XXXV ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUCAO
Perspectivas Globais para a Engenharia de Produção
Fortaleza, CE, Brasil, 13 a 16 de outubro de 2015.
APLICAÇÃO DO PROMETHEE-ROC NA
PRIORIZAÇÃO DE TECNOLOGIAS
CRÍTICAS PARA A GERAÇÃO DE
ENERGIA
Tharcylla Rebecca Negreiros Clemente (UFPE)
[email protected]
Adiel Teixeira de Almeida (UFPE)
[email protected]
Danielle Costa Morais (UFPE)
[email protected]
Luciana Hazin Alencar (UFPE)
[email protected]
Os problemas de decisão envolvidos no setor elétrico são
caracterizados por níveis de complexidade assumidos pelo
envolvimento de diversos fatores sociais, políticos, ambientais e
governamentais. Dentre os problemas deste setor, destaca-se a
priorização de tecnologias críticas para a geração de energia elétrica
limpa, com impactos negativos reduzidos, em especial para o meio
ambiente. Para a solução deste problema é proposta a aplicação do
método PROMETHEE-ROC, baseado no enfoque multicritério de
apoio à decisão, útil em situações em que há informações imprecisas
relacionadas à importância dos critérios no contexto de decisão. A
aplicação do método oferece resultados satisfatórios e argumentos que
contribuem para sua indicação como ferramenta de suporte estratégico
para o processo gerencial das organizações.
Palavras-chave: Decisão multicritério, Tecnologias críticas,
PROMETHEE-ROC
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1. Introdução
O processo de desenvolvimento do setor elétrico no Brasil recebeu suporte do avanço da tecnologia para
construir metodologias e utilizar equipamentos favoráveis ao desenvolvimento de diversos setores
organizacionais. A partir desta perspectiva, é notória a associação entre o desenvolvimento do setor elétrico
produtivo e, as características e transformações do contexto socioeconômico (ABRADEE, 2015). Esta
associação contribui para a formulação de aspectos relevantes para o investimento no fornecimento de energia,
considerando os recursos utilizados no processo e as preocupações relacionadas ao desenvolvimento sustentável.
Por esta perspectiva, o fornecimento de energia elétrica é um processo de alta relevância, pois este processo
influencia diretamente o desenvolvimento social e econômico de uma organização (ANEEL, 2015). Por outro
lado, este processo apresenta características que o indicam como um dos principais problemas para a
manutenção da produção nacional e mundial (SCHWARZ et al., 2012). Este fato é caracterizado pelas
evidências de impactos negativos causados pela geração de energia, em especial, sobre o meio ambiente (CHU;
MAJUMDAR, 2012).
Os impactos negativos sobre o meio ambiente são exemplificados pela produção de poluição e desgastes
naturais, sobretudo, com a utilização de produtos derivados do petróleo como fonte de geração de energia para as
indústrias. Em paralelo, a preocupação com as mudanças climáticas e os esforços para a redução das emissões de
gases de efeito estufa proporcionam oportunidades para a busca de tecnologias alternativas e limpas, sobretudo
as tecnologias críticas (MELO et al., 2003), para a produção de energia de forma contínua e com impactos
negativos reduzidos, considerando o desenvolvimento sustentável das organizações (CORMIO et al., 2003).
A oferta de alternativas para a geração de energia, em especial na indústria brasileira, acompanha a demanda por
esses recursos e faz com que a matriz energética do país receba opções favoráveis para o desenvolvimento das
organizações. No entanto, a oferta de tecnologias críticas evidencia problemas relacionados ao investimento no
setor. Muitos fatores sociais, políticos, ambientais e governamentais exercem influência nos problemas
envolvidos no contexto da indústria energética brasileira, e fazem com que os problemas apresentados sejam
caracterizados pelo alto nível de complexidade, dificultando a estruturação dos problemas relacionados ao setor.
Por esta perspectiva, surge a oportunidade de utilizar suporte analítico para apoiar o processo de tomadas de
decisão, em especial, sobre a priorização de tecnologias críticas para a geração de energia elétrica.
Devido à influência de diversos fatores, que contribuem para a análise de um amplo conjunto de alternativas, o
enfoque multicritério de apoio à decisão se adéqua ao problema sobre a priorização de tecnologias críticas. O
enfoque multicritério em problemas de decisão permite que as preferências do(s) decisor(es) sejam estruturadas e
inseridas em um modelo analítico capaz de produzir interações para a aquisição de valores representativos, que
possuem fundamentos para o processo de análise das alternativas disponíveis (ALMEIDA, 2013; ALMEIDA et
al., 2015), neste caso, o conjunto de tecnologias críticas.
A contribuição deste trabalho é propor uma solução para a priorização de tecnologias críticas, com suporte
computacional e aplicação do método PROMETHEE-ROC (ALMEIDA et al., 2014; MORAIS et al., 2015;
CLEMENTE, 2015), um método útil em situações de decisão com múltiplos critérios, racionalidade não
compensatória na avaliação das alternativas e imprecisão sobre as preferências do decisor.
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2. O Problema de priorização de tecnologias críticas
Os estudos sobre a busca de tecnologias e metodologias alternativas para a geração e otimização do uso da
energia elétrica apresentam cada vez mais relevância para as organizações produtoras, sobretudo pela demanda e
requisitos exigidos para o desenvolvimento social (GUERRA et al., 2014). Veraszto et al. (2008) explicam que
as tecnologias podem ser definidas pelo estudo de técnicas para o desenvolvimento de ferramentas e
procedimentos úteis para o processo produtivo, com agregação de valor para uma organização. Quando as
tecnologias assumem o carácter de influência estratégica, estas assumem características que, além de serem
direcionadas para a geração de energia, são capazes de influenciar o crescimento produtivo e econômico em
áreas específicas da produção. Sendo assim, são definidas como “tecnologias críticas” (MELO et al., 2003).
Bimber e Popper (1994) apresentam três principais critérios para definir uma tecnologia como “crítica”:

A tecnologia deve apresentar intervenções políticas relevantes no setor de atuação;

A tecnologia deve distinguir-se das demais com características relacionadas à sua influência
socioeconômica;

A identificação da tecnologia deve ser permitida por entidades de vários setores.
Estes critérios asseguram que as tecnologias críticas contribuem para o desenvolvimento das organizações e
agregam valor ao processo produtivo (WAGNER; POPPER, 2003). Por esta perspectiva, o interesse em
identificar as tecnologias críticas deve ser um processo prioritário para o planejamento e investimento de uma
organização, visando às vantagens estratégicas e econômicas.
No Brasil, a matriz energética é bastante diversificada e oferece várias tecnologias para a produção e distribuição
de energia por fontes alternativas. Para cada tecnologia, pode ser identificado um nível estratégico de maturidade
associado ao grau de influência destas tecnologias no desenvolvimento de outros processos, levando-se em
consideração o risco e a manutenção da produção de energia (SCHOT; RIP, 1997). Este processo de
identificação do nível de maturidade é especificado de forma sistemática e conhecido como Technology
Readiness Assessment (TRA) (Department of Defense - USA, 2009). TRA considera conceitos, requisitos e
capacidade tecnológicos para definir a maturidade de uma tecnologia crítica, através de uma escala de indicação
de desempenho, que compara os níveis de maturidade conforme as áreas de aplicação (MANKINS, 2009).
No Brasil, o aumento da demanda pelo consumo de energia elétrica e a busca por alternativas de geração de
energia com impactos ambientas negativos reduzidos incentivam o investimento de tecnologias críticas no setor
elétrico. Por tal, a matriz energética do país é composta por diversas fontes, tais como as fontes hidráulicas, gás
natural, petróleo, carvão, nuclear, biomassa, eólica, solar, geotérmica, marítima e biogás (Empresa de Pesquisa
Energética, 2015). A oferta de um amplo conjunto de alternativas oferece vantagens para diversos setores em
termos de investimento, no entanto, as decisões sobre a seleção de qual alternativa investir podem se tornar
complexas. Dentre as evidências desta complexidade está a indicação dos requisitos sobre o atendimento à
demanda, a oferta do serviço constante e a garantia sobre a produção contínua para milhões de clientes em todo o
território nacional, que a tecnologia deve responder.
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Portanto, para a avaliação sobre o investimento em tecnologias críticas é preciso considerar diversos fatores
influentes, e estruturar o problema de forma realista, considerando-se as preferências da organização sobre os
diferentes aspectos influentes no processo estratégico. Desta forma, o problema de priorização de tecnologias
críticas deve ser estruturado com a modelagem de preferências para indicar o grau de influência de cada um dos
fatores de avaliação na determinação da tecnologia mais adequada para o contexto. Com isso, a abordagem
multicritério apresenta vantagens no tratamento deste problema.
2.1. A análise multicritério sobre a priorização de tecnologias críticas
As metodologias e recursos analíticos oferecem suporte satisfatório na modelagem de problemas de decisão, que
envolvem múltiplos critérios e diferentes interesses de decisão sobre as alternativas, tais como escolha,
ordenação ou classificação. Existem vários métodos disponíveis na literatura, e revisões sobre eles podem ser
encontradas em Keeney e Raiffa (1976), Saaty (1980), Roy (1996), Vincke (1992), Roy e Bouyssou (1993),
Belton e Stewart (2002), Almeida (2013). No entanto, a modelagem multicritério consiste em representar o
conjunto de alternativas de decisão, o conjunto de critérios de avaliação e realizar interações para obter valores
representativos sobre o desempenho de cada alternativa em cada critério, considerando as preferências do decisor
em relação a essas variáveis, sobretudo na indicação da importância de um critério de avaliação para o contexto.
Esta modelagem contribui para problemas do setor elétrico (LOKEN, 2007; KAHRAMAN et al., 2009; KAYA;
KAHRAMAN, 2011).
Na aplicação de métodos de decisão multicritério, uma das principais etapas é a construção da estrutura de
preferências do decisor. Nesta etapa, o decisor deve fornecer informações suficientes para indicar seus interesses
de avaliação, considerando a importância de cada critério para o problema de decisão. Em geral, quando o
problema apresenta um conjunto relativamente pequeno de critérios, o decisor apresenta segurança em definir os
valores diretamente. No entanto, quando o número de critérios aumenta, o decisor pode apresentar razões que
dificultem a definição exata dos valores e incentivem-no a procurar metodologias de apoio.
Para a aplicação eficiente dos métodos multicritério, os valores que representam a importância dos critérios
devem ser exatos e representar o interesse real do decisor. Apesar deste requisito, em situações em que o número
de critérios é relativamente grande, o decisor pode apresentar insegurança ou argumentos para não definir esses
valores. Para tratar este tipo de situação, pode-se recorrer a metodologias capazes de tratar informações parciais
(DIAS; CLIMACO, 2000; AGUAYO et al., 2014), tendo em vista a possibilidade de o decisor fornecer
informações aproximadas sobre suas preferências.
O contexto de priorização de tecnologias críticas apresenta esta situação: número de critérios grande e
insegurança por parte do decisor em informar valores exatos sobre este conjunto de parâmetros. Com o interesse
em ordenar as alternativas, assumindo informações parciais relativas às preferências do decisor, recomenda-se a
aplicação do método PROMETHEE-ROC (ALMEIDA et al., 2014; MORAIS et al., 2015; CLEMENTE, 2015)
para a solução do problema.
3. O método PROMETHEE-ROC
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A estrutura matemática do PROMETHEE-ROC é baseada na interação entre as análises das relações de
sobreclassificação aplicadas pelo método PROMETHEE II (BRANS; VINCKE, 1985) e a metodologia de pesos
substitutos reconhecida por ROC (BARRON, 1992) para representar as preferências do decisor, considerando as
informações parciais sobre a importância dos critérios para o problema de decisão. A adequação dos pesos ROC
ao método multicritério foi comprovada por Clemente (2015).
A utilização de técnicas que representem o valor dos critérios em problemas de decisão é um recurso que
minimiza o esforço do decisor no processo de elicitação e permite que valores precisos sejam definidos para os
pesos. A estrutura do PROMETHEE-ROC permite que as informações ordinais sobre o conjunto de critérios seja
tratada de forma coerente para a aplicação do método multicritério, capaz utilizar a racionalidade não
compensatória e as análises de sobreclassificação para ordenar as alternativas disponíveis.
A estrutura lógica do PROMETHEE-ROC é ilustrada pela Figura 1. A estruturação do PROMETHEE-ROC
consiste em definir o conjunto de alternativas de decisão e o conjunto de critérios de avaliação. Sobre os
critérios, são incluídos seus atributos e a representação dos pesos pela metodologia ROC (BARRON, 1992). Esta
é a etapa que destaca a contribuição do PROMETHEE-ROC, pois é solicitada apenas a informação sobre a
ordem de prioridade dos critérios. Em seguida, a matriz de consequências é construída para a obtenção dos
fluxos Positivo, Negativo e Total (BRANS; VINCKE, 1985). Por fim, é oferecida a ordenação das alternativas.
Figura 1 – Estrutura lógica do PROMETHEE-ROC
A estrutura do PROMETHEE-ROC permite a formulação de especificações para a implementação de um
Sistema de Apoio à Decisão (SAD) capaz de apoiar o processo de tomada de decisão. Desta forma, é possível
elaborar, além das interações do método, uma análise de sensibilidade baseada em testes de correlação para
verificar a robustez dos resultados recomendados. As características do PROMETHEE-ROC são destacadas
pelas vantagens de adequação e aplicação em diferentes cenários de decisão, considerando a oportunidade de
tratar problemas de ordenação com racionalidade não compensatória e informações parciais sobre os pesos dos
critérios envolvidos no problema. Para este trabalho, a aplicação do método PROMETHEE-ROC é executada
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sobre o problema de priorização de tecnologias críticas no contexto de geração e fornecimento de energia
elétrica no território brasileiro.
4. Aplicação do PROMETHEE-ROC para priorização de tecnologias críticas
Para a aplicação do PROMETHEE-ROC, é oportuna a apresentação da estrutura do problema de decisão que
envolve a priorização de tecnologias críticas para a geração de energia elétrica.
Na etapa de estruturação do conjunto de critérios de avaliação, foi utilizada a metodologia SODA
(ACKERMANN, 2012), que consiste em realizar entrevistas e mapeamento cognitivo para indicar os interesses
individuais e o posicionamento do decisor quanto à descrição dos parâmetros de influência na avaliação de
tecnologias críticas. Desta forma, foi possível identificar seis objetivos e dezenove critérios influentes no
contexto em análise, representados pela Tabela 1.
Tabela 1 – Objetivos e critérios considerados na análise de tecnologias críticas para geração de energia
Os objetivos e critérios envolvidos no problema de priorização de tecnologias críticas exercem influência sobre
aspectos ambientais, sociais, intelectuais, econômicos, industriais e estratégicos, e formalizam uma parte dos
requisitos necessários para o processamento do problema no SAD. Os critérios apresentados pela Tabela 1
consideram três tipos de escalas:

Escala de Impacto (EI): Consiste em avaliar o grau de impacto exercido pela tecnologia crítica,
considerando uma escala de valor entre o mais alto e mais baixo nível de impacto, definidos pelas
análises do decisor;
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
Escala de Tempo (ET): Consiste na verificação do intervalo de tempo em que as tecnologias críticas são
produzidas e mantidas no mercado. Sendo assim, a ET pode indicar curto, médio ou longo prazo;

Escala de Condição de Limitação de Desenvolvimento Tecnológico (EC): Consiste em indicar se a
tecnologia tem influências, ou não, no desenvolvimento de outros processos produtivos.
As escalas apresentadas são associadas a cada tipo de critério, que assume diretrizes de maximizar ou minimizar,
conforme apresentado da Tabela 1.
Para o presente estudo, foi selecionado um conjunto de quatorze tecnologias críticas disponíveis na indústria
brasileira. A Tabela 2 apresenta os atributos para cada uma delas. A Tabela 2 foi construída a partir de uma
consulta aos documentos públicos que apresentam equipamentos e procedimentos disponíveis para o território
brasileiro, em relação à produção e fornecimento de energia elétrica.
Tabela 2 – Conjunto de tecnologias críticas para geração de energia
A principal contribuição do PROMETHEE-ROC é a representação dos pesos dos critérios a partir da informação
ordinal estes parâmetros. Desta forma, o método, apoiado pelo SAD, requer que a ordem dos critérios seja
inserida a estrutura de avaliação. A Figura 2 representa a interface do SAD com a matriz de avaliação e o vetor
de dados sobre os critérios.
Figura 2 – Apresentação da matriz de consequências e do vetor de pesos
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A definição dos pesos ROC assume a informação ordinal sobre os critérios para definir valores cardinais que
representam a importância de cada um desses parâmetros no contexto de decisão. Quanto maior o
posicionamento do critério, maior será seu valor de contribuição no problema. A Tabela 3 representa os pesos
ROC obtidos para cada um dos critérios.
Tabela 3 – Pesos ROC para os critérios de avaliação
A estrutura matemática do PROMETHEE-ROC oferece a primeira recomendação para o problema em questão
com base na teoria das relações de sobreclassificação, em que as alternativas assumem um valor de fluxo que
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indicará a ordem de prioridade sobre elas, considerando-se o valor obtido como a avaliação de desempenho para
cada alternativa de decisão. A Figura 3 ilustra a ordenação das tecnologias críticas, obtida em primeira instância.
Figura 3 – Recomendação do PROMETHEE-ROC sobre as tecnologias críticas para geração de energia
De acordo com os resultados obtidos pela aplicação do método, a tecnologia crítica que deve ser priorizada é o
Sistema de Automação (Aut), componente da área de Telecomunicação. Em seguida, são sugeridos os
Fotossensores (FotS) e a Energia Eólica, componentes das áreas de Ótica e Mecânica, respectivamente. O
resultado da aplicação do método é representado pela Tabela 4.
Tabela 4 – Resultado final sobre a priorização de tecnologias críticas para a geração de energia
Alocado em primeira posição, os Sistemas de Automação (Aut) têm a característica de utilizar comandos
programados para executar os processos operacionais, utilizando recursos computacionais com inserção mínima
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de erros. As técnicas utilizadas por esses sistemas são eficientes e capazes de serem aplicadas em diferentes
sistemas de produção, pois apresentam custos reduzidos, alta velocidade de produção, menor emissão de
resíduos, e melhores condições de segurança, avaliando-se o bem-estar humano e o investimento de material.
Os resultados obtidos pela aplicação do PROMETHEE-ROC são satisfatórios e permitem a verificação da
contribuição do estudo sobre pesos ROC na modelagem multicritério. No entanto, a análise sobre a alocação de
cada tecnologia crítica é recomendada para que possíveis análises sejam elaboradas e indicadas para o
investimento de uma organização. Esta recomendação é oportuna diante das críticas apresentadas sobre a
metodologia de pesos ROC.
Uma das principais críticas sobre os pesos ROC é que esta metodologia define um valor muito alto para o
critério alocado em primeira posição, e a amplitude da diferença entre os valores dos outros critérios é
relativamente pequena. As críticas argumentam que esta consideração pode influenciar na alocação das
alternativas, considerando que as alternativas com melhor avaliação nos critérios de maior peso seriam melhores
posicionadas na ordenação final.
Por esta perspectiva, o SAD implementado apresenta módulos de análises de sensibilidade, capazes de avaliar a
robustez dos resultados obtidos em primeira instância. Uma das análises oferecidas pelo SAD corresponde a um
módulo interativo em que o decisor pode selecionar os critérios, individualmente, e variar seus valores, em
termos percentuais, para verificar a influência desta alteração no resultado final. Neste tipo de análise, podem ser
evidenciados os limites dos valores que os critérios podem assumir para manter o resultado da ordenação ou os
valores em que a ordenação apresenta maior sensibilidade.
Assumindo-se a crítica de que os pesos ROC indicam valores muito altos para o critério alocado em primeira
posição, procurou-se analisar a sensibilidade dos resultados quando os pesos dos critérios alocados nas quatro
primeiras são semelhantes, assim como as cinco últimas posições do ordenamento. O cenário simulado é
apresentado pela Figura 4 e assegura os resultados obtidos para a primeira, segunda e última posição das
alternativas ordenadas.
Figura 4 – Análise de sensibilidade sobre os pesos dos critérios
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A análise de sensibilidade sobre o peso dos critérios fornecida pelo SAD é útil para argumentar que a amplitude
de valores definidos pelos pesos ROC não é o principal argumento para a ordenação das alternativas e que o
desempenho destas nos diversos critérios influencia sua alocação. A contribuição da análise de sensibilidade é
relevante para detalhar e verificar possíveis variações de resultados, o que oferece flexibilidade para o decisor
determinar suas diretrizes estratégicas.
Para o cenário estudado, o decisor apresentou confiança nos resultados sugeridos para a solução do problema
envolvendo a priorização de tecnologias críticas na geração de energia para o território brasileiro, o que favorece
a disseminação das contribuições do PROMETHEE-ROC como método de apoio a diversos contextos
organizacionais.
5. Considerações Finais
Os problemas envolvidos no setor elétrico brasileiro são caraterizados pelo envolvimento de fatores sociais,
políticos, ambientais e governamentais, que influenciam nas indicações de níveis de complexidade dos
problemas apresentados pelo setor. Por esta perspectiva, a contribuição de métodos de apoio à decisão
multicritério oferecem suporte analítico e estratégico para o tratamento desses problemas. Em destaque, é
apresentado o problema sobre a priorização de tecnologias críticas para a geração de energia elétrica no Brasil.
A eficiência do método PROMETHEE-ROC é evidenciada no suporte ao tratamento de problemas voltados para
a ordenação de alternativas assumindo racionalidade não compensatória e informações ordinais sobre os pesos
dos critérios envolvidos no problema. Para o presente estudo, o PROMETHEE-ROC foi aplicado ao problema de
priorização de tecnologias críticas para a geração de energia elétrica na indústria brasileira. Para apoiar a
aplicação do método foi desenvolvido um SAD com interfaces gráficas e instruções facilitadas para a interação
do método, além de módulos funcionais de análise de sensibilidade.
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Com os resultados obtidos pela aplicação do PROMETHEE-ROC, é possível considerar a eficiência do método e
evidenciar sua contribuição na agregação de valor em processos de decisão em diversos contextos
organizacionais.
Agradecimentos
Os autores agradecem o apoio parcial do CNPq.
REFERÊNCIAS
ABRADEE – Associação Brasileira de Distribuidores de Energia Elétrica. Visão Geral do Setor Elétrico.
Disponível em <http://www.abradee.com.br/setor-eletrico/visao-geral-do-setor> Acesso: Maio, 2015.
ACKERMANN, F. Problem structuring methods „in the Dock‟: Arguing the case for Soft OR. European
Journal of Operational Research, 219, 652-658, 2012.
AGUAYO, E.A.; MATEOS, A.; JIMENEZ, A. A new dominance intensity methods to deal with ordinal
information about a DM‟s preferences within MAVT. Knowlefdge-based Systems, 69, 159-169, 2014.
ALMEIDA, A.T. Processo de Decisão nas Organizações: Construindo Modelos de Decisão Multicritério. 1.
ed. Editora Atlas, São Paulo: 2013.
ALMEIDA, A.T.; MORAIS, D.C.; ALENCAR, L.H.; CLEMENTE, T.R.N.; KRYM, E.M. e BARBOZA, C.Z.
A Multicriteria Decision Model for Technology Readiness Assessment for Energy Based on PROMETHEE
method with surrogate weights. In: IEEE International Conference on Industrial Engineering and Engineering
Management, Selangor - Malaysia, 2014, Proceedings of IEEM 2014.
ALMEIDA, A.T. de; CAVALCANTE, C.A.V.; ALENCAR, M.H.; FERREIRA, R.J.P.; ALMEIDA-FILHO,
A.T. e GARCEZ T.V. Multicriteria and Multiobjective Models for Risk, Reliability and Maintenance Decision
Analysis. International Series in Operations Research & Management Science, v. 231. New York: Springer,
2015.
ANEEL – Agência Nacional de Energia Elétrica. Relatórios Gerenciais. Disponível em
<http://www.aneel.gov.br> Acesso: Maio, 2015.
BARRON, F.H. Selecting a best multiattribute alternative with partial information about attribute weights. Acta
Psychologica, 80, 91-103, 1992.
BELTON, V.; STEWART T.J. Multiple Criteria Decision Analysis: An Integrated Approach. Dordrecht,
The Netherlands: Kluwer, 2002.
BIMBER, B. e POPPER, S.W. What is a Critical Technology? Santa Monica, CA: RAND Corporation, 1994.
BRANS, J.P.; VINCKE, P. A preference ranking organization method. Management Science, 31, 647-656,
1985.
CHU, S. e MAJUMDAR, A. Opportunities and challenges for a sustainable energy future. Nature. 488, p. 294303, 2012.
CLEMENTE, T.R.N. Estudo de Pesos Substitutos para o Método PROMETHEE II e Aplicação em Modelo
para Avaliação de Tecnologias Críticas. Recife: UFPE, 2015. 131 p. Tese (Doutorado) – Programa de PósGraduação em Engenharia de Produção, Recife, 2015.
CORMIO, C.; DICORATO, M.; MINOIA, A. e TROVATO, M. A regional energy planning methodology
including renewable energy sources and environmental constraints. Renewable and Sustainable Energy, p. 99103, 2003.
12
XXXV ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUCAO
Perspectivas Globais para a Engenharia de Produção
Fortaleza, CE, Brasil, 13 a 16 de outubro de 2015.
Department of Defense - DoD - United States of America - USA – Technology Readiness Assessment (TRA)
Deskbook - July 2009 - by Director, Research Directorate (DRD).
DIAS, L.C.; CLIMACO, J.N. Shortest path problems with partial information: Models and algorithms for
detecting dominance. European J. Oper. Research, 121(1), 16-31, 2000.
Empresa de Pesquisa Energética – EPE. Disponível em <http://www.epe.gov.br/> Acesso: Março, 2015.
GUERRA, J.B.S.O.A.; DUTRA, L.; SCHWINDEN, N.B.C. e ANDRADE, S.F. Future scenarios and trends in
energy generation in Brazil: supply and demand mitigation forecasts. J. of Cleaner Production, p. 1-14, 2014.
KAHRAMAN, C.; KAYA, I.; CEBI, S. A comparative analysis for multiattribute selection among renewable
energy alternatives using fuzzy axiomatic design and fuzzy analytic hierarchy process. Energy, 34(10), 16031616, 2009.
KAYA, T.; KAHRAMAN, C. Multicriteria decision making in energy planning using a modified fuzzy TOPSIS
methodology. Expert Systems with Applications, 38(6), 6577-6585, 2011.
KEENEY, R.L. e RAIFFA, H. Decisions with Multiple Objectives: Preferences and Value Tradeoffs. New
York: Wiley, 1976.
LOKEN, E. Use of multicriteria decision analysis methods for energy planning problems. Renewable &
Sustainable Energy Reviews, 11(7), 1584-1595, 2007.
MANKINS, J.C. Technology readiness assessment: a retrospective. Acta Astronautica, 65, 1216-1223, 2009.
MELO, F.C.L.; GOMES, J.R.; GREGORI, M.L. e SALGADO, M.C.V. A Tecnologia Crítica na Área Espacial
Brasileira. Revista Espaço Brasileiro, 2003.
MORAIS, D.C.; ALMEIDA, A.T; ALENCAR, L.H.; CLEMENTE, T.R.N. e CAVALCANTI, C.Z.B.
PROMETHEE-ROC Model for Assessing the Readiness of Technology for Generating Energy. Mathematical
Problems in Engineering (Print), 1-11, 2015.
ROY, B. Multicriteria Methodology of Decision Aiding. Netherlands, Kluwer Academic Publishers, 1996.
ROY, B.; BOUYSSOU, D. Aide Multicritère à la Décision: Méthodes et Cas, Paris: Economica, 1993.
SAATY, T.L. Analytic Hierarchy Process, New York: McGraw Hill, 1980.
SCHWARZ, K.; PICKETT, S.T.A.; LATHROP, R.G.; WEATHERS, K.C.; POUYAT, R.V. e CADENASSO,
M.L. The effects of the urban built environment on the spatial distribution of lead in residential soils.
Environmental Pollution, 163, p. 32-39, 2012.
SCHOT, J.W. e RIP, A. The Past and the Future of Constructive Technology Assessment. Technological
Forecasting and Social Change, 54, 251-268, 1997.
VERASZTO, E.V.; SILVA, D.; MIRANDA, N.A. e SIMON, F.O. Tecnologia: buscando uma definição para o
conceito. Revista Prisma, Universidade Estadual de São Paulo – UNICAMP, 2008.
VINCKE, P. Multicriteria decision-aid. New York: John Wiley, 1992.
WAGNER, C.S. e POPPER, S.W. Identifying Critical Technologies in the United States: a review of the federal
effort. Journal of Forecasting, 22, 113-128, 2003.
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aplicação do promethee-roc na priorização de tecnologias