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📚 Implementação do Método RIM em Python

Python Version

🏛️ Instituição

Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)
Centro de Informática (CIN)
Disciplina: Sistemas de Apoio à Decisão (2024.2)


👥 Equipe

Discentes Docente Monitores
Franklin Amaral Prof. Adiel Teixeira de Almeida Filho Maria Paula Perrazo
Leonardo Bezerra Daniel Nascimento
Maíra Cabral
Pedro Henrique Medeiros

📌 Sobre o Projeto

Este repositório contém a implementação em Python do método RIM (Reference Ideal Method), uma técnica de apoio à decisão multicritério (MCDA) proposta por Cables et al. (2016).

O objetivo principal foi:
Implementar o método RIM em Python, seguindo a metodologia do artigo.
Validar os resultados comparando-os com os dados originais.
Disponibilizar uma biblioteca modular e de fácil uso para aplicação em problemas reais.


🔍 Método RIM

O RIM é um método de decisão multicritério que:

  • Classifica alternativas com base em sua proximidade a um ideal de referência e distância de um anti-ideal.
  • Utiliza pesos para critérios, permitindo priorização conforme preferências do decisor.
  • Pode ser aplicado em áreas como logística, saúde, transporte e meio ambiente.

⚙️ Funcionalidades da Biblioteca

Normalização de dados (normalize_with_ideal())
Cálculo de distâncias (calculate_distances())
Definição de pontos ideais/anti-ideais (calculate_indices())
Ranqueamento de alternativas (ranking)
Matriz ponderada normalizada (weighted_matrix_dict)


📊 Resultados e Validação

  • Os resultados foram consistentes com os do artigo original.
  • Pequenas divergências foram observadas devido a:
    • Arredondamentos nos dados publicados.
    • Diferenças na aplicação de pesos/normalização.
  • Conclusão: A implementação reproduziu corretamente o comportamento geral do método.

🚀 Como Usar

  1. Clone o repositório:
    git clone https://github.com/adielfilho/SAD/tree/main/2024.2/RIM
  2. Execute o script Python:
    python rim_method.py
  3. Insira seus dados (matriz de decisão, pesos e critérios).

🔧 Pontos de Melhoria Futura

🔹 Suporte a diferentes medidas de distância (Manhattan, Chebyshev).
🔹 Análise de sensibilidade para variação de pesos.
🔹 Interface gráfica (GUI) ou API para facilitar o uso.
🔹 Publicação no PyPI para instalação via pip.


📚 Referências

  • CABLES, E. et al. (2016). RIM – Reference Ideal Method in Multicriteria Decision Making. Information Sciences.
  • ONUT, S. et al. (2015). A decision support system based on RIM for multimodal transportation problems.

🌟 Contribuições são bem-vindas!

Sinta-se à vontade para abrir issues ou pull requests com melhorias.

Para mais informações acesse o documento completo do projeto em : Relatório do projeto

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