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Please use this identifier to cite or link to this item: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/66338

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dc.contributor.advisorALMEIDA FILHO, Adiel Teixeira-
dc.contributor.authorARAÚJO, Pedro Manoel Dias Batista Marques de-
dc.date.accessioned2025-10-02T13:58:01Z-
dc.date.available2025-10-02T13:58:01Z-
dc.date.issued2025-08-06-
dc.date.submitted2025-09-29-
dc.identifier.citationARAÚJO, Pedro Manoel Dias Batista Marques de. Desenvolvimento de um sistema de apoio à decisão baseado no método FTOPSIS-Class. 2025. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Sistemas de Informação) – Universidade Federal de Pernambuco, Centro de Informática, Recife, 2025pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/66338-
dc.description.abstractEste trabalho apresenta o desenvolvimento de um sistema de apoio à decisão baseado no método FTOPSIS-Class. O objetivo do sistema é auxiliar na classificação e categorização de alternativas com base em critérios e perfis definidos pelos usuários, todos expressos por meio de variáveis linguísticas. O método FTOPSIS-Class, proposto por Ferreira et al. (2018), estende o FTOPSIS tradicional ao adaptá-lo para problemas de classificação nominal com múltiplos critérios (MCNC), cujo principal propósito é atribuir opções a grupos homogêneos predefinidos — como perfis de clientes de investimento. Aimplementação foi realizada em uma aplicação web, utilizando as linguagens Re act no front-end e Python no back-end, com uso das bibliotecas FastAPI, NumPy e Math. O sistema permite entrada flexível de critérios, alternativas e perfis, e foi desenvolvido sem persistência de dados, focando em uso pontual e seguro. Foram conduzidos testes com dois conjuntos de dados: (i) o exemplo original do artigo de Ferreira et al. (2018), e (ii) uma tese de doutorado relacionada ao framework World-Class Manufacturing. Os resultados indicaram alta aderência do sistema ao método proposto, com destaque para: reprodução de 9 das 10 classificações esperadas no conjunto do artigo original e 16 das 24 classificações no conjunto da tese. As variações observadas nos coeficientes de proximidade foram pequenas e podem ser atribuídas a arredondamentos e diferenças de implementação. Osistema demonstrou ser funcional, escalável e aplicável a diversos contextos deci sórios, permitindo sua utilização em problemas reais com múltiplos critérios e julgamentos subjetivos.pt_BR
dc.format.extent41p.pt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/pt_BR
dc.subjectFTOPSIS-CLASSpt_BR
dc.subjectSistema de Apoio à Decisãopt_BR
dc.subjectTomada de decisão multicritériopt_BR
dc.subjectLógica fuzzypt_BR
dc.subjectAplicação Webpt_BR
dc.subjectMétodos Fuzzypt_BR
dc.titleDesenvolvimento de um sistema de apoio à decisão baseado no método FTOPSIS-CLASSpt_BR
dc.typebachelorThesispt_BR
dc.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/3028091652242099pt_BR
dc.degree.levelGraduacaopt_BR
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/9944976090960730pt_BR
dc.description.abstractxThis work presents the development of a decision support system based on the FTOPSIS Class method. The system’s objective is to assist in the classification and categorization of alternatives based on criteria and predefined profiles, all expressed through linguistic variables. The FTOPSIS-Class method, proposed by Ferreira et al. (2018), extends the traditional FTOPSIS by adapting it to nominal classification problems with multiple criteria (MCNC), with the main purpose of assigning options to predefined homogeneous groups — such as investment client profiles. The implementation was carried out as a web application, using React on the front-end and Python on the back-end, leveraging libraries such as FastAPI, NumPy, and Math. The system allows flexible input of criteria, alternatives, and classification profiles, and was designed without data persistence, focusing on a safe and temporary use. Tests were conducted with two datasets: (i) the original example from Ferreira et al. (2018), and (ii) a doctoral thesis related to the World-Class Manufacturing framework. The results showed a strong adherence of the system to the proposed method, including the reproduction of 9 out of 10 expected classifications in the article dataset and 16 out of 24 in the thesis dataset. Small variations in proximity coefficients were observed and may be attributed to rounding or implementation differences. The system proved to be functional, scalable, and applicable to various decision making contexts, enabling its use in real-world problems involving multiple criteria and subjective evaluations.pt_BR
dc.subject.cnpqÁreas::Ciências Exatas e da Terrapt_BR
dc.degree.departament::(CIN-DSC) - Departamento de Sistemas da Computação pt_BR
dc.degree.graduation::CIn-Curso de Sistemas de Informaçãopt_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal de Pernambucopt_BR
dc.degree.localRecifept_BR
Appears in Collections:(TCC) - Sistemas da Computação

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