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Indigo Avaliação da Sustentabilidade e do Desempenho de Empresas do Setor Elétrico Brasileiro: Aplicação do Apoio Multicritério à Decisão e Aprendizado de Máquina | Erin Mills Town Centre
Avaliação da Sustentabilidade e do Desempenho de Empresas do Setor Elétrico Brasileiro: Aplicação do Apoio Multicritério à Decisão e Aprendizado de Máquina
Avaliação da Sustentabilidade e do Desempenho de Empresas do Setor Elétrico Brasileiro: Aplicação do Apoio Multicritério à Decisão e Aprendizado de Máquina
Avaliação da Sustentabilidade e do Desempenho de Empresas do Setor Elétrico Brasileiro: Aplicação do Apoio Multicritério à Decisão e Aprendizado de Máquina
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A contribuição desta obra, fruto de uma Tese de Doutoramento, está na avaliação integrada da sustentabilidade e do desempenho das empresas concessionárias de distribuição de energia elétrica no Brasil, por meio de benchmarking, com Apoio Multicritério à Decisão e modelo preditivo para a classificação e gestão de riscos das empresas. Para tais tarefas, utilizou-se da Teoria dos Conjuntos Aproximativos (Rough Sets Theory) e sua extensão, princípio de Dominância (Dominance-based Rough Set Approach), as quais permitiram o tratamento matemático da imprecisão e incerteza de dados (indicadores de sustentabilidade e desempenho), com a identificação de padrões de dados e construção de matrizes de risco condicional. Ademais, foi utilizado Aprendizado de Máquina (Machine Learning), subcampo da Inteligência Artificial, para a predição da classificação das empresas com base em dados históricos de indicadores, inferência de regras de decisão, simulações e método específico para a reunião de algoritmos classificadores, constituindo-se em ferramenta para as empresas na gestão dos seus riscos e para se atingir metas.
A contribuição desta obra, fruto de uma Tese de Doutoramento, está na avaliação integrada da sustentabilidade e do desempenho das empresas concessionárias de distribuição de energia elétrica no Brasil, por meio de benchmarking, com Apoio Multicritério à Decisão e modelo preditivo para a classificação e gestão de riscos das empresas. Para tais tarefas, utilizou-se da Teoria dos Conjuntos Aproximativos (Rough Sets Theory) e sua extensão, princípio de Dominância (Dominance-based Rough Set Approach), as quais permitiram o tratamento matemático da imprecisão e incerteza de dados (indicadores de sustentabilidade e desempenho), com a identificação de padrões de dados e construção de matrizes de risco condicional. Ademais, foi utilizado Aprendizado de Máquina (Machine Learning), subcampo da Inteligência Artificial, para a predição da classificação das empresas com base em dados históricos de indicadores, inferência de regras de decisão, simulações e método específico para a reunião de algoritmos classificadores, constituindo-se em ferramenta para as empresas na gestão dos seus riscos e para se atingir metas.
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