Este documento discute o uso de agentes inteligentes para apoiar a tomada de decisão em gestão pública participativa de forma multicritério. O autor propõe o uso de um Agente Minerador e um Agente de Suporte à Decisão para integrar dados, descobrir padrões e recomendar alocação de recursos levando em conta fatores sociais, ambientais e a participação da sociedade. O trabalho também discute métodos para avaliar as recomendações do agente e possíveis melhorias futuras como o uso de lógica fuzzy.

1. AGENTES PARA SUPORTE À DECISÃO
MULTICRITÉRIO EM GESTÃO PÚBLICA
PARTICIPATIVA
Leonardo Afonso Amorim
Orientador: Prof. Dr. Renato de Freitas Bulcão Neto
Coorientador: Prof. Dr. Vinícius Sebba Patto
Universidade Federal de Goiás
Instituto de Informática - INF
26 DE SETEMBRO DE 2014

2. 2
Agenda
● Introdução
– Objetivo
– Motivação
– Trabalhos relacionados
– Desafios
– Projeto ADGEPA
● Metodologia
● Resultados
● Trabalhos futuros

3. 3
Introdução
● Tomada de decisão em Gestão Pública é
associada ao alto grau de complexidade;
● Causas sociais x Causas ambientais;
● Inclusão de diversos stakeholders; [5]

4. 4
Objetivo
● O objetivo deste trabalho de mestrado é
apresentar uma proposta de Agente
Minerador (AM) e Agente de Suporte à
Decisão (ASD) para Gestão Pública
Participativa e como fazer a interface entre
eles.

5. 5
Motivação
● Integração de dados provindos de
diversos setores é um desafio árduo;
● Descobrir novas correlações entre fatores
socioambientais, temporais e espaciais;
● Promover a participação da sociedade;

6. 6
Trabalhos relacionados

7. 7
Desafios
● Integração de:
– Gestão Participativa
– Suporte à decisão
– Correlações espaciais e temporais e aspectos
socioambientais

8. 8
O que é o projeto ADGEPA?
Assistente Digital de Gestão Pública
Participativa

9. 9
Projeto ADGEPA
● Implementação de aplicativo web (desktop e
mobile);
● Simulação multiagente;
● Descoberta de conhecimento em base de dados;
● Suporte a decisão para aplicação de recursos
em problemas socioambientais;

10. 10

11. 11
Arquitetura da simulação

12. 12
Metodologia

13. 13
Metodologia
● Gerar 100.000 denúncias;
● Clusterizar por espaço – 100 clusters;
● Clusterizar por tempo – 10 clusters (3 em 3 dias);
● Gerar Data warehouse;
● Gerar Ranking de Indicadores;
● Calcular suporte;
● Calcular confiança;
● Gerar matriz de decisão (10 x 10) com a média das confianças;
● Aplicar método multicritério: Soma Ponderada;

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Metodologia

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Data Warehouse

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Ranking de Indicadores de maior
suporte
Ranking:

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Matriz de decisão

18. 18
Agente de Suporte à Decisão

19. 19
Agente de Suporte à Decisão

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Resultado – Perfil Social

21. 21
Resultado – Perfil Ambiental

22. 22
Resultado – Perfil Híbrido

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Trabalhos Futuros
● Fazer estudo de outros métodos de análise multicritério:
AHP, Electre, Promethee II, etc;
● Usar lógica nebulosa em conjunto com o método
multicritério AHP para tratar os pesos mais
adequadamente para o gestor público (melhor
usabilidade e acurácia nos resultados) [4];
● Históricos de decisões anteriores poderiam ser
analisados por um algoritmo genético com objetivo de
buscar pesos otimizados para o ASD;

24. 24
Referências bibliográficas
● [1] GURGEL , A. M.; M OTA , C. M. M.; P EREIRA , D. V. S. Gestão da
segurança pública: Um modelo de classificação multicritério combinado a
sistemas de informações geográficas. In: XVI CLAIO-SBPO, Congresso
Lationo-Iberoamer de Investigación Operativa e Simpósio Brasileiro de
Pesquisa Operacional, Rio de Janeiro, RJ, Brazil, Setembro 2012. SBPO. in
press;
● [2] KHADKA , C.; V ACIK , H. Use of multi-criteria analysis (mca) for
supporting community forest management. iForest - Biogeosciences and
Forestry,(2):60–71, 2012;

25. 25
Referências bibliográficas
● [3] LJUPKO ŠIMUNOVIĆ ET AL. Choice of an optimal management strategy
of Transport demand using multi-criteria analysis: City of zagreb case study.
(1):54–63, 2013;
● [4] YEH , C.-H.; X U , Y. Sustainable planning of e-waste recycling activities
using fuzzy multicriteria decision making. Journal of Cleaner Production,
52(0):194 - 204, 2013.
● [5] AFONSO AMORIM , L.; SEBBA PATTO , V.; BULCÃO , R.; GERVÁSIO
JÚNIOR , I. Suporte à decisão em gestão pública participativa: Um estudo
de caso em gestão ambiental. In: Ralha, C. G.; Adamatti, D. F., editors,
Workshop em Computação Aplicada à Gestão do Meio Ambiente e
Recursos Naturais (WCAMA), Brasília, DF, Brazil, July 2014. SBC. in press.

26. 26
Referências bibliográficas
● [6] GAMPER , C. D.; TURCANU , C. On the governmental use of multi-criteria
analysis. Ecological Economics, 62(2):298 – 307, 2007;
● [7] LIMA S ILVA , M. C.; COELHO , E. M. M.; SEBBA PATTO , V. Ambiente
virtual de cenário urbano para simulação multiagentes - experiência do
projeto ADGEPA. In: X Encontro Nacional de Computação (ENACOMP-13),
p. 97–104, Catalão, GO, Brasil, March 2013. DCC-UFG. in press.
● [8] SEBBA PATTO , V.; I., J.; L EWKOVICZ , Z.; S EGHROUCHNI , A. E. F. A
multi-agent based simulation to support the digital assistant for participatory
public management. In: de Aguiar, M. S.; da Silva, M. D.; Adamatti, D. F.;
Andrade, P. R., editors, Workshop em Computação Aplicada à Gestão do
Meio Ambiente e Recursos Naturais (WCAMA), Maceió, AL, Brazil, July
2013. SBC. in press;

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Perguntas e sugestões