Aplicação de métodos de aglutinação em problemas com múltiplas respostas

Abstract

Multi-objective problems are very common in areas such as optimization, Economics, Engineering, among other areas, thus, influencing decision making. In general, these objectives are conflicting and it is necessary the use of optimization techniques to obtain better results. In this work we will study some methods to solve these problems and, generally, this work has the purpose of applying agglutination methods in design of experiments in problems with multiple answers. Thus, we initially carried out a literature review on the different methods used to solve these problems. From this a method was desenvolved using the compromise programming, for the analysis of results and compared these results compared to classical results of the desirability function Derringer and Suich (1980) and Khuri and Conlon (1981). The developed method, when applied to different scenarios allowed to check the answer for the different simulations and the level of influence of each change imposed in the simulations in its final performance. Overall, this new proposal presented satisfactory results in relation to the traditional approach, describing this as an alternative in the optimization of multiple responses.

Problemas multiobjetivos são muito frequentes em áreas como Otimização, Economia, Engenharia, entre outras áreas, influenciando desta maneira a tomada de decisão. Em geral, estes objetivos são conflitantes e faz-se necessário o uso de técnicas de otimização para a obtenção de melhores resultados. Neste presente trabalho serão estudados alguns métodos para a resolução destes problemas e de, forma geral, este trabalho possui o objetivo de aplicar métodos de aglutinação em problemas de projetos de experimentos com múltiplas respostas. Deste modo, inicialmente foi realizada uma revisão bibliográfica sobre os diferentes métodos utilizados para a resolução destes problemas. A partir disto, foi desenvolvido um método, utilizando a programação por compromisso, para a análise de resultados e comparou-se estes resultados obtidos em relação aos resultados clássicos da função desirability de Derringer e Suich (1980) e Khuri e Conlon (1981). O método desenvolvido, ao ser aplicado em diferentes cenários permitiu a verificação de sua resposta em relação às diferentes simulações e o nível de influência de cada alteração imposta nas simulações no seu desempenho final. De modo geral, esta nova proposta apresentou resultados satisfatórios em relação à abordagem tradicional, qualificando esta proposta como uma alternativa na otimização de múltiplas respostas.