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Sou professor universitário a uma década, também possuo uma empresa de consultoria na área de CONTABILIDADE GERENCIAL. Sou produtor de cursos em EAD. Na hotmart estou com os seguintes cursos: PREPARATÓRIO PARA O EXAME DE SUFICIÊNCIA EM CONTABILIDADE; HP 12C COM O AUXÍLIO DO EXCEL e CONTABILIDADE BÁSICA.

segunda-feira, 10 de janeiro de 2011

O que o método multicritério AHP (Analytic Hierarchy Process)?


Realizei uma pesquisa sobre o método AHP em um processo de compras em uma empresa aqui da Serra Gaúcha, e encontrei muitas qualidades neste método.... aqui vai um breve resumo do que é o AHP....


O método de Análise Hierárquica - AHP foi desenvolvido por Thomas L. Saaty, na década de 70, e tem entre suas características a decomposição de um problema em uma estrutura hierárquica descendente. Neste aspecto o método serve para, a partir de um problema – objetivo global – e do desenvolvimento de critérios, sub-critérios, de análises e alternativas em níveis sucessivos, apoiar a tomada de decisão.
Os procedimentos de cálculo do método AHP inicia-se com a decomposição dos elementos de um problema em hierarquia. Em seguida realiza-se as comparações binárias entre elementos de um nível em relação ao critério do nível superior. Destas combinações surgem às prioridades e finalmente, devido à síntese, as prioridades globais. Após faz-se a avaliação da coerência e do tratado de interdependência.
As etapas do procedimento de cálculo, tendo por base o estudo de Jordão e Pereira (2006):
(a)   Problema: nesta etapa define-se o problema e os seus respectivos critérios atrelados ao problema:
(b)     Estruturar a hierarquia: a hierarquia é estruturada em três níveis, composto pelo problema a ser respondido, após tem-se os critérios associados a este problema, e por último a resposta ao problema tendo por base os critérios escolhidos.
(c)   Construir a matriz de preferências para cada critério: após a construção da hierarquia, deve-se fazer uma comparação par a par de cada elemento ao nível hierárquico dado, criando uma matriz de decisão quadrada. A comparação par a par das alternativas é realizada utilizando uma escala própria, que varia de 1 a 9.
(d)     Normatizar as matrizes: Após realizado a matriz de preferência, a etapa seguinte é dividir cada elemento da matriz pela soma da coluna a que pertence. Normalizar os valores de cada coluna de tal forma que a soma de todos os seus elementos seja igual a 1 ou 100%.
(e)     Obter as médias dos critérios: converte as frações em decimais e encontra-se a média aritmética de cada linha da matriz modificada, o resultado disto é o vetor;
(f)     Construir a matriz de prioridades: nesta etapa constrói-se uma nova tabela contendo as médias de todos os critérios, isto é necessária para a próxima etapa, a construção da matriz da comparação dos critérios;
(g)      Construir a matriz de comparação entre os critérios: depois de realizado a média dos critérios, realiza-se a construção de uma matriz de comparação dos critérios, e repetir as etapas (d) e (e) para a classificação par a par;
(h)   Multiplicar o resultado da matriz obtida na etapa (f) pelo vetor da média obtida na etapa (g). O resultado será um vetor que contém a classificação final de cada alternativa;
(i)  Após o cálculo das preferências tem-se o cálculo da coerência, para todas as matrizes binárias do problema, mas somente se justifica para matrizes iguais ou superiores a 3 por 3.Esta etapa é composta por quatro passos:
i 1: Determinar a totalização das entradas: resume-se ao produto matriz inicial com o respectivo vetor de média, obtido na etapa (g)
i 2: A etapa seguinte é determinar o λ máximo: considera-se o número de critérios, para este cálculo divide-se o vetor do total de entradas pelo vetor da média e obtêm-se um novo vetor. Deste vetor resultante somam-se as parcelas e divide-se pelo número de critérios , e o resultado é o λ máximo.
i 3: Após calculado o λ máximo, tem-se o cálculo do Índice de Coerência (IC), que utiliza a seguinte fórmula: IC= (λ máx - n) / (n - 1)
i 4: Comparar o Índice de Coerência, IC com o Índice Aleatório, IA e verificar se é ≤ 0,10    , ou 10%. O Índice aleatório esta representado assim:  RC = (IC) / (IA)
   

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Abraço

Professor João Rafael

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