USO DE REDES NEURAIS ARTIFICIAIS NA PONDERAÇÃO INICIAL DA TÉCNICA AHP EM ANÁLISES DE VULNERABILIDADE DE BACIAS HIDROGRÁFICAS

Abstract

Em muitos problemas decisórios, a informação fornecida pelos tomadores de decisão muitas vezes é imprecisa ou incerta devido ao limite de tempo, a falta de dados ou capacidades de avaliar as informações disponíveis. Como forma de superar essas dificuldades, algumas pesquisas têm apresentado a aplicação da técnica Analytical Hierarchic Ponderation (AHP). Esta técnica estrutura um problema de decisão complicada em uma hierarquia de subproblemas, faz comparações par a par das informações de entrada e, a partir do ranqueamento dos resultados, permite estimar pesos para cada variável apresentada. Entretanto, reconhece-se que o ponto mais fraco do método é a ponderação inicial das variáveis de entrada, visto que o conhecimento de especialistas pode ser subjetivo e a importância relativa entre os elementos de análise pode variar. O que não se discute na literatura é a importância desses pesos e a variação da ordem no cálculo dos pesos finais. Por isso, esta pesquisa avalia diferentes cenários no contexto de vulnerabilidade ambiental comparando as variações entre as ponderações iniciais da AHP em relação a ponderação realizada por um grupo de especialistas e em relação a ponderações iniciais obtidas a partir de redes neurais como forma de minimizar a subjetividade do processo de análise.