio à Tomada de Decisão", os quais reúnem matemáticos, estatísticos, cientistas da computação, economistas e especialistas em Pesquisa Operacional.

Já na década de 70 começam a surgir os primeiros métodos voltados para os problemas discretos de decisão, no ambiente multicritério ou multiobjetivo, ou seja, métodos que utilizam uma abordagem diferenciada para essa classe de problemas e que passam a atuar sob a forma de auxílio à decisão, não só visando a representação multidimensional dos problemas, mas, também, incorporando uma série de características bem definidas quanto a sua metodologia, como, por exemplo:

1. a análise do processo de decisão onde essa metodologia é aplicada, sempre com objetivo de identificar informações/regiões críticas;
2. uma melhor compreensão das dimensões do problema;
3. a possibilidade de se ter diferentes formulações válidas para o problema;
4. aceitar que, em problemas complexos, nem sempre as situações devem forçosamente encaixar-se dentro de um perfeito formalismo e, em particular, que estruturas que representem apenas parcialmente a comparabilidade entre as alternativas possam ser relevantes ao processo de auxílio à decisão;
5. o uso de representações explícitas de uma estrutura de preferências, ao invés de representações numéricas definidas artificialmente, pode muitas vezes ser mais apropriado a um dado problema de tomada de decisão.

A partir dessas características, pode-se notar o esforço em se tentar representar o mais fielmente possível as preferências do decisor ou do grupo de decisores, mesmo que essas preferências não sejam totalmente consistentes. Porém, há que se notar, também, que a abordagem do problema de decisão, sob o enfoque do Apoio Multicritério à Decisão, não visa apresentar ao decisor ou aos decisores uma solução ao seu problema, elegendo uma única verdade representada pela ação selecionada. Visa, isto sim, como seu nome indica, apoiar o processo decisório, através da recomendação de ações ou cursos de ações, a quem vai tomar decisão. Se a qualidade da informação disponível ao longo do processo de resolução de um problema complexo é de inquestionável importância, também o é a forma de tratamento analítico daquela mesma informação. Essa forma deve fundamentalmente agregar valor àquela qualidade da informação havendo, por conseguinte, uma perfeita simbiose entre a qualidade da informação e a qualidade do apoio à tomada de decisão. O Apoio Multicritério à Decisão, através dos seus vários métodos, é o meio por excelência pelo qual tal simbiose se materializa [8].

Se a qualidade da informação disponível ao longo do processo de resolução de um problema complexo é de inquestionável importância, também o é a forma de tratamento analítico daquela mesma informação. Essa forma deve fundamentalmente agregar valor àquela qualidade da informação havendo, por conseguinte, uma perfeita simbiose entre a qualidade da informação e a qualidade do apoio à tomada de decisão. O Apoio Multicritério à Decisão, através dos seus vários métodos, é o meio por excelência pelo qual tal simbiose se materializa.

Um dos primeiros métodos surgidos, dedicados ao ambiente decisional multicritério, é hoje talvez o mais extensivamente usado em todo o mundo. Trata-se do método AHP clássico, criado pelo Professor Thomas L. Saaty em meados da década de 70, segundo o qual o problema de decisão pode ser geralmente decomposto em níveis hierárquicos, facilitando, assim, sua compreensão e avaliação. Em contraste com esse método e com a teoria da utilidade multi-atributo, frequentemente considerados como os métodos multicritério mais representativos da chamada escola americana, uma outra série de métodos foi desenvolvida na Europa, por vezes denominados, no seu conjunto, a escola francesa do Apoio Multicritério à Decisão [2]. Estes últimos permitem uma modelagem mais flexível do problema, pois não admitem necessariamente a comparabilidade entre todas as alternativas, além de não imporem ao analista de decisões uma estruturação hierárquica dos critérios existentes.

2. Tecnologia de Informação e Tomada de Decisão

O uso da tecnologia de informação nas comunicações está mudando os processos tradicionais de negociação e decisão. Seus impactos na negociação, em particular, podem ser medidos e comparados com os meios tradicionais, como a negociação face-a-face e o telefone. Este é ainda o exemplo mais simples de tecnologia de comunicação: seus meios são o falar e o ouvir, isto é, o meio áudio-verbal.

As novas tecnologias de comunicação estão juntando todos os meios (a visão, audição, tato, olfato e paladar), combinando o texto/verbal com o áudio/verbal, o gráfico, ou o vídeo. As conferências via computador e o uso de redes de microcomputadores nas salas de decisão e negociação são dois exemplos de comunicação, com meios escrito e falado. As características dessas tecnologias são as seguintes: têm flexibilidade ¾ podem selecionar a rede de comunicação (isto é, quem fala com quem), dispõem de uma estratégia de comunicação (estruturas adequadas aos elementos, código e conteúdo das mensagens) e de meios apropriados de comunicação.

O EMS (Electronic Meeting System) é todo um ambiente tecnológico voltado para a informação que suporta reuniões em grupo, as quais podem ser distribuídas no tempo e no

espaço. Assim sendo, os EMS vão além das reuniões face-a-face e não as eliminam. Tais sistemas incluem a capacidade de explorar processamentos paralelos, como expert information (EI) e expert systems (ES) para gerar, organizar e analisar idéias, acessar bancos de dados para pesquisa e design, ou viabilizar os domínios de conhecimento dos usuários na solução de seus problemas. Os recursos desse sistemas são distribuídos entre as salas interligadas eletronicamente, com as capacidades de áudio e vídeo integrando a tecnologia computacional e da informação.

O sucesso dos EMS depende ainda de avanços na facilidade de uso destes sistemas, do design de softwares, do design da interface e da compreensão dos recursos para estabelecer a colaboração e eficiência no trabalho em conjunto, ou seja, menores horas de trabalho humano e maior processo. As empresas, embora ainda não habilitadas e, principalmente, ainda não convencidas a aplicar recursos na construção desses sistemas para apoiar a colaboração e o trabalho em grupo, estão no início do processo, procurando a produtividade e a competitividade econômica, caracterizando assim o

estágio inicial para a colaboração. O trabalho em grupo, apoiado pela metodologia computacional dos EMS, bem como os sistemas e processos em grupo, poderão contribuir aumentar o consenso e a produtividade global.

Os GDSS (Group Decision Support Systems) estão se desenvolvendo com a aplicação da moderna tecnologia da informação, o uso de redes LAN, de e-mail e de softwares de apoio à decisão. Os gerentes já estão usando os ES não diretamente como ferramenta de competição, mas como ferramenta de trabalho e de gerenciamento de atividades. E a comunicação está, assim, tornando-se mais impessoal, menos emotiva, mais focalizada, apropriada a negócios, despersonalizada e orientada a atividades, a objetivos das organizações.

Por esses motivos, dois novos conceitos emergem como extremamente atuais nos ambientes de negócios: eficiência média (medida de informações processadas por unidade de tempo, enviadas pelo transmissor e recebidas pelo receptor em atividades como agendas, troca de opiniões e informações, geração de idéias ou solução de problemas) e media richness (medida de conteúdo social e emotivo da comunicação, associada à barganha, persuasão e desagrado; mistura de extensão e feedback, multiplicidade de tons, sonoridade, facilidade de diálogo e variedade de línguas, enfoques pessoais). Tudo com o objetivo da convergência da interpretação e da diminuição do equívoco.

As conferências via computador e as salas de decisão eletrônicas (EMS) são tecnologias flexíveis, que suportam uma variedade de protocolos de negociação, mas ainda com limitações:

• a conferência via computador é um "modo texto" de comunicação, que não possibilita o "modo auditivo", além dos participantes não poderem se ver. Em compensação, ela possibilita a comunicação à distância, os participantes podem estar dispersos no espaço e tempo. Futuramente essas distinções desaparecerão, com o avanço da tecnologia;
• a tecnologia das salas de decisão e negociação é superior à conferência via computador, para a barganha tipo cooperativa (as atividades com potencial de integração), onde a visualização dos negociadores funciona como meio positivo;
• as conferências via computador são superiores, quando a barganha é individual e o processo de negociação é do tipo "ganha-perde", com a ausência dos participantes, que elimina emoções e efeitos sociais negativos.

Os meios de comunicação usados nas EMS diferem nas características de cada situação e são combinados com variáveis limitantes como o tempo (que afeta os participantes no seu comportamento) e a interação do grupo (que determina o resultado final e a respectiva performance da reunião).

Interface é o que está entre o usuário e o sistema, o que os liga, como eles se comunicam e estabelecem uma relação de operacionalidade e consistência. Nos GDSS, interfaces são os dispositivos e todos os aspectos da comunicação entre os participantes (como, por exemplo, uma tela pública), ou entre eles e o sistema (por exemplo, a tela-privada, o mouse). Estes dispositivos influenciam o fluxo das informações e/ou as atividades de grupo em desenvolvimento.

Várias são as variáveis que influenciam o design da interface, como o uso e significado da tela-pública e privada (usada nas salas de reuniões eletrônicas e nas conferências), a dimensão, resolução e o tipo monocromático ou as cores da tela, o tempo de resposta do sistema, o lay-out da sala e a ergonomia vivenciada pelos grupos nela apoiados, o controle do fluxo de informações para a tela, as interrelações entre os fluxos da tela privada e da pública (e vice-versa), o número de participantes por tela, a interação individual com o sistema e com o grupo, os estilos individuais, as culturas, línguas e os conhecimentos/preferências. Ainda sim, a principal característica exigida por uma interface é a flexibilidade para suportar diferentes estilos de interação individual e permitir transições rápidas entre eles, nas tarefas individuais e nas atividades de grupo para a integração das mesmas.

Uma variável crítica no design da interface é o equilíbrio na relação entre a compreensão e o nível de feedback oferecido. Feedback é a resposta imediata do destino de uma comunicação, uma troca interpessoal, que inclui o questionamento para esclarecer dúvidas, como simples respostas, "sim", "mm-hum", repetição de palavras ou frases etc. Algumas respostas indicam compreensão completa, outras não: existe uma correlação positiva entre o feedback e a compreensão.

Define-se quatro categorias de níveis de feedback (zero, contato visual sem audio-feedback, audio-feedback limitado e completo feedback) para demonstrar que um

incremento positivo de compreensão nos ouvintes se dá com o aumento do feedback, isto é, o contínuo feedback garante uma comunicação completa. Uma mensagem repetida várias vezes provoca um ajustamento do feedback, que finaliza na total compreensão. Mas também o excesso de feedback pode provocar a ruptura do fluxo de comunicação, ou a baixa compreensão. E baixa compreensão resulta em mais feedback (o esclarecimento indica baixa qualidade de comunicação ou alto grau de complexidade na informação).

A quantidade de feedback tem efeito significativo na satisfação do orador, pois este fica atento às perguntas. A ausência de feedback torna o orador inconfortável e impaciente.

Já os ouvintes tendem a fazer perguntas para esclarecer pontos não entendidos e não geram feedback, quando compreendem tudo. Daí a importância das interfaces, os recursos usados nos sistemas para combinar a satisfação e compreensão, com os usuários usando e recebendo o feedback, mas com entusiasmo e satisfação.

A sofisticação e o alcance das interfaces exigem treinamento e conhecimento dos usuários: eles necessitam compreender como usar e quais as regras de funcionamento do GDSS e dos métodos multicritério de apoio à decisão eventualmente embutidos, para desenvolver a capacidade humana em processamentos paralelos, tais como os participantes poderem falar e enviar mensagens ao mesmo tempo, e todas as idéias armazenadas/salvas servirem como sementes para novas idéias mais evoluídas. E tudo isso será diferente com o avanço da tecnologia: a capacidade de digitalizar a voz e vídeo vai mudar tudo. Isso possibilitará trocar e converter as formas de representação. Por exemplo, com a voz digitalizada é possível retransmitir a mensagem em outro tom de voz, ou mesmo armazená-la, editá-la e transmiti-la várias vezes e por longos períodos. As distinções entre voz, vídeo e texto desaparecerão e os recursos tecnológicos no design das interfaces de grupo mudarão. Será possível enviar mensagens em um modo, por exemplo voz e receber em outro modo, texto.

Os métodos multicritério tem sido desenvolvidos para apoiar e conduzir os decisores na avaliação e escolha das alternativas-solução, em diferentes espaços. O espaço das variáveis de decisão, em particular, consiste no conjunto de decisões factíveis e não-factíveis para um dado problema.

Nas decisões em grupo, as preferências individuais podem ser combinadas de modo a resultar em numa decisão do grupo. As variáveis de decisão são as ações detalhadas, que devem ser decidas e comunicadas. A decisão do grupo é, assim, consequência de um intercâmbio de decisões entre os membros do grupo, do qual emana a negociação das propostas aceitáveis. Se o compromisso é obtido, elas são automaticamente acordadas.

Um ponto importante da decisão é a objetividade: os participantes podem divergir na avaliação de uma decisão, mas a decisão grupal é objetiva e final, como decisão. Pesos podem então ser usados para agregar os valores das funções-objetivo em um único valor, determinando a utilidade da decisão alternativa. Existe uma relação entre a dimensão "espaço-peso" e o espaço da função-objetiva, que depende do tipo de função utilidade usada para descrever as preferências dos decisores. Esta função pode ser linear, multi-linear associada a pesos, ou polinomial. Os modelos VIG e TRIMAP, apresentados mais adiante, são exemplos de modelos que operam no espaço contínuo das funções objetivo.

Utilidade multiatributo [1]

Os métodos discretos são aqueles concebidos para trabalhar-se especificamente com um número finito de alternativas. Dentre esses destaca-se, por ter sido o primeiro quadro de referência teórico coerentemente desenvolvido, bem como pela sua grande utilização a nível mundial, a Teoria da Utilidade Multiatributo, ou MAUT. Esta é empregada para determinar-se a importância atribuída a um critério em relação a outro e priorizar alternativas, no contexto do problema que se coloca, a partir da construção de uma função matemática. Neste contexto, se um determinado critério for pouco importante diante de outros critérios, ele vai ter um peso atribuído menor, em comparação aos atribuídos aos demais critérios. Representa-se esta importância relativa de cada critério pelo conceito de "taxa de substituição" (trade-off). O decisor tipicamente defronta-se com o problema de identificação de taxa de substituição de um critério em relação a outro, em muitas situações de exercício da análise de decisões. Se não há incerteza e conhecendo-se as conseqüências dos critérios de cada alternativa, a essência da questão é: "Quanto da realização do critério 1 o decisor deseja ceder a fim de melhorar a realização do critério 2 por alguma quantidade fixada?"

Designa-se por "a" uma alternativa viável e por "A" o conjunto de todas as alternativas viáveis. Para cada ação "a" em "A" associa-se "n" índices de valor X₁(a), X₂(a), X₃(a), ..., X_n(a). Os "X" são chamados de critérios ou de atributos. Nunca deve-se fazer comparações diretas dos valores de x_i com x_j, porque i ¹ j. Os critérios X_i e X_j representam conseqüências diferentes no julgamento de uma alternativa e são medidos normalmente em unidades totalmente diferentes. O problema do decisor é escolher uma alternativa "a" em "A" tal que esteja condizente com os atributos X₁(a), X₂(a), X₃(a), ..., X_n(a). Deve-se então indexar as combinações X₁(a), X₂(a), X₃(a), ..., X_n(a) através de um indexador de escala de preferência ou valor. É adequado, assim, especificar-se uma função de valor escalar "v", definida no espaço das conseqüências e tendo a seguinte propriedade:

v(x₁, x₂,..,x_n) > v(x₁^’, x₂^’,..,x_n^’) <=> (x₁, x₂,..., x_n) (x₁^’, x₂^’,..., x_n^’),

onde o símbolo "" significa "preferido ou indiferente". A essa notação da função "v", denomina-se "função utilidade". Portanto, dado "v", o problema do decisor é escolher um "a" em "A", tal que "v" seja maximizado. A função de valor "v" serve para comparar vários níveis de diferentes atributos indiretamente, através da magnitude x_i, i = 1, 2, ..., n.

Para obter o conjunto de atributos Y, preferencialmente independente de seu complementar conjunto Z, a estrutura de preferência condicional no espaço y dado z’ não pode depender de z’. Simbolicamente, Y é preferencialmente independente de Z, se e somente se, para algum z’,

[(y’,z’) (y",z’)] ==> [(y’,z) (y",z)], para todo z, y’, e y".

Se o decisor fizer com que o conjunto de atributos Y seja preferencialmente independente de seu conjunto complementar Z, então ele pode concentrar seus esforços na estruturação dos y mantendo-se fixo z’, sabendo que seus esforços não têm que ser repetidos para diferentes valores de z. Portanto, pode-se dizer que os atributos X₁, X₂, ..., X_n são mutuamente independentes do ponto de vista das preferencias, se todo subconjunto Y desses atributos é preferencialmente independente de seu conjunto complementar.

Essa propriedade da família de critérios - serem mutuamente independentes do ponto de vista das preferencias – pode implicar na existência de uma função de valor aditiva. Esta função é a mais simples que pode ser construída e, por isto mesmo, a mais utilizada. Entretanto, o número de condições independentes preferenciamente que necessitam ser verificadas através da MAUT é geralmente grande demais, em aplicações práticas. Assim, para um conjunto com n valores de atributos, existem n(n-1)/2 pares de atributos que devem ser preferencialmente independentes de seus respectivos complementos.

AHP [5]

O AHP (Analytic Hierarchy Process) é provavelmente o método multicritério mais amplamente usada no apoio à tomada de decisão e na resolução de conflitos negociados, em problemas com múltiplos critérios. O método baseia-se no modo como a mente ocidental trata geralmente os problemas complexos, ou seja, através de conceituação e estruturação: o conflito da existência de muitos elementos de decisão, controláveis ou não e sua agregação em grupos, através das propriedades específicas comuns. O ser humano pesquisa a complexidade na decomposição para, depois, com as relações encontradas, sintetizar. É o processo fundamental da percepção da complexidade, torná-la tratável analiticamente, pela decomposição e síntese.

A complexidade do problema é dividida em fatores, que podem ainda ser decompostos em novos fatores até ao nível mais baixo, claros e dimensionáveis. Estes são organizados em uma hierarquia de níveis descendentes: os objetivos finais no topo da hierarquia, depois, os sub-objetivos, imediatamente abaixo, as forças limitadoras dos decisores (os objetivos dos decisores) e, por fim, os possíveis resultados (os cenários). Os cenários irão determinar as probabilidades para se atingirem os objetivos que influenciam os decisores e que direcionam as forças impactantes nos objetivos finais. É como decompor um complexo problema nas explicações de causa-efeito, formando uma cadeia não obrigatoriamente linear.

A ordenação hierárquica é um tipo de estrutura hábil para fornecer uma visão global do problema e da relação de complexidade, que ajuda o decisor na avaliação da dimensão e conteúdo dos critérios, através da comparação homogênea dos elementos. Como conseqüência, o processo reduz-se a uma seqüência de comparações aos pares desses componentes identificados. A estrutura hierárquica desenvolve-se linearmente ou não, do nível mais elevado até ao nível inferior, dos conceitos e características gerais para os princípios básicos e concretos.

A metodologia do método AHP abrange três etapas: a estruturação (decomposição) do problema, os julgamentos comparativos e a síntese das prioridades. A estruturação é realmente um processo de compreensão ou aprendizagem do problema, com possíveis reestruturações, à medida que novas informações e um melhor conhecimento são obtidos. Com a estruturação se desenha um modelo formal a ser aceito pelos decisores, como o esquema de representação e organização dos elementos de avaliação, numa linguagem comum para o debate e aprendizagem sobre todos os elementos primários da avaliação.

O passo inicial da fase de estruturação é a identificação do problema e seu diagnóstico, pelo estudo dos subsistemas dos decisores e das ações. Os decisores têm seus sistemas de valores, de informações, redes de relações diferentes e independentes: eles geralmente têm diferentes opiniões, personalidades e objetivos. E os objetivos são condicionados pelo sistema de valores, que é afinal o grau de conhecimento e a informação. Os valores dos decisores são os elementos-chave na construção do conjunto de ações potenciais, ou as alternativas-solução. O conjunto das ações é evolutivo, como num processo de aprendizagem e novas ações surgem. A conjugação das ações, seus objetivos e características, para cada decisor, formam os pontos de vista, ou os critérios de avaliação.

Os critérios são as medidas reais, as relações ou padrões que ditam as decisões. Eles têm três propriedades (lógicas): exaustividade, não-redundância e homogeneidade. Exaustividade significa que cada critério, com suas variáveis, completa na totalidade cada uma das diferentes dimensões do problema. A não-redundância, por sua vez, deve garantir que haja independência entre cada um dos níveis hierárquicos. Homogeneidade quer dizer que os critérios de cada nível deve ser comparáveis, isto é, possuir uma ordem de importância similar.

O julgamento ou a avaliação das ações em termos relativos consiste em comparar as ações umas com as outras e se obter informações sobre o valor relativo de cada ação comparada. Cada ação é avaliada pela agregação de informações e conduz à escolha ou à ordenação. O resultado final tem um significado relativo, representado pela escolha ou não ou sua posição numa ordenação e indica um sentido tipo confronto com as outras ações comparadas. O método AHP usa comparações por pares entre as alternativas, bem como entre os critérios, objetivando determinar as prioridades das alternativas ao longo da hierarquia, normalmente de baixo para cima na mesma. A filosofia central do AHP é a agregação dos critérios em um critério único de síntese: o conjunto de valores das comparações aos pares entre as alternativas, para cada critério, gera uma medida do valor para cada alternativa no vetor de prioridade (o autovetor) ou critério virtual, onde todas as

dimensões, independentes, são absorvidas e traduzem a priorização das alternativas.

Considerando A_ij os elementos resultantes da comparação par a par obtém-se a matriz A. Ela seria uma matriz recíproca, A_ji = (1/A_ij), se todos os julgamentos fossem perfeitos em todas as comparações, resultando A_ij.A_jk = A_ik, para qualquer i,j,k, o que faria a matriz ser absolutamente consistente. Demonstra-se que, para a matriz de valores A, o autovetor l_max satisfaz a equação A.W = l_max.W. E, ainda, que pequenas variações em A_ij implicam em pequenas variações em l_max ; o desvio deste em relação a n (número de ordem da matriz) é uma medida de consistência.

O método AHP, após a decomposição do problema em níveis hierárquicos, determina, de forma clara, através da síntese dos valores dos agentes de decisão, uma medida global para cada uma das alternativas, priorizando-as ou classificando-as ao final.

Na figura abaixo, mostra-se um exemplo de estruturação dos critérios na forma hierárquica, típica de uma aplicação do método AHP, considerando um problema de compra de um automóvel, devendo existir uma homogeneidade entre os critérios do mesmo nível:

Após a construção da hierarquia, cada agente de decisão fará a comparação par a par de cada elemento de um dado nível hierárquico, criando-se uma matriz de decisão quadrada, recíproca positiva, onde ele representará, a partir de uma escala pré-definida, sua opinião/preferência dentre os elementos, comparados entre si, sob a ótica de um elemento do nível imediatamente superior, ou seja, dado um elemento de um nível superior , será feita a comparação dos elementos de um nível inferior , em função de , gerando a matriz quadrada de preferência:

Assim, o decisor (ou agente de decisão) deverá fazer n(n-1)/2 comparações. Nessa matriz, tem-se:

, i = 1,2, ... , n e j = 1,2, ... , n

Denomina-se matriz de dominância aquela que expressa o número de vezes que uma alternativa domina as demais, ou é dominada por estas. É uma matriz quadrada em que as alternativas são comparadas par a par. Uma alternativa é dita superior a outra se ela domina a segunda alternativa em um número de fatores maior do que o número de fatores nos quais a segunda alternativa domina a primeira.

Cada elemento do vetor linha da matriz de dominância representará a dominância da alternativa sobre a alternativa . A sua diagonal principal será preenchida por um valor estipulado que represente a não dominância de uma alternativa sobre a outra.

A comparação par a par é feita usando uma escala própria definida por Saaty como escala fundamental. O ser humano tem um limite psicológico máximo para comparar elementos e julgá-los corretamente - 7±2 itens. Isso implica em 9 pontos distintos de julgamento, na escala fundamental de Saaty: a mesma importância de um item sobre o outro (1), importância levemente superior de um item sobre o outro (3), importância grande, suficiente e essencial de um item sobre o outro (5), importância muito grande de um item sobre o outro (7) e importância absoluta de um item sobre o outro (9). A cada uma dessas qualidades de julgamento corresponde o valor do respectivo ordinal. Aos valores pares correspondem as qualidades intermediárias de julgamento, ou onde se consegue uma condição de compromisso entre os patamares.

A formulação mais geral disponível para o método AHP é denominada ANP (Analytic Network Process) e destina-se ao tratamento de problemas de decisão multicritério nos quais os critérios constituem uma rede, ao invés de uma hierarquia linear.

O Electre I, primeiro método da escola francesa do Apoio Multicritério à Decisão, é um procedimento para a redução do número de soluções não-dominadas, desenvolvido inicialmente por Benayoun, Roy e Sussman (1966) e melhorado por Roy (1971). Este método usa um ordenamento parcial entre as alternativas para cada critério, nos conceitos de aceitação e desacordo nas relações de dominância. O decisor deve conhecer e construir uma relação R, denominada de sobreclassificação (surclassement), sobre o conjunto das

alternativas, baseando-se nos seus julgamentos e experiência. Sendo a e á duas quaisquer alternativas, a sobreclassificação representa as seguintes propriedades da relação binária: a S á Þ ( a P á ou a Q á ou a I á) - preferência estrita, preferência fraca e indiferença, ou seja, existem razões claras e positivas que justificam seja uma preferência, seja uma presunção de preferência, em favor de uma (bem identificada) das duas ações, mas sem que nenhuma separação significativa seja estabelecida entre as situações de preferência estrita, de preferência fraca e de indiferença.

O método não exige que esta relação R seja necessariamente transitiva, isto é, dadas a₁, a₂ e a₃, soluções não-dominadas, se a₁ é preferível a a₂ e a₂ é preferível a a₃, não implica obrigatoriamente que a₁ seja preferível a a₃. O método reconhece que as razões de preferência entre a₁ e a₂ e entre a₂ e a₃ podem ser independentes e distintas e não forçam a obrigatoriedade de preferência de a₁ em relação a a₃.

A relação de sobreclassificação é usada para formar grafos: cada nó representa uma alternativa não dominada, e as ligações e a direção entre os nós indicam dominância entre as alternativas, correspondendo às preferências do decisor. Somente nós-núcleo, que indicam preferências, são aceitos e escolhidos; os preteridos, sem dominância, podem ser eliminados.

Através das relações de preferência entre as alternativas, para cada critério, calculam-se o índice de concordância e o de discordância. E eles representam o peso da freqüência relativa dos critérios (ou a medida de satisfação do decisor na escolha da alternativa i sobre a j) e a importância dos critérios para atingir o nível de maior desagrado, na escolha de i em vez de j. Essas duas condições definem a relação R, de sobreclassificação, usada para produzir o grafo composto G_c, cujos parâmetros p e q (limites de tolerância) são impostos pelo decisor. Com G_c, define-se o núcleo dos nós preferidos.

O Electre II, desenvolvido por Roy (1968, 1974, 1975) e Roy & Bertier (1971), apóia-se no completo ordenamento das alternativas não-dominantes, através da

construção das relações de sobreclassificação, baseadas nas preferências do decisor. Existem vários níveis de concordância e discordância, que devem ser especificados pelo decisor. Com eles, calculam-se os dois extremos, a relação forte, dos pontos fortes R_s e a relação dos pontos fracos R_w, usadas para a construção de dois grafos e para se obter o ordenamento das alternativas.

O método Electre III é mais sofisticado que o Electre II. A relação de sobreclassificação já é valorada, o que transmite uma menor sensibilidade a variações nos dados e nos parâmetros a fornecer. Também o grau de sobreclassificação passa a ser

avaliado pelo agente, através de uma distribuição de probabilidade com valor entre 0 e 1, o que a torna mais real, com maior credibilidade. No entanto, tal como o Electre IV, o método Electre I é de uso mais complicados do que os métodos Electre I e Electre II, pelos inúmeros parâmetros que engloba.

Os métodos Electre III e Electre IV empregam a mesma noção de sobreclassificação, embora mais enriquecida, cerne da escola francesa do Apoio Multicritério à Decisão, permitindo chegar-se às soluções de compromisso entre os distintos critérios intervenientes no problema. Enquanto o método Electre III trabalha com relações de sobreclassificação nebulosas ou difusas, o método Electre IV dispensa o uso de pesos dos critérios. Esses dois métodos, por conseguinte, lançam mão de duas técnicas diferentes; daí ser oportuno, em um estudo de caso concreto, efetuar-se uma análise comparativa entre seus resultados.

Como os demais métodos da escola francesa do Apoio Multicritério à Decisão, os métodos Electre III e IV trabalham explicitamente com uma estrutura de modelagem de preferências, segundo a qual compara-se cada duas ações ou alternativas de modo a obter-se uma das seguintes situações:

- Preferência por uma das duas ações

- Indiferença entre as duas ações

- Incomparabilidade entre as duas ações.

As situações de preferência e indiferença são caracterizadas em função de limites de preferência e indiferença especificados pelo analista da decisão ¾ o engenheiro da decisão. Para tanto, define-se:

- Preferência de a por b = aPa

- Indiferença de a por b = aIb

- Limite de Preferência = p,

- Limite de Indiferença = q,

• Resultado da associação do critério j com a alternativa a = g_j(a).

Assim, pode-se escrever que:

-aPb Û g_j(a) > g_j(b) + p

-aPb Û g_j(a) > g_j(b) + q

-aIb Û g_j(a) - g_j(b) £ q.

O sistema de preferências subjacente aos métodos Electre III e Electre IV também lança mão do índice de discordância {D(a,b)}, do limite de veto {V_j[g_j(a)]} e do índice de credibilidade {s _S(a,b)}, alguns dos parâmetros necessários ao uso desses métodos.

Vários outros métodos multicritério discretos são também de interesse, tanto teórico como do ponto de vista de aplicações. Dentre esses pode-se destacar, por exemplo, o UTA, o MACBETH, o TODIM, o AIM e o Electre Tri. Dos vários métodos discretos existentes, o software Expert Choice, desenvolvido para o método AHP, é um dos mais utilizados, se não o mais usado, a nível internacional.

Métodos multicritério contínuos ou de otimização multicritério [6]

Define-se um problema de programação matemática com múltiplos objetivo (também chamado de multiobjetiva ou multicritério) da forma abaixo:

onde , é uma função real e contínua, chamada de função objetivo ou função critério, k é o número de objetivos, e é um subconjunto de , denominado região viável no espaço de decisão. Em geral, define-se por um conjunto de inequações e/ou equações chamadas de restrições.

São vários os métodos disponíveis para a resolução de um problema de programação matemática multicritério. O método VIG, desenvolvido principalmente por Korhonen (1986, 1990) usa a área no espaço das funções objetivo para selecionar a solução ótima. As articulações de preferências do decisor são feitas progressivamente e orientadas para a procura da solução ótima, com a contração progressiva do cone de gradientes das funções objetivo.

O método TRIMAP, de Climaco & Antunes (1989), também usa o espaço dos pesos. As preferências do decisor são obtidas nas interações, progressivamente orientadas para o seu entendimento e clarificação, pois as preferências podem ser instáveis e conflituosas. Nesta combinação de interação e pesquisa, na diminuição da região admissível para as funções objetivo, e na redução no espaço dos pesos, o decisor encontrará a solução não dominada. Percebe-se que os agentes de decisão (ou agentes de negociação) se sentem mais

próximos ao seu ambiente de trabalho, quando o diálogo trata de valores das funções objetivo. E se a essas funções estão agregados pesos, correspondentes às suas preferências, o decisor pode com mais tendenciosidade selecionar a sua solução ótima. Inicialmente, no método TRIMAP, são calculadas as soluções eficientes, que otimizam cada função objetivo e a solução eficiente que minimiza uma distância ponderada de Tchebycheff à solução ideal. Através de gráficos do espaço dos pesos e dos objetivos, ele poderá selecionar as regiões de seu maior interesse e eliminar os conjuntos de soluções não dominadas que não lhe interessam (ou recusar a convergência para a solução ótima de uma função utilidade implícita no conjunto), até alcançar a solução ideal. No entanto, o TRIMAP só trabalha com até três funções objetivo, o que é um fator limitante, mas consistente com a representação gráfica do espaço dos pesos.

O método TOMMIX, também de Clímaco & Antunes (1992), é uma base de métodos interativos de programação linear multiobjectiva, criada para gerar flexibilidade e adequação de vários métodos aos problemas e aos decisores. Ele tenta apoiar o decisor, nas

interações, para a escolha da região de maior interesse e com o método mais adequado para cada decisor, conjugando suas preferências e o seu conhecimento do problema. A base de métodos dá condições ao decisor de obter os conhecimentos, como preferências e atitudes, diante de soluções não dominadas apresentadas e, assim, poder, mais racionalmente e com mais informação, decidir melhor. Os métodos que constituem essa base são os métodos STEM, Zionts-Wallenius (ZW), Internal Criterion Weights (ICW), Pareto Race (PR) e o próprio TRIMAP. Estes métodos representam estratégias de pesquisas diferentes, usando diferentes técnicas de cálculo das soluções não- dominadas, mas exigem informação diferente das preferências e apresentam formas diferentes de representação e comunicação da solução com o agente. Os métodos STEM e TRIMAP usam estratégias para reduzir o âmbito da pesquisa da região admissível, ao passo que o método ZW viabiliza a redução do espaço dos pesos. O método ICW usa a contração do cone dos critérios, enquanto o método PR segue uma pesquisa direcional.

Os métodos ZW, ICW e TRIMAP usam, no cálculo das soluções não-dominadas, a soma ponderada das funções objetivo. Os métodos STEM, PR e TRIMAP minimizam a distância a um ponto de referência. O método PR usa a programação paramétrica em relação aos termos independentes das metas flexíveis. Os métodos PR e TRIMAP usam as informações de preferências como aspirações, objetivos a atingir nas funções objetivo.

Os métodos STEM, PR e TRIMAP necessitam dos limites inferiores das preferências para as funções objetivo. E, o método TRIMAP, pela sua flexibilidade, exige limitações nos pesos. O método ZW faz comparações por pares entre as soluções, e, no método ICW, o decisor escolhe a solução preferida entre a amostra de soluções não dominadas apresentada.

O sistema de apoio à decisão com a base de métodos TOMMIX é constituído por um conjunto de módulos: de procedimentos de suporte, de procedimentos auxiliares, da base de diálogo e da gestão de dados. O módulo de procedimentos de suporte é um módulo de cálculo, para determinar os pontos extremos não dominados, após definida a região de pesquisa em cada interação. O módulo da base de diálogo controla os aspectos da interação homem-máquina e facilita a operacionalidade. O módulo da gestão de dados formata os inputs, os resultados e a edição do problema. O sistema permite ampla flexibilidade na troca entre os métodos. Geralmente, na fase inicial de seleção da pesquisa, usam-se os métodos que limitam a pesquisa a regiões mais restritas, como o STEM, ICW e TRIMAP. Só quando o decisor está seguro das preferências e sua coerência/racionalidade, se ele pode responder as perguntas críticas desses métodos, utilizam-se os métodos locais, como o ZW, o PR ou o TRIMAP (na sua potencialidade).

O método STEM, de Benayoun et al. (1971), é indicado para, com uma redução rápida e substancial da região admissível, o decisor obter soluções não dominadas em pontos extremos. É um método de impacto, de entrada. Em cada interação, o decisor precisa especificar os valores das funções objetivo ou o que está disposto a reduzir, para atingir os melhores valores globais.

O método ZW, de Zionts & Wallenius (1976, 1983), é mais indicado para as pesquisas localizadas. Ele reduz o espaço dos pesos, de acordo com as preferências do decisor, através de seus julgamentos, com as comparações das soluções aos pares e visualizadas graficamente as restrições introduzidas no espaço dos pesos.

O método ICW, de Steuer (1977, 1986), reduz progressivamente o cone dos critérios e é útil na visão global das soluções não-dominadas, pela dispersão dos pesos e pela redução da região admissível, ou seja, pelas restrições nos critérios do decisor e a conseqüente escolha da solução preferida no conjunto de soluções da amostra.

O método de PR, de Korhonen e Wallenius (1988), é um método de pesquisa livre, que permite ao decisor verificar qualquer ponto da região eficiente. Ele necessita informar qual a função objetivo a ser viabilizada e quanto ela deve alcançar. Este método é especialmente útil para testar e estabelecer limites nos valores das funções objetivo.

No método TRIMAP o decisor pode definir limites inferiores para as funções objetivo e também impor restrições no espaço de pesos. Em cada interação, é otimizada a soma ponderada das funções objetivo. Através da análise comparativa dos gráficos do espaço dos pesos e do espaço dos objetivos, o decisor seleciona as regiões preferidas específicas: ele pode impor novos limites nas funções objetivo ou diretamente no espaço dos pesos, definidos, através de suas preferências, os valores mínimos aceitáveis, ou pesquisar uma específica zona.

Muitos outros métodos multicritério contínuos podem ser utilizados em problemas reais e, como ocorre também nos métodos discretos, normalmente existem softwares especializados para tais aplicações.

A quantificação das soluções, sua ordenação ou a geração de novo conjunto de possíveis soluções, são atributos de uso dos métodos multicritério. Eles podem ser usados a qualquer momento, imediatamente a seguir a construção dos critérios, na reformulação dos objetivos, ou na flexibilização das preferências e análise das conseqüências.

É através dos métodos multicritério, próprios de cada agente (cada modelo exige abordagens e inputs específicos, não se podendo associar um modelo a uma particular

negociação, mas sim a cada agente negociador e ao seu conhecimento do problema), que se avalia qualitativa e quantitativamente as soluções, bem como se ordenam ou criam conjuntos de novas soluções.

Mas em que situações o decisor usa ou necessita do apoio dos métodos multicritério, para efetivamente agregar valor à sua informação, tanto em um contexto de negociação como de decisão em grupo?

Os métodos multicritério são puras ferramentas de apoio à decisão e agregação de valor à informação: eles servem essencialmente para quantificar as soluções segundo os critérios definidos e escalonados, para priorizar as soluções em ordem crescente de valor, ou gerar um novo subconjunto de soluções alternativas, através das preferências e conseqüências dos decisores. Nas decisões e negociações, especialmente em grupo, o objetivo mais importante é a convergência das partes para o acordo, a pesquisa das posições justas para todos e para cada lado e para cada um sentir satisfação e empenho na contribuição global.

A teoria da utilidade só é relevante, no entanto, quando os participantes do processo têm consistência e mantêm suas preferências. Ela deve ser transitiva, resultado direto da aditividade, da soma dos pesos. Isso é basicamente o conceito de não dominância, ou o chamado ótimo de Pareto: uma solução é ótimo de Pareto se não existe uma outra solução, que proporcione a todas as partes os mesmos ou maiores benefícios, senão à custa de perda de objetivos e/ou valores de uma das partes. É como distribuir as metas de modo vantajoso e proporcional ao risco, para todas as partes, ou seja, uma negociação distributiva.

Na negociação pode existir tantas alternativas quantas as partes envolvidas no processo. Essas alternativas têm diferentes espaços, mas são interdependentes: sempre haverá uma transformação que converte uma alternativa em outra, isto é, uma alternativa corresponde a um subconjunto da outras. É exatamente por isso que os negociadores tentam negociar no espaço de decisão dos oponentes. Assim, acrescenta-se à negociação, a arte de escolha de alternativas em diferentes espaços.

Dentre os modelos utilizados, existem os modelos econômicos de barganha e os modelos baseados na teoria dos jogos, ambos utilizando a teoria de utilidade. É possível acrescentar os modelos de agregação, os modelos táticos e os modelos comportamentais.

Nos modelos econômicos de barganha, a negociação é tratada como um processo de convergência de objetivos no tempo, que envolve uma seqüência de ofertas e contra-ofertas. Eles supõem que a função utilidade de cada participante é conhecida e fixa no seu conjunto de metas, existindo uma zona de compromisso a ser identificada, que permanece estável no tempo.

O tempo é o principal fator de barganha, já que cada participante inicia o processo com um conjunto de expectativas a serem compreendidas, na base da tentativa e experiência. A teoria de barganha tenta produzir modelos descritivos para o processo de barganha, através da troca de objetivos, fragmentação em submetas e novas relações. Esses

modelos ressaltam o modo como os participantes influenciam o comportamento e as ambições das outras partes e os fatores ambientais que afetam a negociação, como o custo de adiar decisões e acordos ou o custo de outras ações. Tais modelos geralmente envolvem variáveis homogêneas e divisíveis, como moeda. Ressalte-se que estes modelos colocam o tempo como fator de barganha: o participante inicia com um conjunto de expectativas e vai compreendendo o seu acerto ou não, na base da tentativa x experiência, mas sempre pressionado pelo tempo.

Os modelos da teoria dos jogos de von Neumann & Morgerstern (1947) e suas extensões supõem que o número e a identidade dos jogadores são fixas e conhecidas, assim como as alternativas e sua função utilidade. A teoria dos jogos é definida como a teoria das decisões racionais em situação de conflito e os participante são vistos como meros jogadores.

Estes modelos consideram os jogadores racionais e a teoria examina as estratégias usadas para eles encontrarem um resultado específico. Para isso, deve existir uma comunicação perfeita entre eles, no jogo de suas trocas, para maximizarem a função utilidade. Ou seja, a teoria implica no conhecimento absoluto, por todos os jogadores, do conjunto de possíveis resultados e seus retornos.

Por isso, é grande a dificuldade em aplicar esses modelos aos sistemas computacionais, quer pela modulação, quer pela construção.

Nos modelos agregados de barganha, supõe-se que a função de utilidade de cada participante é estacionária e pode ser calculada isoladamente e depois agregada. Estes modelos pressupõem a total independência da função utilidade para cada meta e reduz o processo de barganha às preferências individuais ou do grupo, que as irá combinar ou manipular. A função utilidade resultante (aditiva ou multiplicativa) vai ser usada para gerar a solução compromisso. Em situações típicas de barganha, onde os participantes têm objetivos conflitantes e empregam táticas obscuras e preferências não nítidas, o uso destes modelos fica muito difícil.

Outros modelos deste tipo não exigem a definição da função utilidade do grupo (função utilidade vinda de um consenso), mas utilizam as regras de decisão definidas nas próprias alternativas: por exemplo, cada participante ordena as alternativas e todos conjuntamente determinam a alternativa compromisso, através de um processo de expansão e contração no conjunto de alternativas e seus valores. Já outros modelos supõem que os agentes partem de uma alternativa inferior e, no processo de negociação, através de simples procedimentos contratuais, eles atuam e se movem para a melhor alternativa, sem necessidade de concessões.

Os modelos táticos não têm as restrições dos modelos baseados na função utilidade: eles supõem que a informação está incompleta e que a função utilidade e as alternativas não são conhecidas nem fixas. Estes modelos trabalham mais os aspectos não racionais do comportamento e do ambiente da negociação, e exigem uma perfeita comunicação entre os participantes (o que é comunicado está influenciando o próximo ato de comunicar). Isso implica que os jogadores, enquanto reavaliam a racionalidade de suas posições, são influenciados pelas estratégias dos outros jogadores. Ou seja, a influência da comunicação se amplia porque as concessões feitas por um jogador dependem das feitas pelos outros.

Os modelos táticos têm na comunicação seu fator principal, para fluírem todas as informações, ambiente e fatores estratégicos associados à barganha, como a habilidade de persuasão, a argumentação, o emprego de "jogadas" e o conhecimento de como e quando usá-las para atingir as metas e interesses ocultos.

Os modelos comportamentais incorporam a teoria do conflito, como a pressão dos vários grupos da sociedade e suas metas, prioridades e relações. Observa-se que a maioria dos conflitos são resolvidos cooperativa e inconscientemente, apesar de pouco se conhecer sobre o mecanismo da cooperação.

Normalmente parte-se da natureza do conflito e enumera os seus principais motivos, como o controle sobre os recursos, as preferências e desagrados (onde as ambições e desejos de uma parte podem se confundir com os das outras partes), os valores de cada objetivo (ou o que eles valerão num futuro próximo), o "des.../acredito que...", onde há uma disputa por informação, fatos e realidades e a natureza e tipo de relações entre as partes.

Nas organizações, os conflitos são inevitáveis pela própria natureza humana, eles fazem parte da interação grupal. Recentemente, acrescentou-se a comunicação, como a maior causa de pseudo-conflitos. E, no comportamento organizacional, demonstra-se que os conflitos são inevitáveis e fazem parte da interação grupal, adotando-se o seguinte princípio: "o gerenciamento de conflitos num grupo deve ser estimulado como ação, já que ele gera novas regras para a organização, estimula a inovação, diminui as resistências à mudança e elimina a estagnação". O modelo de desenvolvimento do conflito num grupo, neste contexto, aponta as condições abaixo:

• maior ou menor grau de comunicação, incluindo a deficiência na troca de informações, barulho, diferenças de semântica e background diferentes;

• estrutura e comportamento em grupo, incluindo a compatibilidade de objetivos entre os membros do grupo e os estilos de liderança;
• fatores pessoais, como sistemas de valores individuais ou as características pessoais.

Recomenda-se que, em vez da barganha numa única posição, os participantes devem focalizar suas metas e investigar opções de mútuo ganho. Ou seja, eles devem:

• explorar as perspectivas de cada parte;
• estar separados dos leilões, para evitar polarização;
• iniciar a negociação pelo exame dos interesses, não pelas posições, para compreender os conflitos;
• gerar muitas opções e não descartar qualquer delas prematuramente;
• ter avaliado e acordado, no início, o critério, para o acordo de uma boa solução.

O Apoio Multicritério à Decisão, com seus vários métodos analíticos, constitui-se em uma nova e dinâmica área de pesquisa para suporte à decisão, especialmente às decisões grupais e à negociação em particular. Nas decisões em grupo, o processo é normativo e as preferências individuais podem ser combinadas para resultar em uma decisão grupal. As variáveis de decisão são ações detalhadas, a serem comunicadas e tomadas. E quando um compromisso é obtido, elas são acordadas. As variáveis de decisão e seus valores são consideradas, a qualquer altura, uma decisão ou um compromisso. Assim, a decisão grupal deve ser reduzida a um intercâmbio de decisões entre os membros do grupo, e a negociação, similarmente, um intercâmbio de propostas aceitáveis.

O espaço das variáveis de decisão consiste das decisões factíveis e não-factíveis.

Um fator importante do espaço de decisão é a objetividade. Os participantes podem divergir na avaliação de uma decisão, mas a decisão grupal é objetiva e final, como decisão. Se todos os participantes em um processo de decisão concordam com as restrições, teremos as restrições hard, no sentido de que são comuns a todos os participantes. Nas negociações, estas restrições são discutidas durante a fase de preparação, onde as partes definem cada decisão particular e seu valor.

O valor de uma decisão é melhor do que outro quando ele é mais alto. E estamos sempre cada vez mais determinados e ansiosos por atingir valores cada vez mais elevados. Por isso, definimos decisões não-dominadas ou eficientes como as decisões factíveis mas únicas, onde não existe outra solução com maior valor.

Neste tipo de modelo de decisão, supõe-se que o conjunto das alternativas possíveis é do conhecimento de todos os participantes, o que não leva em conta a criatividade individual nem a inovação. Nas decisões em grupo, o consenso é obrigatório, consistindo na grande meta a ser atingida. As concessões terão de ser feitas, porque a rigidez das restrições pode determinar a inviabilidade de uma boa alternativa. Até porque elas são feitas para aumentar a qualidade da decisão, enquanto a negociação se processa.

O jogo das concessões, combinado com uma maior nitidez dos critérios e seus pesos, com as vantagens e desvantagens de cada uma das alternativas-solução e a pesquisa para o completo conhecimento do problema a decidir, por todos os indivíduos do grupo (as críticas e reflexões devem apontar só o que é realmente objeto de decisão) constituem os parâmetros de um modelo de decisão em grupo. Todo o grupo deve interagir, as decisões devem ser claras para todos, devendo haver consenso entre os seus pontos de vista.

Os métodos multicritério para apoio à tomada de decisão agregam um valor substancial à informação na medida em que não apenas permitem a abordagem de problemas considerados complexos e, por isto mesmo, não tratáveis pelos procedimentos intuitivo-empíricos usuais mas, também, auferem ao processo de tomada de decisão uma clareza e consequente transparência jamais disponível quando esses procedimentos – ou outros métodos de natureza monocritério – são empregados.

Por outro lado, não se pode ignorar que o conhecimento dos métodos multicritério ainda é relativamente restrito as comunidades de Pesquisa Operacional e de Engenharia de Sistemas, em nosso País. No entanto, tomando-se a experiência internacional como referência, a partir do grande crescimento do Apoio Multicritério à Decisão nos últimos vinte anos, pode-se esperar que, também no Brasil, aquele campo do conhecimento científico e de gestão tenda a crescer expressivamente.