JAIR MINORO ABE ANAIS DO IV WORKSHOP ON … · reprodução autorizada pelo autor Abe, Jair Minoro Anais do IV Workshop On Intelligent Computing Systems/ Jair Minoro Abe. - São Paulo,

JAIR MINORO ABE

ANAIS DO IV WORKSHOP ON

INTELLIGENT COMPUTING

SYSTEMS

UNIVERSIDADE PAULISTA UNIP

SÃO PAULO 2016

JAIR MINORO ABE

ANAIS DO IV WORKSHOP ON

INTELLIGENT COMPUTING

SYSTEMS

2016

Vice-Reitoria de Pós-Graduação e Pesquisa

WICS

WORKSHOP INTELLIGENT COMPUTING SYSTEM

reprodução autorizada pelo autor

Abe, Jair Minoro

Anais do IV Workshop On Intelligent Computing Systems/ Jair

Minoro Abe. - São Paulo, 2016.

Universidade Paulista, 2016.

ISBN 978-85-68328-02-6

Descritores: 1. Lógica paraconsistente 2.Teoria do risco 3. Tomada de

decisão 4.Automação 5.Redes neurais artificiais (Computação) 6. Robótica

Alguns Temas em Computação Inteligente 3

Prefácio

Os Anais do IV Workshop On Intelligent Computing Systems reúnem textos dos

principais trabalhos apresentados no WICS 2016, que aconteceu nas dependências da

Universidade Paulista – UNIP, Campus Ribeirão Preto, em 14 de maio de 2016. O evento

foi promovido pelo Programa de Pós-Graduação Stricto Sensu em Engenharia de Produção

da UNIP-Universidade Paulista e teve o apoio institucional da Vice-Reitoria de Pós-

Graduação e Pesquisa, à qual somos gratos.

Esta obra é composta de contribuições de docentes pesquisadores e discentes do

Doutorado e do Mestrado do referido Programa da UNIP, cujos textos versam sobre temas

atuais em Computação Inteligente, área que se vem solidificando no campo da Inteligência

Artificial ou Sistemas Inteligentes, aliada às Lógicas Não Clássicas, notadamente as Lógicas

Paraconsistentes Anotadas, pano de fundo dos tópicos de estudo.

O WICS 2016 é a quarta versão que coordenamos com êxito, com o compromisso

de disseminar pesquisas e estudos da área de Inteligência Artificial de modo rápido e com

a qualidade que os meios de difusão têm exigido.

Agradecemos à Coordenadora de Pós-Graduação e Pesquisa, Profa. Dra. Marina

Ancona Lopez Soligo, pelo apoio financeiro, e a Profa. Melânia Dalla Torre, Vice-Reitora

de Unidades Universitárias e Diretora do Campus Ribeirão Preto.

Agradecimentos especiais ao Prof. Avelino Palma Pimenta e a Profa. Dra. Cristina

Correa de Oliveira pela ajuda inestimável para o êxito do WICS 2016.

Prof. Dr. Jair Minoro Abe

Prof. Avelino Palma Pimenta

Coordenador Geral do VI WICS2016


Sumário

Alguns Aspectos sobre Complementaridade e Heterodoxia em Lógicas Não Clássicas ...... 5

Lógicas Anotadas: uma Visão ............................................................................................. 17

Um Analisador de Tráfego de Redes de Computadores Baseado na Lógica Paraconsistente

Anotada Evidencial E ........................................................................................................ 37

Método Lógico de Tomada de Decisão em Gestão da Inovação ........................................ 60

Aspectos sobre qualidade de software em ERP utilizando a Lógica Paraconsistente

Anotada Evidencial E ........................................................................................................ 77

Método Paraconsistente de Decisão para Controle Inteligente de Semáforos - Escolha de

Especialistas ........................................................................................................................ 90

Método Paraconsistente para Abertura de Ponto Comercial na Cadeia Varejista de

Telefonia Móvel ................................................................................................................ 109

Elaboração do Organograma Operacional de uma Startup de TI por meio de Competências

........................................................................................................................................... 138

Método Paraconsistente de Decisão Aplicado ao Six Sigma ............................................ 163

Método Paraconsistente de Análise da Dependência Digital ............................................ 179

Controlador Lógico Paraconsistente Aτ – Plataforma Open Source Arduino .................. 209

Controlador Lógico Paraconsistente em Português Estruturado (Portugol) ...................... 221

Alguns Aspectos sobre Complementaridade e Heterodoxia em Lógicas Não clássicas


Alguns Aspectos sobre Complementaridade e Heterodoxia em

Lógicas Não Clássicas

Jair Minoro Abe1,2

1Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção - Universidade Paulista, São

Paulo, Brasil

2Instituto de Estudos Avançados – Universidade de São Paulo, São Paulo, Brasil

[email protected]

Resumo – Neste trabalho discutimos sobre complementaridade e heterodoxia em lógicas

não clássicas, exemplificando com os sistemas paraconsistentes Cn introduzidos e

estudados principalmente por da Costa.

Palavras-chave: Lógicas heterodoxas, heterodoxia, complementaridade, lógica não

clássica

1. INTRODUÇÃO

Hodiernamente. é aceito por inúmeros lógicos que o cálculo de predicados de 1ª

ordem (com ou sem igualdade) juntamente com alguns de seus importantes subsistemas

como o cálculo proposicional e o cálculo implicativo e algumas de suas extensões como a

teoria de conjuntos de Zermelo-Fraenkel-Skolem (ZFS) constitui no que se denomina de

parte nuclear da lógica clássica.

O termo “lógica não clássica” é um termo genérico adotado por alguns especialistas

para designar sistemas lógicos outros que a clássica. Nós o adotamos neste trabalho.

O aparecimento de lógicas alternativas à lógica clássica constitui um marco na

história da lógica. Usualmente dividem-se em dois grupos: as lógicas complementares da

clássica e as lógicas heterodoxas (ou rivais) da clássica.

mailto:[email protected]



2. LÓGICAS COMPLEMENTARES DA CLÁSSICA

As lógicas complementares da clássica possuem duas características fundamentais:

As linguagens de tais lógicas suplementam a linguagem da lógica clássica.

Adicionam-se símbolos adicionais enriquecendo o vocabulário da lógica clássica.

Exemplos:

1. A lógica modal adiciona símbolos (ou operadores lógicos) tais como:

- (necessidade)

- (possibilidade)

I – (impossibilidade)

C – (contingência)

Assim, exemplificado, seja A a proposição “Eu estou presente na aula”. Temos

então

A É necessário que esteja presente na aula.

A É possível que esteja presente na aula.

IA É impossível que esteja presente na aula.

CA É contingente que esteja presente na aula.

2. A lógica deôntica adiciona símbolos (ou operadores lógicos) tais como:

O - (obrigação)

P - (permissão)

F – (proibição)

I – (indiferença)

Assim, exemplificado, seja A a proposição “Maria usa uniforme”. Temos então

OA É obrigatório que Maria use uniforme.



PA É permitido que Maria use uniforme.

FA É proibido que Maria use uniforme.

IA É indiferente que Maria use uniforme.

3. Lógica temporal

A lógica temporal adiciona símbolos (ou operadores lógicos) tais como:

F - (em algum tempo do futuro)

P - (em algum tempo do passado)

G – (em todos os tempos do futuro)

H – (em todos os tempos do passado)

Assim, exemplificado, seja A a proposição “João fuma”. Temos então

FA É verdadeiro que João fume em algum tempo do futuro.

PA É verdadeiro que João fumou em algum tempo do passado.

GA É verdadeiro que João fume em todos os tempos do futuro.

HA João fuma tem sido falsa em todos os tempos do passado.

O conjunto dos teoremas da lógica complementar suplementam os da lógica

clássica. Vejamos alguns exemplos.

1. Lógica modal.

Uma proposição que podemos considerar como axioma nessa categoria de lógica é

o esquema A A (A implica que é possível A).

No exemplo acima temos “Eu estou presente na sala de aula implica que é possível

que eu esteja presente na sala de aula” constitui um axioma.

2. Lógica temporal


o esquema A HFA (A implica que “FA tem sido falsa em todos os tempos” ou seja, A



implica que “A é verdadeira em algum tempo do futuro” tem sido falsa em todos os tempos

passados).

Logo, escolhido um tempo no passado, a afirmação “A implica que A é verdadeira

em algum tempo do futuro” é falsa.

Portanto no passado inteiro a afirmação “A é verdadeira em algum tempo do futuro”

é falsa.

Assim, A acarreta que “A é verdadeira em algum tempo do futuro” é falsa vista do

passado. Dito de outro modo, no passado a veracidade ou falsidade de A não poderia ser

previsto.

3. Lógica deôntica


o esquema OA PA (Obrigatório A implica permitido A).

No exemplo acima, temos que a obrigatoriedade de Maria usar uniforme implica

que é permitido a ela usar uniforme, constitui um axioma.

3. LÓGICAS HETERODOXAS

As lógicas heterodoxas derrogam alguns princípios da lógica dita clássica,

substituindo-o parcialmente ou inteiramente a mesma. Talvez o exemplo mais conhecido é

o do princípio do terceiro excluído que afirma: de duas proposições contraditórias (i.e. uma

é negação da outra) uma delas é falsa.

Lógica intuicionista

Nesta categoria de lógica o princípio do terceiro excluído, A A não é válido.

Como consequência, uma demonstração aceita na lógica clássica, a demonstração por

redução ao absurdo, não é aceita por seguidores da filosofia intuicionista. Como tal método



constitui numa dos mais poderosos métodos de demonstração em Matemática,

comentemos.

Tal método de demonstração, na forma mais simples assim se procede:

Temos um conjunto de hipóteses H e a tese T. Negamos T. A partir deste,

juntamente com regras permitidas da teoria chegamos numa contradição. Pressuposto que a

teoria é consistente, tal contradição não é admissível. Algum passo na dedução está

‘errado’. O único elo fraco é a primeira suposição, a negação da tese é falsa. Assim

concluímos que a tese é verdadeira e daí, a tese T está demonstrada.

Vejamos um exemplo com o fito de analisar nuances desse procedimento.

Consideremos a geometria Euclideana e a afirmação (proposição):

“Duas retas r e s distintas e perpendiculares a uma terceira reta t são paralelas. ”

Ilustrando:

Figura 1 - As retas r e s são paralelas

Suponha-se, por absurdo, que as retas r e s não sejam paralelas, ou seja r s ≠ .

Seja C um ponto de intersecção de r e s. elas se interceptam em um ponto C.

Eis aqui está um ponto delicado. Na demonstração por redução ao absurdo, a figura

quando se nega a tese é absurda, inimaginável. Para superar essa situação, necessitamos

invocar outro estágio de tratamento, qual seja outro nível de abstração.



Figura 2 - As retas r e s são paralelas, mas se ‘encontram’.

Portanto, no raciocínio por redução ao absurdo as figuras não podem acompanhar

nosso raciocínio.

Temos que trabalhar apenas com os dados abstrata e mecanicamente; ou seja, no

nível sintático.

Assim, temos que os pontos A, B e C não são colineares. Logo elas determinam o

triangulo ABC. Há um resultado (demonstrado) na geometria Euclideana que diz que a

soma dos ângulos internos de um triangulo é 180 graus.

Ora, os ângulos da base já perfazem 180º; somado com o ângulo ACB perfaz um

ângulo estritamente maior que 180º, o que configura uma contradição. Como pressupomos

que a geometria Euclideana é consistente, tal contradição ocorreu em algum passo ‘errado’.

Ora, o único elo fraco nessa cadeia de raciocínios é a suposição que as retas r e s não sejam

paralelas. Conclui-se, portanto, que tal suposição não pode ser sustentada. Ela é falsa. Por

conseguinte, as retas r e s são paralelas e demonstra o que se queria demonstrar.

O procedimento acima é aceito pela maioria absoluta dos matemáticos. Eles partem

explícita ou implicitamente da hipótese de ausência de contradição em suas teorias.



O sistema proposicional da lógica clássica apresentado por S. C. Kleene em 1952

tem os seguintes conectivos primitivos: ∨, ∧, → e ¬, e a única regra de inferência é Modus

Ponens.

Vocabulário:

1) Conjunto enumerável de variáveis proposicionais

2) Conectivos primitivos: ∨, ∧, → e ¬,

3) Símbolos auxiliares: parêntesis, colchetes e chaves.

Gramática: Expressões são sequencias finitas de símbolos de seu vocabulário.

Sintaxe: são expressões relevantes para o discurso da lógica. Os postulados

(esquema de axiomas e regras de inferência) são:

A → (B → A).

(A → (B → C)) → ((A → B) → (A → C)).

A → (B → A &B).

A & B → A.

A & B → B.

A → A ∨ B.

B → A ∨ B.

(A → C) → ((B → C) → (A ∨ B → C)).

(A → B) → ((A → ¬B) → ¬A).

¬A → (A → B).

A A

Vejamos agora o sistema paraconsistente Cn (1 n ) que constitui uma das

lógicas que por muito tempo foi considerada somente como rival da clássica.



No entanto surpreendentemente ela pode ser considerada como lógica

complementar da clássica como passamos a expor.

Consideremos a lógica clássica, na axiomatização de Kleene vista acima.

Introduzimos um operador (negação fraca) e postulados adicionais convenientes. Com isso

se mostra que se obtêm os cálculos Cn dentro da lógica clássica, ou seja, os cálculos Cn

são extensões da lógica proposicional clássica.

Vejamos os postulados da lógica proposicional clássica (Kleene) A, B, C denotam

fórmulas quaisquer.

O sistema proposicional da lógica clássica apresentado por S. C. Kleene em 1952

tem os seguintes conectivos primitivos: ∨, ∧, → e ¬, e a única regra de inferência é Modus

Ponens. Os axiomas são:

Vocabulário:

Conjunto enumerável de variáveis proposicionais

Conectivos primitivos: ∨, ∧, → e ¬,

Símbolos auxiliares: parêntesis, colchetes e chaves.

Gramática: Expressões são sequencias finitas de símbolos de seu vocabulário.

Sintaxe: são expressões relevantes para o discurso da lógica.

A → (B → A).

(A → B) → ((A → (B → C)) → (A → C)).

(Modus Ponens)

A → (B → A B)

A B → A

A B → B

A → A B



B → A B

(A → C) → ((B → C) → (A B → C))

(A → B) → ((A → ¬B) → ¬A)

A A

A axiomática do cálculo C1 proposta por da Costa consiste em

A → (B → A).

(A → B) → ((A → (B → C)) → (A → C)).

(Modus Ponens)

A → (B → A B)

A B → A

A B → B

A → A B

B → A B

(A → C) → ((B → C) → (A B → C))

A A

A A

Bo [(A → B) → ((A → ¬B) → ¬A)]

Ao B

o A B

o A B

o A B

o

Ao é uma abreviação para (A A)

Uma nova formulação para o cálculo C1 como extensão da lógica clássica é a

seguinte: além dos operadores lógicos usuais ∨, ∧, → e ¬, acrescentamos um operador *

(negação fraca).

Postulado desta nova formulação:



A → (B → A).

(A → B) → ((A → (B → C)) → (A → C)).

(Modus Ponens)

A → (B → A B)

A B → A

A B → B

A → A B

B → A B

(A → C) → ((B → C) → (A B → C))

(A → B) → ((A → ¬B) → ¬A)

A A

**A A

A *A

Bo [(A → B) → ((A → ¬B) → ¬A)]

Se F e G são fórmulas tais que G é obtida de F pela substituição de uma

subfórmula do tipo (A) por (Ao *A) ou G é obtida pela substituição de

uma subfórmula do tipo (Ao *A) por (A), então (F G).

Onde Ao é uma abreviação para *(A *A)

Pode verificar sem dificuldade que esta axiomatização é uma extensão da lógica

clássica e é equivalente ao cálculo C1 visto anteriormente.

O resultado anterior pode ser estendido aos demais cálculos Cn (1 n ).

Também se aplica às lógicas anotadas.



4. CONCLUSÕES

Como se viu, os cálculos Cn de da Costa por muito tempo forma caracterizados

como uma lógica heterodoxa. No início de década de 90, o próprio da Costa observou que

tais sistemas podem ser vistos como extensão da lógica clássica. Tal observação foi

incorporada na época em [1].

Com ver esses sistemas? A escolha de um sistema ser considerado como

complementar ou rival da lógica clássica deve claramente levar em conta aspectos

pragmáticos. Ainda tomando como exemplo as lógicas paraconsistentes, a negação

paraconsistente (negação fraca) pode ser útil na teoria da base de dados. Para outras

finalidades, como manipulação de dados por fórmulas não atômicas, a negação com

propriedades clássicas (negação forte) pode ser usada.



REFERÊNCIAS

1. Abe, J.M., Fundamentos da Lógica Anotada, Tese de Doutoramento, Faculdade de

Filosofia, Letras e Ciências Humanas – Universidade de São Paulo, São Paulo, 136 pp.,

1992.

2. Abe, J.M., S. Akama, K. Nakamatsu, Introduction to Annotated Logics - Foundations

for Paracomplete and Paraconsistent Reasoning, Series Title Intelligent Systems

Reference Library, Volume 88, Springer International Publishing, Copyright Holder

Springer International Publishing Switzerland, ISBN 978-3-319-17911-7, Edition Number

1, 190 pages, 2015.

3. Abe, J.M., Paraconsistent Intelligent Based-Systems: New Trends in the Applications

of Paraconsistency, editor, Book Series: “Intelligent Systems Reference Library”,

Springer-Verlag, Vol. 94, ISBN: 978-3-319-19721-0, 306 pages, Germany, 2015.

4. Seiki Akama, Towards Paraconsistent Engineering, Intelligent Systems Reference

Library, Springer, Volume 110, 234 pages, 2016,

5. Haack, Susan (1974). Deviant logic: some philosophical issues. CUP Archive. p. 4.

ISBN 978-0-521-20500-9.

6. Haack, Susan (1978). Philosophy of logics. Cambridge University Press. p. 204.

ISBN 978-0-521-29329-7.

http://link.springer.com/search?facet-creator=%22Seiki+Akama%22

http://link.springer.com/bookseries/8578

http://link.springer.com/bookseries/8578

https://en.wikipedia.org/wiki/Susan_Haack

http://books.google.com/books?id=0GsZ8SBQrUcC&pg=PA204

Lógicas Anotadas: uma Visão



Jair Minoro Abe1,2


Paulo, Brasil


[email protected]

Resumo – Neste capítulo, apresentamos uma visão das lógicas paraconsistentes anotadas.

Trata-se de uma classe importante de lógicas não clássicas que se mostrou de grande

utilidade no tocante às aplicações.

Palavras-chave: Lógica Anotada, Lógica Paracompleta Lógica Paraconsistente, Lógica

Não alética

1. INTRODUÇÃO

Neste trabalho tecemos algumas considerações sobre as lógicas anotadas que

ganharam relevo sobretudo pelas aplicações importantes que encontrou. Elas são um tipo

de lógicas bi-sortidas e paraconsistentes. Dependendo do reticulado associado que

desempenha papel importante nessas lógicas, elas são também lógicas paracompletas e, por

conseguinte, não-aléticas.

Loosely speaking, um sistema lógico pode não refletir formalmente a nossa

intenção de lidar com o universo como um conjunto homogêneo de objetos, mas dividi-lo

em subconjuntos convenientes. Por exemplo, podemos estar manipulando o conjunto dos

seres vivos, mas queremos considerar dois subgrupos: os animais e as plantas. Há muitas

maneiras de tratar a questão. Uma delas é utilizar o que se convencionou chamar de lógica

‘bi-sortida’. Outro exemplo, em matemática elementar, é quando consideramos




determinadas estruturas denominadas ‘espaços vetoriais’. Com efeito, nesse tipo de

estrutura consideram-se dois tipos de variáveis: os escalares (pertencendo ao um corpo) e

os vetores, regidos por axiomas convenientes.

Há muitos modos para formalizar a intenção acima bosquejada, como uma lógica

polissortida. Na maioria dos casos, consideramos os seguintes ingredientes:

Um conjunto de tipos, S

Uma generalização adequada da noção de associação para ser capaz de lidar

com a informação adicional que vem com os tipos.

O domínio do discurso de qualquer estrutura para a associação particionado

em subconjuntos disjuntos, um para cada espécie.

Uma teoria se diz inconsistente se existir uma proposição A e sua negação A como

teoremas. Uma teoria se diz trivial se todas suas fórmulas forem teoremas. Na maioria dos

sistemas conhecidos, se uma teoria é inconsistente, então ela é trivial e a recíproca também

é verdadeira: se uma teoria é trivial, então ela é inconsistente. Assim, em tais sistemas, os

conceitos de teoria inconsistente e de teoria trivial coincidem, ou seja, os conceitos não se

distinguem.

Uma lógica se diz paraconsistente se puder servir de base a teorias inconsistentes,

mas não triviais. Assim, em tais lógicas não é valido em geral o Princípio da Não

contradição, formulado da seguinte maneira: “de duas proposições contraditórias A e A,

uma deve ser falsa”. Por conseguinte, em teorias nas lógicas paraconsistentes existem

proposições A e A, ambas verdadeiras.

As lógicas “duais” das lógicas paraconsistentes são as lógicas denominadas lógicas

paracompletas. Tais lógicas são lógicas que derrogam o Princípio de Terceiro Excluído,

formulado da seguinte maneira: “de duas proposições contraditórias A e A, uma deve ser



verdadeira”. Por conseguinte, em teorias baseadas nas lógicas paracompletas existem

proposições A e A, ambas falsas. Equivalentemente, em uma lógica paracompleta,

existem conjuntos maximais não-triviais de fórmulas (fechadas) tais que A e A não

pertençam a elas.

Uma lógica diz-se não alética se for paraconsistente e paracompleta ao mesmo

tempo.

2. ESFORÇO HISTÓRICO

Como em inúmeros casos científicos, muitas vezes torna-se difícil patentear quem

ou quais cientistas tiveram as ideias iniciais de uma teoria. Assim se sucede com a lógica

paraconsistente. No entanto, podemos citar que paralelamente ao desenvolvimento da

lógica clássica, sempre houve filósofos que defenderam a existência de contradições

verdadeiras. Assim, em certo sentido, parece ter havido durante o desenvolvimento da

lógica clássica, lógicas distintas, de natureza paraconsistente, que subjazia às teorias de

muitos pensadores (Heráclito, Hegel e outros).

Porém, a ideia de paraconsistência como lógica subjacente de teorias inconsistentes

e não-triviais teve como precursores o lógico polonês J. Łukasiewicz, que em seus estudos

sobre a silogística aristotélica, por volta de 1910, percebendo que certos princípios da

lógica tradicional poderiam desempenhar papel semelhante àquele do 5O postulado de

Euclides na geometria, teria vislumbrado a possibilidade de, pelo menos em princípio, ser

possível estudar sistemas lógicos nos quais certos princípios lógicos não vigorariam, em

particular, o princípio da não contradição. Independentemente, na mesma época, o lógico

russo N.A. Vasil’év propôs ideias semelhantes, chegando a expressar as características de

um sistema lógico no qual certas “contradições” pudessem ser suportadas. O sistema por

ele elaborado é conhecido como lógica imaginária. Ao redor de 1948, o lógico polonês S.



Jaskowski, [13] seguindo ideias de Łukasiewicz, estruturou pela primeira vez, de acordo

com os atuais padrões de rigor, um sistema lógico proposicional no qual contradições

podiam de certa forma ser toleradas sem haver trivialização. Tal sistema é conhecido como

lógica discussiva (ou discursiva).

Alguns anos posteriormente, em 1954, de forma independente, o lógico brasileiro

N.C.A. da Costa construiu pela primeira vez várias lógicas paraconsistentes contendo todos

os níveis lógicos comuns: cálculo proposicional, cálculo de predicados, lógica de ordem

superior (na forma de teoria de conjuntos) e cálculo de descrições. Também,

independentemente dos trabalhos de Da Costa [10], D. Nelson em 1959 [13] sugeriu uma

lógica paraconsistente como uma versão de seu sistema conhecido como lógicas

construtivas com negação forte.

3. OS SISTEMAS Cn (1 n ) DE DA COSTA

Apresentamos uma família de cálculos proposicionais paraconsistentes Cn (1 n

) introduzidos por Da Costa [10]. Para cada n, 1 n , temos diferentes cálculos

simbolizados por Cn. Tais cálculos foram formulados com o fito de satisfazer as seguintes

condições:

a) O princípio da não contradição, na forma (A A), não é válido em geral;

b) De duas proposições contraditórias, A e A, não podemos deduzir uma fórmula

qualquer B.

c) Os cálculos devem conter os esquemas mais importantes e as regras de inferência do

cálculo proposicional clássico compatíveis com as condições a) e b) acima.

A linguagem dos cálculos Cn (1 n ) é a mesma para todos eles; denotemos por

L. Os símbolos primitivos de L são os seguintes:

1. Variáveis proposicionais: um conjunto enumerável de símbolos.



2. Conectivos lógicos: (negação), (conjunção), (disjunção) e (implicação).

3. Símbolos auxiliares: parêntesis.

Introduzem-se conceitos sintáticos usuais, por exemplo, a ideia de fórmula. Seja A

uma fórmula. Temos que Ao abrevia (A A). A

i abrevia A

o ... o, onde o símbolo

o aparece

i vezes, i 1. (Desse modo, A1 é A

o). Escrevemos, também, A

(i) para (A A

1 A

2 ...

Ai).

Os postulados (esquemas de axiomas e regra de inferência) de Cn (1 n ) são os

seguintes: A, B e C denotam fórmulas quaisquer.

(1) A (B A)

(2) (A (B C)) ((A B) (A C))

(3) ((A B) A) A

(4) A A B

B

,

(5) A B A

(6) A B B

(7) A (B (A B))

(8) A A B

(9) B A B

(10) (A C) ((B C) ((A B) C))

(11) B(i)

((A B) ((A B) A)

(12) (A(i)

B(i)

) ((A B)(i)

(A B)(i)

(A B)(i)

)

(13) (A A)

(14) A A



Os postulados de C são os de Cn com a exceção de (3), (11) e (12).

Escrevemos (i)

A para A A(i)

.

Temos o seguinte resultado correlacionando à lógica positiva clássica: em Cn (1 n

) valem todos os esquemas válidos da lógica proposicional positiva clássica. Em

particular, o teorema da dedução é válido em Cn (1 n ). C contém a lógica positiva

intuicionista.

Em Cn (1 n ) temos o seguinte metateorema:

├ A(i)

(A)(i)

Nos cálculos Cn (1 n ) a fórmula A(i)

expressa intuitivamente que a fórmula A

se “comporta” classicamente; por conseguinte, a motivação para os postulados (11) e (12)

é clara. Além disso, os postulados nos mostram que os demais conectivos , , possuem

todas as propriedades da conjunção, disjunção e a implicação clássicas. Também, o

conectivo definido (i)

possui todas as propriedades da negação clássica. Em consequência,

o cálculo proposicional clássico está contido em Cn (1 n ), ainda que este último

constitui um subcálculo estrito do primeiro. É imediato verificar que as condições a), b) e

c) acima estão satisfeitas. Assim, o princípio da não contradição (A A) não vale em

geral.

4. SISTEMAS ALGÉBRICOS SUBJACENTES AOS SISTEMAS

PARACONSISTENTES

Após desenvolvimentos sintáticos dos sistemas Cn adveio naturalmente a questão

de que tipo de álgebra subjaz tais sistemas. É bem sabido que, por exemplo, as álgebras de

Boole são associadas ao cálculo proposicional clássico, as álgebras cilíndricas e as álgebras

poliádicas são associadas ao cálculo de predicados clássico de primeira ordem.



Os sistemas Cn foram algebrizados por um conceito que se denominou Álgebras de

Curry.

Reproduzimos aqui uma carta escrita para o autor pelo Prof. Newton Costa,

idealizador de tal noção, em fevereiro de 2015, nota que esclarece a origem das

investigações:

“O termo "Curry Álgebras", quando eu o empreguei a primeira vez, nada tinha

a ver, diretamente, com a lógica paraconsistente. Ao formular a teoria, com base na obra

de Curry, em 1965 ou 1966, elas foram concebidas como "álgebras" que tinham

operadores não monótonos no tocante às suas relações de equivalência básicas. Quando

algebrizei os sistemas paraconsistentes Cn, verifiquei que as negações não eram

monótonas em relação às equivalências dessas álgebras; logo, eram álgebras de Curry.

(O interessante é que eu falei pessoalmente com Curry, pedindo a ele permissão para

utilizar seu nome para essas álgebras e a resposta de Curry foi: "Pode, caso a teoria seja

digna de ser nomeada." Convém notar que o que chamo de álgebra de Curry não é uma

álgebra no sentido comum, pois estas têm, sempre, a igualdade como relação básica,

tendo sido Curry o primeiro a substituir a igualdade por uma relação de equivalência.) A

primeira apresentação da noção de álgebra de Curry apareceu nos C. R. Acad. Sc. Paris1,

que você conhece. Antes tinha figurado em meu pequeno livro "Álgebras de Curry"2, que

você também conhece e que contém toda a bibliografia da época.”

Pode-se introduzir uma semântica para tais cálculos, conhecida como semântica

de valorações.

1 N.C.A. da Costa, Opérations non monotones dans les treillis. Comptes Rendus de l'Académie des Sciences. Série 1,

Mathématique, Paris, v. 263, p. 429-432, 1966

N.C.A. da Costa, Filtres et idéaux d`une algèbre Cn, Comptes Rendus de l'Académie des Sciences. Série 1,

Mathématique, Paris, v. 264, p. 549-552, 1967.

2 N.C.A. da Costa, Álgebras de Curry, University of São Paulo, 1967.



Reproduzimos aqui uma carta escrita para o autor pelo Prof. Newton Costa,

idealizador de tal noção, em fevereiro de 2015, nota que esclarece a origem das

investigações:

“A teoria das valorações apareceu, pela primeira vez, como eu a encaro, em meus

seminários na UNICAMP, nos anos 60 ou 70. Ela se aplica a qualquer lógica usual, como

a intuicionista e a positiva clássica. Assim, pode ser aplicada inclusive em lógica

paraconsistente. Foi o que fiz, na década de 70, no tocante às lógicas paraconsistentes Cn,

o que me conduziu, em especial, a processos de decisão para esses cálculos e para vários

outros, como o intuicionista, o que se deu pelo trabalho não apenas meu, mas, também, do

grupo de Campinas. Na verdade, demonstrei os teoremas de correção e de completude (de

Gödel) para qualquer sistema lógico, via valorações (não apenas cálculos proposicionais,

mas teorias da quantificação e, até, teorias de conjuntos...)”

Sejam A e B fórmulas quaisquer. F simboliza o conjunto das fórmulas de C1 e 2

indica o conjunto {0, 1}. Uma interpretação (ou validação) de C1 é uma função : F 2

tal que:

1) (A) = 0 (A) = 1;

2) (A) = 1 (A) = 1;

3) (Bo) = (A B) = (A B) = 1 (A) = 0;

4) (A B) = 0 (A) = 0 ou (B) = 1;

5) (A B) = 1 (A) = (B) = 1;

6) (A B) = 1 (A) = 1 ou (B) = 1;

7) (Ao) = (B

o) = 1 ((A B)

o) = ((A B)

o) = ((A B)

o) = 1.

Se denotarmos por C0 o cálculo proposicional clássico, então a hierarquia C0, C1, ... ,

Cn, ... , C é tal que Ci é estritamente mais forte que Ci+1, para todo i, 1 i . C é o



cálculo mais fraco da hierarquia. Observemos que podemos estender Cn à lógica de

primeira ordem e às lógicas de ordem superior; também se podem erigir teorias fortes de

conjuntos assentadas nessas lógicas de primeira ordem. Com a semântica bivalorada

apresentada acima provou-se vários metateoremas básicos: correção, completezas forte e

fraca, e tais cálculos provaram-se ser decidíveis.

Fixemos nossa atenção ao cálculo C1. Pode-se provar que ela é um cálculo

paraconsistente e, por conseguinte podemos utilizá-lo para manipular conjuntos

inconsistentes de fórmulas sem trivialização imediata (isto quer dizer que todas as fórmulas

da linguagem não podem ser deduzidas deste conjunto inconsistente de fórmulas, como já

foi observado anteriormente). Verifica-se que em C1 existem teorias inconsistentes que

possuem modelos e, como consequência, elas não são triviais. Em outras palavras, C1 pode

servir como lógica subjacente de teorias paraconsistentes. Entretanto, deve-se notar que

quando estamos trabalhando com fórmulas que satisfazem o princípio da não contradição,

então C1 se reduz a C0.

Em inteligência artificial, necessitamos tratar com sistemas de informações

contraditórias: por conseguinte, teorias baseadas em Cn (1 n ) podem, em princípio,

serem empregadas nessa tarefa.

Convém frisar que a semântica precedente é tal que o critério (T) de Tarski

mantém-se válido. Com efeito, se A for uma fórmula e [A] o seu nome, tem-se,

evidentemente:

[A] é verdadeira (numa validação) se, e somente se, A.

Em certo sentido, a semântica proposta para Cn constitui uma generalização da

semântica tradicional.



As considerações precedentes estendem-se facilmente aos demais cálculos Cn (1

n ) bem como aos cálculos Cn* e Cn

= (1 n ). Uma semântica similar pode ser

construída para C, como também, para C* e C

=.

A semântica de Cn estende, pois, a semântica do cálculo proposicional clássico. De

modo geral, a semântica paraconsistente generaliza a clássica. Portanto, há “alternativas

tarskianas” da teoria da verdade de Tarski, e a lógica paraconsistente novamente se

converte em ponto de partida para uma dialética da doutrina clássica da logicidade.

Por outro lado, o caráter abstrato e idealizado da semântica pura, tradicional ou

não, evidencia que os sistemas lógicos são reconstruções teóricas de aspectos de nosso

contorno; e, tendo-se em mente toda a discussão anterior, fica patenteada a existência de

grande distância entre os sistemas lógicos e as estruturas lógicas reais.

5. OS SISTEMAS ANOTADOS Q

Com base nas referências [1], [2] apresentamos uma axiomatização das lógicas

anotadas. Tecnicamente, tal lógica se constitui no que conhecemos por lógica bi-sortida

(intuitivamente falando, tratamos de dois tipos de variáveis). Convém ressaltar que as

lógicas anotadas são lógicas paraconsistentes e em geral paracompletas e não aléticas,

como está exposto a seguir.

Seja = < ||, , > um reticulado finito com operador fixo. Tal reticulado

denomina-se reticulado de valores-verdade e o operador ~ constitui o “significado” do

símbolo de negação do sistema lógico que será considerado. Simbolizemos por L sua

linguagem. Associados ao reticulado têm-se, ainda, os seguintes símbolos:

T indica o máximo de ;

indica o mínimo de ;



sup indica a operação de supremo — com respeito a subconjuntos de ;

inf indica a operação de ínfimo — com respeito a subconjuntos de .

A linguagem L possui os seguintes símbolos primitivos:

1. Variáveis individuais: um conjunto enumerável de variáveis individuais;

2. Para cada n, símbolos funcionais n-ários. Os símbolos funcionais 0-ários chamam-se,

também, constantes individuais;

3. Para cada n, símbolos de predicados n-ários;

4. O símbolo de igualdade = ;

5. Cada membro de é uma constante de anotação;

6. Os símbolos , , , , e .

7. Símbolos auxiliares (, ) e ,.

Os termos da linguagem L são definidos de maneira usual. Utilizamos a, b, c e d

— com ou sem índices — como metavariáveis para os termos.

Definição 1. [Fórmula] Uma fórmula básica é uma expressão do tipo p(a1, … , an),

onde p é um símbolo predicativo n-ário e a1, … , an são termos de L. Se p(a1, … , an) é

uma fórmula básica e é uma constante de anotação, então p(a1, … , an) e a = b —

onde a e b são termos — chamam-se fórmulas atômicas. As fórmulas têm a seguinte

definição indutiva generalizada:

1. Uma fórmula atômica é uma fórmula;

2. Se A é uma fórmula, então A é uma fórmula;

3. Se A e B são fórmulas, então A B, A B e A B são fórmulas;

4. Se A é uma fórmula e x é uma variável individual, então (x)A e (x)A são fórmulas;

5. Uma expressão de L constitui uma fórmula se e somente se for obtida aplicando-se

uma das regras, 1 a 4 anteriores.



A fórmula A é lida “a negação — ou negação fraca — de A”; A B , “a

conjunção de A e B”; A B, “disjunção de A e B”; A B, “a implicação de B por A”;

(x)A, “a instanciação de A por x”; e (x)A, “a generalização de A por x”.

Introduzem-se alguns símbolos definidos:

Definição 2. [Equivalência e Negação Forte] Sejam A e B fórmulas quaisquer de L.

Define-se, então: A B =def. (A B) (B A) e *A =def. A ((A A) (A

A)).

O símbolo * denomina-se negação forte; portanto, *A deve ser lido a negação

forte de A. A fórmula A B é lida, como usualmente, a equivalência de A e B.

Definição 3. Seja A uma fórmula. Então:

0

A indica A;

1 A indica A e

k A indica (

k-1A), (k N, k > 0).

Também, se , convenciona-se que:

~0 indica ;

~1 indica ~ e

~k indica ~(~

k-1), (k N, k > 0).

Definição 4. [Literal] Seja p(a1, … , an), uma fórmula atômica. Qualquer fórmula

do tipo kp(a1, … , an) (k 0) denomina-se uma fórmula hiperliteral ou, simplesmente,

literal. As demais fórmulas denominam-se fórmulas complexas.

É fornecida, agora, uma descrição da semântica para as linguagens L.

Definição 5. [Estrutura] Uma estrutura para uma linguagem L consiste dos

seguintes objetos:



1. Um conjunto não vazio denominado o universo de . Os elementos de ||

chamam-se indivíduos de .

2. Para cada símbolo funcional n-ário f de L, uma operação n-ária f de || em || — em

particular, para cada constante individual e de L, e é um indivíduo de .

3. Para cada símbolo predicativo p de peso n de L, uma função p: ||n ||.

Seja uma estrutura para L. A linguagem-diagrama L() é obtida de modo

habitual. Dado um termo livre de variável a de L(), define-se, também, de modo comum,

o indivíduo (a) de . Utilizam-se i e j como metavariáveis para denotar nomes.

Define-se, agora, o valor verdade (A) da fórmula fechada A de L(). A definição

é obtida por indução sobre o comprimento de A. Por abuso de linguagem utilizam-se os

mesmos símbolos para metavariáveis de termos da linguagem diagrama.

Definição 6. Seja A uma fórmula fechada e uma interpretação para L.

1. Se A é atômica da forma p(a1, … , an), então (A) = 1 se e somente se p((a1), …,

(an)) .(A) = 0 se e somente se não é o caso que p((a1), …, (an)) .

2. Se A é atômica da forma a = b, então (A) = 1 se e somente se (a) = (b). (A) = 0 se

e somente se (a) (b).

3. Se A é da forma k(p(a1, … , an)) (k 1), então (A) = (

k-1(p~(a1, … , an)).

4. Sejam A e B fórmulas fechadas quaisquer. Então, (A B) = 1 se e somente se (A) =

(B) = 1. (A B) = 1 se e somente se (A) = 1 ou (B) = 1. (A B) = 1 se e

somente se (A) = 0 ou (B) = 1.

5. Se A é uma fórmula fechada complexa, então (A) = 1 - (A).

6. Se A é da forma (x)B, então (A) = 1 se e somente se (Bx[i]) = 1 para algum i em

L().



7. Se A é da forma (x)B, então (A) = 1 se e somente se (Bx[i]) = 1 para todo i em

L().

Teorema 1. Sejam A, B, C fórmulas quaisquer de Q. Os conectivos , , , *

junto com os quantificadores e , possuem todas as propriedades da implicação,

disjunção, conjunção, e negação clássicas, bem como dos quantificadores e clássicos,

respectivamente. Por exemplo, tem-se que:

1. ├ *xA x *A

2. ├ *xB C x (B C)

3. ├ *xB xC x (B C)

4. ├ *xA *x *A

5. ├ *xA *x *A

O sistema de postulados — esquemas de axiomas e regras de inferência — para Q

que é apresentado a seguir será denominado de A.

A, B, C denotam fórmulas quaisquer, F e G denotam fórmulas complexas, p denota

uma variável proposicional e , j 1 j n, denotam constantes de anotação, x, x1, …, xn,

y1, …, yn são variáveis individuais.

(1)A (B A))

(2)(A (B C)) ((A B) (A C))

(3)((A B) A) A

(4) A, A B / B (Modus Ponens, que abrevia-se por MP)

(1) (A B) A

(2) (A B) B



(3) A (B (A B))

(1) A (A B)

(2) B (A B)

(3) (A C) ((B C) ((A B) C))

(1) (F G) ((F G) F)

(2) F (F A)

(3) F F

(1)p

(2)(kp) (

k-1p~) k 1 (

0 p é p)

(3)p p, onde

(4)3p1 p 2 … pn p, onde = sup j , j = 1, 2, … , n

(1) B A(x) / B xA(x)

(2) xA(x) A(t)

(1)A(t) xA(x)

(2) A(x) B / xA(x) B

(=1) x = x

(=2) x1 = y1 … xn = yn f(x1,…,xn) = f(y1, …, yn)

(=3) x1 = y1 … xn = yn p(x1,…,xn) = p(y1, …, yn)

com as restrições usuais.

Teorema 2. Q é paraconsistente se e somente se # 24.

3 Quando o reticulado for infinito, devido ao esquema (

4) caímos numa lógica infinitária, que resta ainda por ser

investigado.



Teorema 3. Se Q é paracompleto, então # 2. Se # 2, existem sistemas Q

que são paracompletos e existem Q que não são paracompletos.

Teorema 4. Se Q é não alética então # 2. Se # 2, existem sistemas Q que

são não-aléticos e sistemas Q que não são não aléticos.

Por conseguinte, vê-se que os sistemas Q são em geral paraconsistentes,

paracompletos e não aléticos.

Teorema 5. O cálculo Q é não-trivial.

Em [1] foram demonstrados teoremas de correção e de completude para os cálculos

Q quando o reticulado for finito5. Além disso, J.M. Abe mostrou como a teoria padrão de

modelos, como está, por exemplo; em [25], pode ser estendida para as lógicas anotadas de

1a ordem.

6. DISCUSSÃO

A lógica paraconsistente anotada, descoberta em fins da década de 80 do século

passado, tem se mostrado muito interessante tanto do ponto de vista teórico como nas

aplicações [3]. Sua composição como lógica bissortida em que uma das variáveis possui

uma estrutura de ordem (normalmente um reticulado) permitiu incursões nas

implementações computacionais e eletrônicas, de modo ‘natural’ com características de

robustez e rapidez.

Conjecturamos que as lógicas anotadas constituem numa das candidatas a serem ‘a

lógica paraconsistente certa’ principalmente pelas inúmeras aplicações concretas que

encontrou.

4 O símbolo # indica o número cardinal de .



Em [1], [2], [14] evidencia-se que a teoria anotada dos conjuntos é

extraordinariamente forte, envolvendo, como caso particular, a teoria dos conjuntos difusos

— fuzzy sets.

Em consequência, a Matemática Anotada, que envolve a Matemática Fuzzy,

afigura-se da mais alta relevância; basta lembrar as aplicações feitas em Ciência da

Computação e o significado do ponto de vista das aplicações das lógicas e matemáticas

fuzzy.



REFERÊNCIAS

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Um analisador de tráfego de redes de computadores baseados na Lógica Paraconsistente Anotada Evidencial Eτ


Um Analisador de Tráfego de Redes de Computadores Baseado

na Lógica Paraconsistente Anotada Evidencial E

Avelino Palma Pimenta Júnior1, Jair Minoro Abe

1,2

1Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção da Universidade Paulista,

São Paulo, Brasil


[email protected], [email protected]

Resumo: As redes de computadores são um importante meio de difusão de informações

para as corporações, instituições de ensino, e também usuários comuns. A facilidade,

rapidez e baixo custo no acesso à conteúdos têm feito com que cada vez mais usuários se

conectem na rede mundial de computadores. Porém, esta demanda crescente por recursos

pode gerar também um aumento significativo de problemas na operação da infraestrutura

da rede, que por suas características distribuída e descentralizada acabam envolvendo todos

que nela se encontram conectados. Ainda que as redes de computadores possam utilizar

diferentes equipamentos e arquiteturas, os elementos para análise do desempenho

praticamente são os mesmos. Porém, o comportamento estocástico de cada um deles

dificulta uma análise determinística de eventuais problemas que possam ocorrer. Este

trabalho tem como objetivo determinar os atributos representativos para a análise e

estabelecer os parâmetros de funcionamento para cada rede de computadores em particular,

além de monitorar e detectar possíveis problemas na mesma com o uso da Lógica

Paraconsistente.

Palavras-chaves: Lógica Paraconsistente, redes de computadores, reconhecimento de

padrões, tomada de decisão.



Abstract: Computer networks are an important means of disseminating information to

corporations, educational institutions, and ordinary users. The ease, speed and low cost to

content access have caused more and more users to connect to the World Wide Web.

However, this growing demand for resources can also generate a significant increase of

problems in the operation of the network infrastructure, which by their distributed and

decentralized characteristics end up involving all those connected. Although computer

networks may use different equipment and architectures, elements for performance

analysis are practically the same. However, the stochastic behavior of each one hinders a

deterministic analysis of any problems that may occur. This study aims to determine the

representative attributes to analyze and establish the operating parameters for each

particular computer network, and monitor and detect potential problems in the same using

the Paraconsistent Logic.

Keywords: Paraconsistent logic, computer networks, pattern recognition, decision

making.

1. CONSIDERAÇÕES INICIAIS

As redes de computadores atualmente constituem-se como um importante meio de

troca de dados e serviços. Com o aumento crescente de usuários da World Wide Web, a

necessidade de um desempenho satisfatório torna-se cada vez mais relevante (BENADITP;

FRANCISF, 2015). Portanto, o monitoramento das informações acaba por se tornar um

fator fundamental nos departamentos de tecnologia (LIN; HUANG, 2013). Desde a sua

criação, a implantação de redes apontou para uma variedade de dispositivos de diferentes

fabricantes e arquiteturas, e muitas vezes possuem características significativamente

distintas. Os diferentes enlaces de rede podem operar em velocidades distintas e podem ser

executados em diferentes mídias, tais como 1 Gbps ou 100 Mbps, cobre ou fibra ótica



(KUROSE; ROSS, 2013). Além disso, o tráfego de dados pode apresentar um padrão

aleatório de comportamento, que por sua vez pode levar a interpretações imprecisas sobre

o funcionamento dos usuários e da rede.

Dada esta limitação, os analisadores de redes de computadores normalmente

procuram apresentar apenas uma visão instantânea do funcionamento das operações, sem

efetuar uma análise qualitativa do que de fato ocorre.

Neste trabalho, será utilizada uma abordagem que permita ao gerente de

informática identificar padrões de operação de uma rede em particular, detectar problemas

e eventualmente auxiliar na tomada a decisão adequada de acordo com o cenário de

operação apresentado.

2. INTRODUÇÃO

Os problemas relacionados à segurança da informação existem desde o surgimento

desta. Porém, a medida que a tecnologia avança e os sistemas de gerenciamento da

informação tornam-se cada vez mais poderosos, a questão de incremento da segurança da

informação torna-se cada vez mais crítica (WHITE; REA, 2006).

Uma rede de computadores consiste de vários dispositivos conectados, que podem

ser representados por um desktop, um laptop, um smartphone, entre outros. Em tal

ambiente altamente heterogêneo, a necessidade de serviços de entrega eficientes de

conteúdo está se tornando um requisito importante para a nova infraestrutura de serviços

de Internet (CANALI; CARDELLINI; LANCELLOTTI, 2006). Muitos destes

equipamentos podem ter diferentes arquiteturas, e também utilizar diferentes sistemas

operacionais e aplicativos.

Um dos problemas gerados por esta diversidade de dispositivos, arquiteturas e

sistemas operacionais relaciona-se com as dificuldades em medir o desempenho de uma



rede. Métodos de avaliação típicos, com referências preestabelecidas de desempenho, no

entanto, são limitados na sua aplicabilidade. Muitas vezes não são representativos das

características de tráfego de qualquer instalação (DAVISON; WU, 2004).

Considerando sua própria natureza, o funcionamento das redes de computadores é

significativamente afetado por eventos estocásticos, o que acaba por sua vez refletindo na

análise de desempenho efetuada. O argumento para esta afirmação se baseia no princípio

que as ações dos usuários se apresentam como elementos aleatórios (BEN-PORAT;

BREMLER-BARR; LEVY, 2014). De fato, a variabilidade de serviços disponíveis é

considerável, portanto, os tipos de comportamento dos usuários acabam por acompanhar

esta tendência.

O estabelecimento de um conjunto de critérios deve ser feito de forma a evitar

falsos positivos (FOSSACECA; MAZZUCHI; SARKANI, 2015), que por sua vez poderá

levar até mesmo a problemas de ordem legal.

Deve-se, portanto, procurar uma forma alternativa de analisar os parâmetros de rede

em busca de informações. Como exemplo, um sistema de análise dos Luiz de rede, de

modo a extrair informações e padrões significativos nas requisições e respostas.

É possível capturar os pacotes de dados que passam por estes dispositivos, e a

extração de dados a partir deles pode prover ao administrador uma importante ferramenta

de auxílio na tomada de decisões.

Alguns elementos podem ser interessantes para a análise do tráfego de pacotes,

dentre os quais: endereço lógico associado à requisição do recurso, horário da requisição,

tempo de espera da resposta, tipo de resultado obtido, quantidade de dados da resposta na

transação e destino da requisição (ROUSSKOV; SOLOVIEV, 1999).

O aumento crescente da dimensão da rede mundial de computadores também leva à

um aumento da complexidade de sua infraestrutura. Desta forma, os métodos clássicos de



análise do funcionamento da rede podem não ser os mais adequados para este cenário

(FERNANDEZ-PRIETO et al., 2012). Portanto, a Lógica Paraconsistente Evidencial Eτ

pode se apresentar como uma técnica viável para busca de indícios de problemas, sejam

eles causados tanto pela da operação padrão da rede, quanto por elementos intencionais

(ABE; CARVALHO, 2011). Neste último caso, pode ser constituído pela figura do usuário

ou mesmo de um aplicativo desta natureza (MISRA; VERMA; SHARMA, 2014).

A utilização da Lógica Paraconsistente Evidencial Eτ aparece como uma alternativa

viável para a tomada de decisões em situações de incerteza, inconsistência e contradição,

nas mais diversas áreas como robótica, eletrônica, controle de tráfego, dentre outros (DA

SILVA FILHO, J.I., 2010).

2.1. JUSTIFICATIVA

Alguns elementos importantes devem ser considerados na gerência de tráfego de

dados, tais como: confiabilidade, integridade e disponibilidade (KUROSE; ROSS, 2013)

(ROSEN, 2008).

A confiabilidade pode ser entendida com a capacidade da rede de computadores em

transmitir dados com sucesso, de uma determinada origem até um destino (LIN; YEH,

2011).

A integridade é a capacidade de manter intacta a informação, de modo a garantir a

qualidade da mesma (KUROSE; ROSS, 2013). A perda da integridade da informação

acaba por criar inconsistências no sistema e prejudicar de forma significativa o aspecto

funcional do mesmo. Um ambiente de rede que opera além de sua capacidade operacional,

ou seja, que gera altas taxas de erros de comunicação pode levar à situações

potencialmente perigosas de perda da integridade dos dados, o que pode impactar de

maneira significativa os sistemas que deles dependem.



A disponibilidade é a capacidade de prover acesso aos sistemas de informação tão

logo os mesmos forem solicitados (KUROSE; ROSS, 2013). Um sistema com baixa

disponibilidade acaba por gerar insatisfação e baixa produtividade do usuário. Dentre os

elementos citados, este é o objeto principal da análise deste trabalho.

2.2. OBJETIVOS

2.2.1. OBJETIVO GERAL

Ao se considerar a utilização de um Para-analisador de tráfego de rede, a partir de

atributos obtidos a partir de logs de acesso da rede, tem-se como objetivo determinar como

os dispositivos de uma rede se comportam, ou seja, quais tipos de atividades os mesmos

desempenham, e com que frequência. Esta informação pode ser utilizada de diversas

maneiras. Por exemplo, é possível mapear as preferências das atividades desenvolvidas nas

redes, ou ainda fazer balanceamento de carga nos recursos computacionais quando

necessários, de modo a prover a disponibilidade máxima necessária nas operações de rede.

2.2.2. OBJETIVOS ESPECÍFICOS

Considerando-se que o Para-analisador poderá extrair padrões de funcionamento da

rede, é possível, a partir de eventuais desvios do que se considera dentro da faixa de

normalidade, detectar possíveis erros, tanto específicos quanto sistêmicos. Os erros

específicos podem ser considerados como aqueles que ocorrem a partir de pontos isolados

da rede, como por exemplo, um determinado equipamento com problemas físicos ou

lógicos. Já o erro sistêmico ocorre quando o funcionamento da rede é afetado como um

todo, devido à uma operação acima dos seus limites, que pode ser traduzido em problemas

de congestionamento (quando o meio não é capaz de suportar um tráfego de dados intenso)



ou fluxo (quando um ou mais receptores não são capazes de processar um volume de dados

suficientemente grande.)

3. PROCEDIMENTOS METODOLÓGICOS

Ao se considerar uma hierarquia de complexidade nos protocolos de comunicação

de uma rede de computadores, uma abordagem possível passa pela seleção de níveis mais

baixos de abstração das operações de rede. Uma comparação possível neste caso poderia

ser feita com a comunicação humana. Ao invés de uma análise do conteúdo que é dito pelo

emissor, o foco se volta para a forma como este fala. De fato, ao se observar a maneira

como um indivíduo se comunica, é possível extrair diversas informações a respeito de seu

estado, tais como euforia, raiva, indiferença, etc.

O mesmo pode ser aplicado à uma rede de computadores. A partir de atributos

como tempo de resposta, quantidade de dados trafegados, número de transações e taxa de

erros, pode ser possível extrair padrões de acesso dos usuários, e consequentemente obter

informações importantes sobre o funcionamento da rede. Eventuais tomadas de decisão

sobre como atuar na rede tornar-se-ão mais fáceis e fiáveis.

Este trabalho divide a tarefa de análise de desempenho da rede em duas partes,

apresentadas a seguir. Ambas possuem o mesmo escopo, porém utilizam abordagens

distintas. Na primeira, foram utilizadas as avaliações de especialistas na área (analistas de

infraestrutura e gerentes de rede) com o objetivo de avaliar as crenças favoráveis e

contrárias para cada um dos atributos analisados, e consequentemente validando (ou não)

cada um deles. Já na segunda parte, as crenças foram estabelecidas a partir de cálculos

matemáticos, considerando os parâmetros e as especificidades da rede analisada.

Em ambos os casos, alguns procedimentos são comuns e foram executados

conforme a sequência a seguir.



a. A partir de uma rede de computadores em operação, serão obtidos os

atributos de todos os equipamentos nela conectados, durante cinco dias úteis

da semana.

b. Os atributos escolhidos serão tempo de resposta, quantidade de dados

trafegados, número de transações e total de erros.

c. Os dados são então tabulados em planilhas e importados para tabelas de um

banco de dados relacional, para que possam ser acessados por uma

aplicação.

d. Serão definidos os diversos graus de crença e incerteza para cada uma das

faixas, tendo como objeto da proposição a operação normal da rede.

e. O Para-analisador será utilizado para a extração dos padrões de

funcionamento da rede, considerando o equipamento envolvido e o dia da

semana.

f. Com a informação obtida, será possível mapear o funcionamento dos

computadores da rede, e em caso de detecção de erros, apresentar sugestões

para a execução de ações cabíveis.

3.1. DETERMINAÇÃO DE PARÂMETROS DE FUNCIONAMENTO E ANÁLISE

DE DESEMPENHO DE REDES DE COMPUTADORES COM LOGICA

PARACONSISTENTE ANOTADA EVIDENCIAL E

As redes de computadores são utilizadas atualmente na maioria das empresas, e

representam um importante meio de interoperabilidade e comunicação de dados. Como o

número de usuários na World Wide Web tem-se expandindo a uma taxa muito rápida, a

demanda por maior desempenho dos sistemas da World Wide Web acompanhou esta

tendência (BENADITP; FRANCISF, 2015). Desde a sua criação, os fundamentos para a



implantação de redes apontaram para uma variedade de dispositivos de diferentes

fabricantes e arquiteturas, e muita vez opera em velocidades variadas. Os diferentes

enlaces da rede local podem operar em velocidades diferentes e podem ser executados em

diferentes mídias, tais como 1 Gbps ou 100 Mbps, cobre ou fibra (KUROSE; ROSS, 2013).

Uma rede de computadores consiste em várias máquinas conectadas, que podem ser

representados por um desktop, um laptop, um smartphone, entre outros. Em tal ambiente

heterogêneo, eficientes serviços de entrega de conteúdo estão se tornando requisitos

importantes para a nova infraestrutura de serviços de Internet (CANALI; CARDELLINI;

LANCELLOTTI, 2006). Muitos destes equipamentos podem ter diferentes arquiteturas, e

também usar diferentes sistemas operacionais e aplicativos.

Um dos problemas relaciona-se com as dificuldades em medir o desempenho de

uma rede. Métodos de avaliação típicos, como os baseados em referência de desempenho,

no entanto, são limitados na sua aplicabilidade. Muitas vezes, eles não são representativos

das características de tráfego de qualquer instalação cliente (DAVISON; WU, 2004). A

questão de incerteza, por conseguinte, deve ser considerada. Uma possível solução poderia

ser a análise de especialistas na área de redes de computadores. Esta abordagem pode não

ser apropriada para todos os casos, uma vez que nem sempre o profissional conhece

profundamente a rede a ser analisado. Além disso, embora existam diferenças, alguns

elementos são comuns em comunicações de rede. Para o estabelecimento de comunicação

de rede, deve haver sempre uma requisição do lado do "cliente". É um protocolo típico de

requisição-resposta, que controla a transferência de dados entre o servidor e o cliente (tal

como um navegador web) (SYSEL; DOLEŽAL, 2014).

Esta requisição, quando respondida pelo lado do servidor, normalmente através de

um Proxy, produz uma resposta correspondente. Os servidores Proxy são projetados com



três objetivos: diminuição do tráfego de rede, redução da latência percebida pelo usuário

(cliente), e reduzir a carga nos servidores de origem (ROMANO; ELAARAG, 2010).

Cada requisição do cliente passa através do servidor Proxy, que por sua vez pode

ou não pode modificá-lo com base no seu mecanismo de aplicação (AGARWAL;

LEONETTI, 2013). Esta resposta é acompanhada por vários atributos que podem ser

utilizados para analisar o desempenho da rede, o objeto do presente trabalho.

Serviços responsivos desempenham um papel crítico na determinação da satisfação

do usuário final. Na verdade, um cliente que experimenta um grande atraso depois de

solicitar um recurso no servidor Web de uma empresa muitas vezes muda para um

concorrente que fornece um serviço mais rápido (AUSTIN et al., 2001). A infraestrutura de

rede precisa ser constantemente melhorada para satisfazer o QoS (Quality of Service), a

demanda dos usuários, incluindo os aspectos de tecnologia (por exemplo, enlaces mais

rápidos, proxies e servidores) e softwares relacionados (CÁRDENAS et al., 2004).

Para parametrizar o funcionamento da rede, um dia de operação devem ser

monitoradas, durante 15 horas, divididas em intervalos de 30 minutos. Alguns dos

atributos mais importantes devem ser utilizados, tais como:

1. Total de pacotes de rede (bytes).

2. Tempo total de resposta (ms).

3. Velocidade média (bytes/ms).

4. Número de requisições.

5. Número de respostas de bytes iguais a zero.

A partir dos registros de rede, é possível extrair os valores dos atributos, mostrados

na Tabela 1:



Tabela 1. Valores dos atributos obtidos a partir de um dia de operação de uma rede de

computadores

Fonte: Autores

O primeiro atributo é usado para analisar o tempo de resposta (em milissegundos)

relacionado com as requisições efetuadas. O segundo atributo está relacionada com o

volume de dados (em bytes) que foi solicitado durante um determinado intervalo. Em

relação ao primeiro, pode-se imaginar que, quanto maior o valor, mais eficiente a operação

da rede. No entanto, este atributo é carregado de incerteza, uma vez que também pode

denotar o congestionamento da rede. O terceiro atributo é calculado com base nos dois

primeiros, pela média aritmética simples, para calcular o uso de largura de banda de rede.

O quarto atributo é o número de requisições que ocorreram em um determinado intervalo.

Este atributo em si não é suficiente para determinar o nível da qualidade da rede. Uma rede

com muitas requisições pode indicar tanto um bom desempenho ou uma elevada taxa de

retransmissões, o que é considerado indesejável. O quinto atributo é especialmente



importante, quando considerado em conjunto com o quarto atributo, uma vez que permite

diferenciar as situações em que há grande número de retransmissões. Os valores obtidos

dos atributos são então tabulados e normalizados no intervalo de 0 a 1. Para uma visão

contextualizada, a imagem da Figura 2 pode dar uma boa ideia do funcionamento da rede a

partir de dois atributos importantes: a velocidade média e número de respostas zero bytes:

Figura 1 - Comparação entre velocidade média e número de respostas de bytes iguais a zero

Fonte: Autores

Com os valores obtidos, é possível analisar cenários específicos na operação de

uma rede, através do desenvolvimento de um ranking das evidências (favorável ou

contrária) utilizando a Lógica Paraconsistente Anotada Evidencial Eτ.

Os conceitos de Lógica Paraconsistente Eτ serão utilizados a partir deste ponto. De

acordo com Abe (ABE; AKAMA; NAKAMATSU, 2015): "As fórmulas atômicas da

lógica E são do tipo p (μ, λ), onde (μ, λ) [0, 1]2 e [0, 1] é o intervalo unitário verdadeira

(p denota uma variável proposicional) ". Portanto, p (μ, λ) pode ser intuitivamente lido:

"Supõe-se que a evidência favorável de p é μ e evidência contrária é λ.". Isto levará à

seguinte conclusão:

(1) p(1.0, 0.0) pode ser lido como uma proposição verdadeira

(2) p(0.0, 1.0) como falsa



(3) p(1.0, 1.0) como inconsistente

(4) p(0.0, 0.0) como paracompleto, e

(5) p(0.5, 0.5) como uma proposição indefinida

Para determinar a incerteza e a certeza graus, as fórmulas são (ABE; AKAMA;

NAKAMATSU, 2015):

(6) Grau de incerteza: Gun(, ) = + - 1 (0 , 1);

(7) Grau de certeza: Gce(, ) = - (0 , 1);

Uma relação de ordem é definida em [0, 1]2: (1, 1) (2, 2) 1 2 e 1 2,

constituindo um reticulado que será simbolizado por .

Com os graus de incerteza e certeza, é possível determinar os seguintes 12 estados

de saída, apresentados na Tabela 2.

Tabela 2 - Estados extremos e não-extremos

Todos os estados estão representados na Figura 1



Figura 2 - Todos os estados no reticulado

Com base nos valores dos atributos, obtidos a partir de uma operação dia da rede de

computadores, dois cenários diferentes de dois intervalos de tempo de um dia de operação

serão analisados a fim de verificar o funcionamento da rede. Nos intervalos selecionados,

foram obtidos os seguintes valores, conforme mostrado na Tabela 3:

Tabela 3 - Atributos de rede de dois cenários avaliados

Cenários

Total de

pacotes de

rede (bytes)

Tempo total

de resposta

(ms)

Velocidade média

(bytes/ms)

Número de

requisições

Número de

respostas de

bytes iguais

a zero

Cenário 1 99646060 228119138 0,4368158712 4086 40

Cenário 2 126428976 76538921 1,6518259514 11238 5532

Fonte: Autores

Uma rede de computadores que está operando em alta velocidade dentro de seus

parâmetros é tida como uma evidência favorável. Portanto, o atributo velocidade média

pode ser considerada uma grandeza diretamente proporcional. Este argumento também

pode ser aplicado para o atributo número de requisições, uma vez que indica que a rede foi

operada em completa capacidade de trabalho para atender as exigências dos utilizadores.

No que diz respeito ao atributo número de respostas de zero bytes, ocorre o inverso, pois

uma rede com elevadas respostas indica que os recursos procurados não puderam ser

localizados, e, portanto, deve ser considerada uma grandeza inversamente proporcional.



Os valores normalizados devem ser usados como graus de evidências favoráveis

para os atributos velocidade média e número de requisições, grandezas diretamente

proporcionais. O oposto será aplicado ao atributo número de respostas de zero bytes. Neste

caso, devem ser definidas as evidências favoráveis como sua negação.

Os graus de evidência favorável ( e contrária ( são tomados a partir dos valores

normalizados dos atributos e são apresentados na Tabela 4:

Tabela 4 - Valores normalizados de evidência favorável ( e contrária ( dos atributos

Cenários

avaliados

Velocidade

média

normalizada

(atributo 1)

Número de

requisições

normalizado

(atributo 2)

Número de

respostas de

bytes iguais a

zero

normalizado

(atributo 3)

Evidências do

atributo 1

Evidências

do atributo 2

Evidências

do atributo

3

Cenário 1 0,093417539 0,1565117821 0,0038207711 0,9 0.91 0,1

5 0,85

1

0

0

0

Cenário 2 0,643085955 0,5875369132 0,3696885493 0,64 0,36 0,5

8 0,42

0

,

3

6

0,64

Fonte: Autores

Após a parametrização dos atributos da rede, a proposição "A rede de computador

está operando dentro dos seus valores normais de funcionamento?" Deve ser analisada.

Para este objetivo, o Para-analisador será aplicado aos cenários representados,

respectivamente, nas Figura 3 e Figura 4:



Figura 3 -Análise do cenário 1 pelo Para-analisador

.

Figura 4 - Análise do cenário 2 pelo Para-analisador

A análise global é calculada considerando-se as evidências favoráveis (μ)

multiplicados por seus respectivos pesos (todos iguais, em ambos os cenários), e,



finalmente, somados. O mesmo é feito com a evidência desfavorável () (DA SILVA

FILHO, J.I., 2010).

4. ANÁLISES DOS RESULTADOS

No cenário 1, a análise global apresenta um resultado quase-falso tendendo a

paracompleto e inconsistente em relação ao desempenho normal da rede. Embora o

atributo número de respostas de zero bytes possui uma alta evidência favorável, isso não

foi suficiente para representar uma operação padrão, uma vez que os outros dois atributos

não foram suficientes para suportar os resultados.

Diagnóstico: a rede analisada no cenário 1 não se encontra congestionada devido ao

baixo número de requisições e é capaz de localizar os recursos pesquisados. De modo

anormal, ainda opera em baixa velocidade, o que conduz à conclusão de que a rede é

subutilizada.

No cenário 2, a análise global apresenta um resultado quase-verdade, tendendo a

paracompleto e inconsistente em relação ao desempenho normal da rede. A velocidade

média e número de requisições altos representam uma situação de plena utilização da

capacidade da rede. No entanto, observa-se que esta começa a mostrar sinais claros de

degradação devido ao elevado número de respostas de zeros bytes.

Diagnóstico: a rede analisada no cenário 2 opera em um alto grau de utilização,

com sinais precoces de congestionamento e a degradação de desempenho.

Como pode ser isto em ambos os cenários apresentados, a determinação dos

parâmetros de operação de uma rede de computadores é uma tarefa complexa. Por sua

incerteza e características contraditórias, além da sua operação dinâmica, a Lógica

Paraconsistente Anotada Evidencial Eτ surge como uma ferramenta importante para a

análise deste tipo de ambiente.



No entanto, a escolha correta dos atributos que serão estudados é um elemento

chave na interpretação dos dados obtidos. Nos cenários estudados, três dos principais

atributos foram escolhidos. Como observado, os valores obtidos podem conduzir a um

comportamento imprevisível e estocástico, o que demanda certo grau de interpretação e

experiência do perito.

4.1. ABORDAGEM CORRETIVA DOS PROBLEMAS

O primeiro caso analisado (cenário 1) levou a conclusão de subutilização da

infraestrutura de comunicação de dados. Redes subutilizadas refletem um planejamento e

implantação de recursos acima das necessidades reais da empresa em determinado instante,

e, portanto, levando a gastos maiores de recursos financeiros e materiais.

Uma análise apressada desta situação poderia indicar que o problema poderia ser

diluído com o tempo, à medida que a infraestrutura superdimensionada acabaria por se

tornar utilizável com a necessidade crescente de novos e mais exigentes serviços de rede.

Porém, esta é uma análise que requer um pouco mais de profundidade.

Em primeiro lugar, é fato que a demanda por serviços de comunicação de dados

cada vez mais aumenta. A incerteza, porém, decorre do fato que nem sempre a razão com

que este crescimento ocorre pode ser prevista, e, portanto, em qual momento isto será

alcançado.

Outro problema decorre da depreciação e obsolescência dos equipamentos

adquiridos. Sabe-se que na área de computação são frequentes as mudanças de

equipamentos e implantação de novas tecnologias. Desta forma, no instante em que a

demanda por serviços estiver de acordo com a capacidade instalada, existe uma chance

considerável que esta já não poderá ser considerada o “estado da arte” em termos de

inovação.



A solução para problemas desta natureza passa pelo processo denominado

“downsizing”, que demanda alguns passos, dentre os quais:

Levantamento dos pontos onde normalmente as redes sofrem

estrangulamento e podem no futuro sofrer congestionamento. Em geral, nos

denominados “backbones”. Estes locais normalmente não sofrem

modificações e são mantidos.

Localização de dispositivos com baixa utilização e que podem ser

removidos ou trocados por outros em locais de maior demanda.

Venda ou troca de dispositivos de rede (adaptadores, switches, roteadores,

cabos) cuja capacidade nominal esteja além da necessidade.

Quando possível, compartilhamento ou cessão em regime de comodato da

infraestrutura instalada, para outra empresa ou instituição.

Oferecimento de serviços em regime de “outsourcing” para empresas que

não desejam possuir sua própria infraestrutura.

Já no caso do cenário 2, tem-se a situação de uma rede que consegue atender às

requisições dos usuários e opera em sua capacidade plena. Porém já começa a apresentar

ocorrências significativas de erros.

De acordo com a análise efetuada, com a rede operando em alta velocidade e com

grande número de requisições, a percepção que o usuário tem é que o funcionamento da

rede ocorre dentro dos padrões de normalidade. Porém, a taxa de erros significativa aponta

para o surgimento, a médio e longo prazo, de problemas na qualidade de funcionamento da

infraestrutura.



Desta forma, a Lógica Paraconsistente surge como uma ferramenta preditiva, e não

apenas corretiva, incorrendo em níveis menores de insatisfação e gastos por parte dos

usuários e responsáveis da área de TI, respectivamente.

Algumas ações podem ser consideradas com vistas a decrementar a taxa de erros

percebida na análise do tráfego de rede, dentre as quais:

Determinar em qual enlace se encontra o gargalo da rede. A aplicação do

Paranalisador de forma individual aos hosts é capaz de auxiliar nesta tarefa,

tendo em vista que os parâmetros de funcionamento global já foram

determinados sistemicamente.

A partir desta análise, verificar se o problema é pontual ou global. Esta

conclusão está diretamente relacionada à quantidade de áreas com

deficiência que foram observadas no item anterior.

Caso o problema seja pontual, a solução passa pela correção física ou lógica

do host envolvido na comunicação. Esta tarefa em geral é de resolução

simples e realizada por um técnico em informática.

Caso o problema seja global, a análise deve contemplar a possibilidade de

upgrading (quando possível) ou mesmo troca dos dispositivos comutadores

(switches) ou de interconexão de redes (roteadores) por outros de

capacidade superior, desde que suportados pelo projeto original da rede.

Ainda em relação à última possibilidade, é fundamental considerar que uma

infraestrutura de rede é um sistema descentralizado, porém suas partes têm

alto nível de acoplamento. Desta forma, muitas vezes a simples intervenção

em um dispositivo pode geral sobrecarga em outro que num primeiro

momento apresentava funcionamento normal.



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Método Lógico De Tomada De Decisão Em Gestão Da Inovação


Método Lógico de Tomada de Decisão em Gestão da Inovação

Nélio Fernando dos Reis1,2

, Jair Minoro Abe1, 3

, Cristina C. Oliveira1,2

, Priscila Facciolli1,

Tavaves1

1Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção da Universidade Paulista,

São Paulo, Brasil

2 Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de São Paulo


[email protected]

Resumo: Este trabalho pretende servir como suporte para decisão em gestão da inovação a

partir da Lógica E. Pretende-se propor um novo método para gestão da inovação, baseada

em critérios técnico-operacionais, de modo a fazer com que as decisões possam ser não

apenas confiáveis, mas também operacionalmente eficientes. Esta pesquisa apresenta

resultados que podem servir para gestores da inovação.

Palavras-chave: Inovação, Gestão, Lógica E

1. INTRODUÇÃO

Muitas empresas alegam ser inovadoras, criativas e de estarem à frente de seus

concorrentes, apesar do fato de que elas não estão usando métricas e métodos apropriados

para processos e resultados inovadores.

Tem havido muita discussão sobre gestão da inovação. O tomador de decisão é o

principal elemento na produção de inovação. Saber se a inovação deve abarcar recursos

para tal é uma decisão importante para qualquer organização.




Para tanto, o método apresentado pretende demonstrar saídas numéricas geradas de

tal sorte que sejam facilmente compreendidas pelos especialistas, sendo possível trabalhar

com dados contraditórios.

O modelo é construído através de uma abordagem da Lógica Paraconsistente

Anotada Evidencial E ), técnica que vêm ganhando espaço e consideração

nos diversos campos de pesquisa.

As principais vantagens do emprego da Lógica E derivam do fato de os

parâmetros de entrada ser estabelecidos pela estrutura do pensamento dos avaliadores,

consolidando uma lógica coletiva traduzida em termos matemáticos.

Espera-se que as saídas numéricas geradas pelo modelo sejam facilmente

compreendidas pelos gestores, auxiliando-os na tomada de decisão na gestão da inovação.

2. REVISÃO BIBLIOGRÁFICA

De Bes e Kotler (2011), afirmam que “sem inovação as empresas acabam”.

Inovação são o desenvolvimento e introdução de uma nova ideia, transformando-a em

processo, produto ou serviço. O'Sullivan (2000), afirma que: "inovação é o processo

através do qual são desenvolvidos os recursos produtivos e utilizada para gerar maior

qualidade e/ou produtos de menor custo em relação ao atual disponível”. Segundo Tidd e

Bessant (2009), inovação: “é mais do que simplesmente ter boas ideias: é o processo de

cultivá-las".

2.1. INOVAÇÃO

Sinsit et al (2014), distingui invenção de inovação da seguinte forma: “invenção é a

criação de uma nova ideia ou conceito. Enquanto inovação transforma o novo conceito em

sucesso comercial ou uso generalizado”. Ronan (2009), explica a inovação como



"implementação rentável de criatividade estratégica e que compreende quatro componentes

principais (1) criatividade, (2) estratégia, (3) implementação e (4) rentabilidade”.

A inovação é tanto um fator estratégico para as empresas dispostas a permanecer

competitivas no longo prazo, segundo Prahalad e Hamel (1990) e Gourville (2005), quanto

um dos aspectos menos conhecidos de negócios como afirma Takeuchi e Nonaka (1986).

Devido ao aumento da concorrência, mudanças na demanda e gosto do cliente, segundo

Danneels (2002), parecem extremamente importantes para as empresas gerir a inovação de

uma forma rápida e flexível a fim de superar os concorrentes e alcançar uma vantagem

competitiva sustentável.

De acordo com Vacek (2009), o escopo da inovação pode ser incremental ou

radical:

“incremental: tipicamente levada a cabo para melhorar um

produto ou serviço com uma nova característica que é facilmente

integrada; e radical: geralmente associada a ruptura para novos

passos e usos imprevisíveis para tecnologia existente.”

Ainda segundo Vacek (2009), os locais comuns de inovação são:

Produto: desenvolvimento de uma nova utilidade e/ou um novo bem ou

serviço;

Processo: produção ou entrega de método novo ou significativamente

melhorado que inclui mudanças significativas em técnicas, equipamentos

e/ou software;

Estrutura: inovações na funcionalidade da estrutura de trabalho, por

exemplo, a implementação de novos horários de trabalho, novos locais de



trabalho ou novos processos avançados de desenvolvimento dos recursos

humanos;

Mercado: mudanças significativas no posicionamento de bens ou serviços e

na identificação e satisfação de desejos de consumidores não atendidos.

2.2. MODELOS DE INOVAÇÃO

Muitas empresas alegam ser inovadoras, criativas e de estarem à frente de seus

concorrentes, apesar do fato de que elas não estão usando métricas e métodos apropriados

para processos e resultados inovadores. Segundo De Bes e Kotler (2011) “a inovação é um

processo desordenado: difícil de mensurar e difícil de administrar”.

De acordo com Sinsit et al (2014), existem vários modelos e definições para a

inovação, no entanto a maioria das teorias de inovação é baseada em processos. Poots e

Woodcock (2012), no entanto, afirmam que inovação é uma arte, não é uma ciência e por

isso não é possível prever o sucesso de uma inovação até que seja aceita pelo respectivo

mercado.

Desde a década de 1950 tem havido uma proliferação de modelos de inovação, cada

um com o propósito de orientar o processo de inovação dentro das empresas, conforme

resumo na Tabela 1.

Tabela 1: Desenvolvimento de Modelos de Inovação (Adaptado de Hobday, 2005)

Modelo Geração Característica

Tecnológico 1ª (1950-1960) Ênfase em P&D. Mercado recebe as ideias do P&D

Mercadológico 2ª (1960-1970) Ênfase no Marketing. Mercado é a fonte de novas

ideias para P&D

Acoplado 3ª (1970-1980) Laços de feedback entre Mercado e P&D

Interativo 4ª (1980-1990) Ênfase no ambiente externo, combinando

Marketing e P&D

Rede 5ª (1990-2000) Ênfase na acumulação de conhecimento e vínculos

externos, integração de sistemas e extensa rede.

Aberto 6ª (2000-atual)

Ênfase na interatividade. Ideias internas e

externas, bem como caminhos internos e externos

para o mercado podem ser combinados para fazer

avançar o desenvolvimento da inovação.



Para cada passo há várias ferramentas e técnicas que podem ser selecionadas com

base na estrutura da empresa, o mercado alvo ou tipo de produtos ou serviços.

Estabelecer um modelo lógico de tomada de decisão sobre gestão da inovação é um

avanço que pode ser conseguido traduzindo a linguagem humana em expressões

matemáticas através da lógica.

No próximo tópico será apresentada a Lógica E que está ganhando espaço mundial

em pesquisas científicas, dado sua facilidade de manipulação e os resultados confiáveis.

2.3. LÓGICA E

A Lógica E permite tratar dados subjetivos do mundo real em dados precisos com

saídas numéricas Reis (2014). Uma de suas vantagens é realizar a tradução da linguagem

natural (termos linguísticos) utilizada nas comunicações diárias em expressões

matemáticas. Isso é conseguido por meio das propriedades do reticulado de anotações.

De Carvalho e Abe (2011) afirmam que:

“Na lógica E associa-se a cada proposição p, no sentido comum,

um par (), representando pelas letras gregas mi () e lambda

(), representando da seguinte forma: p(). e variam no

intervalo fechado real [0, 1]. Portanto, o par () pertence ao

produto cartesiano [0, 1] x [0, 1]. Intuitivamente, representa o

grau de evidencia favorável expressa em p, e o grau de

evidencia contrária expressa por p. O par () é chamado de

constante de anotação ou, simplesmente, anotação. As proposições

atômicas da lógica E são do tipo p()”.



Segundo De Carvalho e Abe (2011), as vantagens na elaboração de sistemas

paraconsistentes são: rapidez com que a construção do sistema é realizada em relação aos

modelos baseados em Lógica “fuzzy” (comum ou booleana) e de tornar desnecessário o

desenvolvimento ou conhecimento de um modelo matemático robusto.

A lógica por si só não pode produzir resultados na gestão, contudo associada a

método de tomada de decisão é possível avançar em direção a resultados interessantes e

exequíveis.

3. MÉTODO DE TOMADA DE DECISÃO EM GESTÃO DA INOVAÇÃO

O processo de seleção para um sistema de gestão da inovação é o mesmo que o

processo de escolha de metodologia de melhoria. De Bes e Kotler (2011) afirmam:

“os executivos dizem que a inovação é muito importante, mas a

abordagem de suas empresas em relação a isso é, em muitos casos,

informal, e os líderes carecem de confiança em suas decisões sobre

inovação”.

O Método de Tomada de Decisão em Gestão da Inovação é estabelecido não como

um processo de inovação, mas através da interação entre seis fases distintas: identificação,

inteligência, idealização, instrumentalização, implementação e indicadores. Essas fases

foram identificadas no modelo A-F de De Bes e Kotler (2011) que afirmam:

“esse modelo resultada da análise de diversas empresas que

consideramos inovadoras e que obtêm bons resultados do tempo e

dos recursos investidos na inovação: Apple, Google, Netflix, 3M,

Procter & Gamble, General Electric, BMW, Frito Lay, IBM,

Toyota, Southwest Airlines, Starbucks, Microsoft, Tesco, Royal



Dutch/Shell, Walmart, Exxon, Ikea, Ericsson, Nokia e Corning

foram as principais empresas estudadas”.

A Figura 1 apresenta os 6 I’s adaptados do modelo A-F de De Bes e Kotler (2011).

Figura 1: Fatores 6I’s

Para melhor entendimento dos fatores 6I’s, é possível defini-los da seguinte forma:

- Identificação: utilidade e necessidade são variáveis importantes na etapa inicial de

inovação. Podem ser expressas através da porcentagem X da população que se beneficia

em relação ao todo;

- Inteligência: potencialidades de clientes que podem ser atendidos, gerando

insumos para a ideia, para o desenvolvimento e para estratégia da inovação. Traduzida de

forma global em tamanho do impacto no local de inovação;

- Idealização: método de geração de ideias, ideias selecionadas e conceito definido

são fundamentais nessa etapa. A quantidade Y, de atributos das ideias, pode ser

apresentada como medida de comparação com a média M de atributos em similares

disponíveis;

- Instrumentalização: inicialização do teste e adequação do conceito pode ser

representada pela função do gasto médio G em relação a similar disponível S;

Indicadores

inteligência

implementação

idealização identificação

instrumentalização



- Implementação: plano de ação expresso em prazo P para desenvolvimento e

implantação medidos em função do ciclo de vida C; e

- Indicadores: investimento I medidos em função do retorno R esperado sobre o

ciclo de vida da inovação.

A metodologia desta pesquisa será explicada a seguir.

4. METODOLOGIA

Metodologia utilizada neste trabalho se deu da seguinte forma:

1) Problema desta pesquisa foi definido em forma de questão:

- como fazer gestão da inovação tendo dados contraditórios?

2) Hipótese elaborada nesta pesquisa foi a seguinte:

- é possível tomar decisão na gestão da inovação com dados lógicos.

3) Revisão bibliográfica realizada:

- levantamento teórico e revisão sobre inovação e Lógica E

4) Coleta de dados realizada através:

- sistemas de especialistas, divididos em três grupos:

- A: 03 (três) especialistas em inovação tecnológica;

- B: 03 (três) especialistas em gestão de negócios; e

- C: 02 (dois) especialistas em investimentos de risco.

5) Objeto de estudo definido de tal sorte que fosse:

- observação direta extensiva de especialistas.

Os especialistas avaliaram os fatores 6I’s para inovação em produto, processo e

mercado. Num primeiro momento entendeu-se o modelo. Após isso, foram conduzidas

sessões de brainstorm para identificação dos fatores e construção da proposição lógica. Os

resultados e as proposições lógicas estão apresentados no quadro a seguir.



Quadro 1: 6 I’s e Proposições

Fatores Seções Proposição Descrição

Identificação – I1

S1 X >70% A população beneficiada X é

maior que 70% do todo.

S2 30% ≤ X ≤ 70%

A população beneficiada X é

maior ou igual a 30% e

menor ou igual a 70% do

todo.

S3 X < 30% A população beneficiada X é

menor que 30% do todo.

Inteligência – I2

S1 Z >70%

Grande impacto positivo Z no

local de inovação. Quando Z

receitas sobem acima de 70%

em relação a atual ou Z

custos são reduzidos em mais

de 70% em relação ao atual.

S2 30% ≤ Z ≤ 70%

Médio impacto positivo no


receitas sobem ou Z custos

são reduzidos em mais de

30% e menos de 70% em

relação ao atual.

S3 Z < 30%

Pequeno impacto positivo no


receitas ou Z custos reduzidos

em valor menor que 30% do

atual.

Idealização – I3

S1 Y > 1,5M Atributos Y da inovação são

maiores em 1,5 vezes a média

M similar.

S2 0,5M ≤ Y ≤ 1,5M

Atributos Y da inovação são

maiores ou iguais em 0,5

vezes e menores ou iguais em

1,5 vezes a média similar.

S3 Y < 0,5M Atributos Y da inovação são

menores em 0,5 vezes a média

M similar.

Instrumentalização – I4

S1 G < 40%S Gasto médio G da inovação é

menor que 40% de similar S.

S2 70%S ≤ G ≤ 40%S

Gasto médio G da inovação é


menor ou igual a 40% de

similar S.

S3 G > 70%S Gasto médio G da inovação é

maior que 70% de similar S.

Implementação – I5

S1 P < 30%C

Prazo P de desenvolvimento e

implantação da inovação é

menor que 30% do ciclo de

vida do atual.

S2 30%C ≤ P ≤ 70%C





ciclo de vida do atual.

S3 P > 70%C



maior que 70% do ciclo de

vida do atual.

Indicadores – I6

S1 I < 30%R Investimento na inovação é

maior que 70% do retorno

esperado no ciclo de vida.

S2 30%R ≤ I ≤ 70%R

Investimento na inovação é



retorno esperado no ciclo de

vida.

S3 I > 70%R Investimento na inovação é

menor que 30% do retorno

esperado no ciclo de vida.



Foram executadas 02 (duas) rodadas Delphi que buscaram: identificar a certeza do

especialista em relação a decisão de cada fator e a contradição possível em relação ao

especialista.

A consulta foi conduzida por formulário via e-mail. A maior diferença entre elas é

que, na segunda rodada, foi informado o resultado das respostas de cada uma das

proposições da primeira rodada de todos os especialistas, oferecendo ao respondente

oportunidade de rever suas evidencias anteriores, se assim o desejasse.

5. APLICAÇÃO

A fim de facilitar o entendimento por parte dos especialistas em relação a evidência

favorável e evidência contrária, desenvolveu-se a Tabela 1 para orientar os valores

atribuídos os graus de evidência.

Tabela 1. Orientação de cada valor de grau de evidência favorável

Grau Descrição

1,0 Quase não há nenhuma dúvida em relação a

evidência

0,9 Dúvida mínima em relação a evidência

0,8 Pequena dúvida em relação a evidência

0,7 Dúvida média em relação a evidência

0,6 Dúvida grande em relação a evidência

0,5 Dúvida muito grande em relação a evidência

0,4 Baixa certeza em relação a evidência

0,3 Muito baixa certeza em relação a evidência

0,2 Pouca certeza em relação a evidência

0,1 Pequena certeza em relação a evidência

0,0 Quase nenhuma certeza em relação a evidência

Em relação aos fatores, deve-se raciocinar que eles são independentes um do outro.

Assim sendo, os especialistas atribuíram seus graus de evidência favorável () e evidência

contrária () em cada proposição, conforme Tabela 2



.

Tabela 2. Base de dados das evidências dos especialistas F

ato

res

Seç

ões

Grupo A Grupo B Grupo C

E1 E2 E3 E4 E5 E6 E7 E8

I1

S1 1,0 0,1 0,3 0,2 0,8 0,3 0,3 0,2 0,9 0,3 0,7 0,1 0,3 0,2 0,2 0,0

S2 0,5 0,5 0,4 0,6 0,6 0,4 0,6 0,4 0,4 0,6 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5

S3 0,1 1,0 0,2 0,9 0,3 0,8 0,3 0,9 0,3 0,9 0,1 0,9 0,3 1,0 0,0 1,0

I2

S1 0,8 0,4 0,9 0,3 0,7 0,1 1,0 0,1 0,9 0,2 0,8 0,3 0,8 0,3 0,9 0,2

S2 0,5 0,5 0,4 0,6 0,6 0,4 0,6 0,4 0,4 0,6 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5

S3 0,1 1,0 0,2 0,9 0,3 0,8 0,3 0,9 0,3 0,9 0,1 0,9 0,3 1,0 0,0 1,0

I3

S1 1,0 0,1 0,9 0,2 0,8 0,3 0,8 0,4 0,9 0,3 0,7 0,1 0,9 0,1 0,9 0,1

S2 0,5 0,5 0,4 0,6 0,6 0,4 0,6 0,4 0,4 0,6 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5

S3 0,1 1,0 0,2 0,9 0,3 0,8 0,3 0,9 0,3 0,9 0,1 0,9 0,3 1,0 0,0 1,0

I4

S1 0,8 0,4 0,9 0,3 0,7 0,1 1,0 0,1 0,9 0,2 0,8 0,3 0,8 0,3 0,9 0,2

S2 0,5 0,5 0,4 0,6 0,6 0,4 0,6 0,4 0,4 0,6 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5

S3 0,1 1,0 0,2 0,9 0,3 0,8 0,3 0,9 0,3 0,9 0,1 0,9 0,3 1,0 0,0 1,0

I5

S1 1,0 0,1 0,9 0,2 0,8 0,3 1,0 0,1 0,9 0,2 0,8 0,3 0,9 0,1 0,9 0,1

S2 0,5 0,5 0,4 0,6 0,6 0,4 0,6 0,4 0,4 0,6 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5

S3 0,1 1,0 0,2 0,9 0,3 0,8 0,3 0,9 0,3 0,9 0,1 0,9 0,3 1,0 0,0 1,0

I6

S1 0,8 0,4 0,9 0,3 0,7 0,1 0,8 0,4 0,9 0,3 0,7 0,1 0,7 0,4 1,0 0,0

S2 0,5 0,5 0,4 0,6 0,6 0,4 0,6 0,4 0,4 0,6 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5

S3 0,1 1,0 0,2 0,9 0,3 0,8 0,3 0,9 0,3 0,9 0,1 0,9 0,3 1,0 0,0 1,0

Com a base de dados da Tabela 1, podem-se extrair as evidencias dos especialistas

sobre os fatores 6 I’s. Eles são demonstrados na tabela 2 com utilização das regras Máx e

Mini.

5.1. REGRAS DE MAXIMIZAÇÃO (MÁX) E DE MINIMIZAÇÃO (MINI)

O passo seguinte é aplicar a regra de maximização (Máx) e de minimização (Mini)

às evidências dos especialistas para cada um dos fatores de inovação.

Aplicam-se as regras de maximização da evidência favorável intragrupos, sendo o

conectivo (Máx) na evidência favorável e o conectivo (Mini) na evidência contrária dentro

de cada grupo e a regra de minimização da evidência favorável entre os grupos, sendo o

conectivo (Mini) na evidência favorável e conectivo (Máx) na evidência contrária para os

resultados obtidos nos três grupos (entre grupos), agrupados, conforme Figura 2, ou seja:



Figura 2. Esquema da aplicação dos operadores MÁX e MÍN .

5.2. ANÁLISE

Tem-se evidência favorável ou contrária a aceitação da inovação, se houver um

grau de certeza em módulo igual ou maior que 0,6. Esse nível de exigência pode sofrer

alterações dependendo do foco da inovação. Contudo, neste estudo, foi o valor atribuído

após discussões com especialistas.

O Grau de certeza é definido da seguinte forma: Gcert =

Resumindo, o critério de divisão é o seguinte:

a) Gcert 0,6 Verdade (V), ou seja, FAVORÁVEL a inovação;

b) Gcert -0,6 Falsidade (F), ou seja, CONTRÁRIO a inovação; e

c) -0,6 < Gcert < 0,6 Região entre a Verdade e a Falsidade é DÚVIDA.

A base de dados foi tratada com os conectivos Máx e Mini e os resultados dos três

temas podem ser observados na Tabela 2.

Grupo A Grupo B Grupo C

Máx ; Míni Máx ; Míni

Máx ; Míni

Míni ; Max

-

Decisão



Tabela 2: Graus de evidência resultantes da aplicação das regras Máx e Mini

Observando-se os graus de evidência favorável e contrária resultantes da aplicação

das regras de maximização (OR) e minimização (AND) às evidências dos especialistas,

nota-se que o grau de certeza (Gcert) para S1 está acima de 0,6 como estabelecidos no

critério para certeza em relação a inovação. A título de exemplo, embora os especialistas

E3, E4 e E7 em I1 S1 tenham atribuído evidência ) que é uma afirmação de (F)

Falsidade, ou seja, há certeza de a afirmação é falsa e não se devem inovar, ao se levar em

consideração as demais evidências dos demais especialistas o resultado é de (V) Verdade,

ou seja, essa proposição é uma condição para inovar. Enfim, pode-se dizer em qual região

da certeza ele se encontra. Conforme se observa na figura abaixo o fator I1S1 está plotado

em () na região de OPJC= (V) verdade. Já I1S2 tem sua evidência coletiva na

região de () paracompleteza e está plotado em () na região central, evidenciando

Fa

tores

Seç

ões

Grupo A Grupo B Grupo C Entre

Grupos

Número de linhas: 18

(dezoito)

Nível de Exigência: ≥

0,600

Conclusões

M

áx

Min

i

Má

x

Min

i

M

áx

Min

i

Min

i

Máx

Gcer

t Decisão

I1

S1 1,0 0,1 0,9 0,1 1,0 0,0 0,9 0,1 0,8 FAVORÁVEL

S2 0,6 0,4 0,6 0,4 0,5 0,5 0,5 0,5 0,0 DÚVIDA

S3 0,3 0,8 0,3 0,9 0,3 1,0 0,3 1,0 -0,7 CONTRÁRIO

I2

S1 0,9 0,1 1,0 0,1 0,9 0,2 0,9 0,2 0,7 FAVORÁVEL

S2 0,6 0,4 0,6 0,4 0,5 0,5 0,5 0,5 0,0 DÚVIDA

S3 0,3 0,8 0,3 0,9 0,3 1,0 0,3 1,0 -0,7 CONTRÁRIO

I3

S1 1,0 0,1 0,9 0,1 0,9 0,1 0,9 0,1 0,8 FAVORÁVEL

S2 0,6 0,4 0,6 0,4 0,5 0,5 0,5 0,5 0,0 DÚVIDA

S3 0,3 0,8 0,3 0,9 0,3 1,0 0,3 1,0 -0,7 CONTRÁRIO

I4

S1 0,9 0,1 1,0 0,1 0,9 0,2 0,9 0,2 0,7 FAVORÁVEL

S2 0,6 0,4 0,6 0,4 0,5 0,5 0,5 0,5 0,0 DÚVIDA

S3 0,3 0,8 0,3 0,9 0,3 1,0 0,3 1,0 -0,7 CONTRÁRIO

I5

S1 1,0 0,1 1,0 0,1 0,9 0,1 0,9 0,1 0,8 FAVORÁVEL

S2 0,6 0,4 0,6 0,4 0,5 0,5 0,5 0,5 0,0 DÚVIDA

S3 0,3 0,8 0,3 0,9 0,3 1,0 0,3 1,0 -0,7 CONTRÁRIO

I6

S1 0,9 0,1 0,9 0,1 1,0 0,0 0,9 0,1 0,8 FAVORÁVEL

S2 0,6 0,4 0,6 0,4 0,5 0,5 0,5 0,5 0,0 DÚVIDA

S3 0,3 0,8 0,3 0,9 0,3 1,0 0,3 1,0 -0,7 CONTRÁRIO



dúvida em relação a inovar. Já o I1S3 tem sua evidência coletiva na região de (F) falsidade

está plotado em (), ou seja, a evidência dos especialistas é não inovar dada essa

proposição. O fator I2S1 está plotado abaixo no Quadrado unitário do plano cartesiano –

QUPC, adaptado dos estudos de De Carvalho e Abe, 2011. Os demais resultados

coincidem com I1S1, I1S2, I1S3 e I2S1.

Figura 3: Aplicação do dispositivo para-analisador no QUPC.

Se houver necessidade de um critério mais rigoroso para tomada de decisão, ou seja,

decisão mais segura, mais confiável, torna-se necessário aumentar o nível de exigência,

isto é, devem-se aproximar as linhas PQ e TU dos pontos C e D, respectivamente, e

também pode-se utilizar um número maior de especialistas, ou até mesmo ponderar a

evidência atribuída dependendo do peso de cada especialista.

Portanto, o suporte da Lógica Et na tomada de decisão em gestão da inovação

permite determinar possíveis inconsistências de dados e verificar até que ponto elas são

aceitáveis ou não nas regras de decisão. É possível ainda regular e calibrar os dados das

proposições para um melhor resultado na tomada de decisão.

AMN= Região de paracompleteza () BRS= Região de inconsistência (T)

CPQ= Região de verdade (V)

DTU= Região de falsidade (F) OFSL= Quase (T), tendendo à F

OHUL= Quase (F), tendendo à T

OHTI= Quase (F), tendendo à

OENT= Quase (), tendendo à F

OEMK= Quase (), tendendo à V

OGPK= Quase (V), tendendo à OGQJ= Quase (V), tendendo à T

OFRJ= Quase (T), tendendo à V

A

B

C

D

0,4 )

0,2 )

0,2 )

0,4 )

0,6 )

0,6 )

0,8 )

0,8 )

1,0

0,8

1,0 )

0,0

) 0,0 )

E )

F )

G )

H )

M )

N )

P

)

Q )

R )

S )

T )

U )

L )

I )

J )

Grau de evidência favorável )

Gra

u d

e e

vid

ên

cia c

on

trá

ria

Quadrado unitário do plano cartesiano - QUPC

)

K )

o )

I1S1

I1S2

I1S3

I2S1



6. CONCLUSÃO

Se houver necessidade de um critério mais rigoroso, ou seja, decisão mais segura,

mais confiável, torna-se necessário aumentar o nível de exigência, ou, utilizar um número

maior de especialistas, ou até mesmo ponderar a evidência atribuída dependendo do peso

de cada especialista.

Uma das grandes vantagens deste método é a sua grande versatilidade. Os

especialistas podem sofrer influência, mas de uma forma geral não são as mesmas para

todos. Certamente que, num momento de conflito latente, o especialista tende a

desacreditar a inovação mais do que acreditar e o contrário podem acontecer nos

momentos de euforia, de alegria, mas dificilmente todos os especialistas estarão com o

mesmo sentimento.

Por fim, virtualmente todos os problemas em que a incerteza, a ambiguidade ou a

linguagem natural do ser humano é relevante apresentam situações favoráveis a aplicação

da Lógica E.



REFERÊNCIAS

1. De Bes, F.T.; Kotler, P. (2011). A bíblia da inovação: princípios fundamentais para

levar a cultura da inovação contínua às organizações. São Paulo. Leya.

2. De Carvalho, F.R.; Abe, J.M. (2011) Tomadas de decisão com ferramentas da

lógica paraconsistente anotada. São Paulo. Editora Blucher. p, 37-47.

3. Gourville J.T. (2005). The Curse of Innovation: A Theory of Why Innovative New

Products Fail in the Marketplace, Harvard Business School. Marketing Research

Papers, No. 05-06.

4. Hobday , M. (2005). Firm-level Innovation Models, Technology Analysis &

Strategic Management. Vol. 17, No 2, pp. 121-145

5. O’Sullivan M. (2000). The Innovative Enterprise and Corporate Governance,

Cambridge Journal of Economics, Vol. 24, No. 4, pp. 393-416.

6. Tidd, J.; Bessant J. (2009). Managing Innovation: Integrating Technological,

Market and Organizational Change 4e - first ed. with Keith Pavitt.Chichester:

Wiley Press.

7. Vacek, J. (2009). Innovation Management, Department of Management,

Innovations and Projects of University Washington Bothell - UWB, Faculty of

Economics.

8. Prahalad C.K.; Hamel G. (1990). The core Competence of the Corporation,

Harward Business Review, Vol. 68, Issue 3, p. 79-91

9. Reis, N.F. (2014). Método Paraconsistente de Cenários Prospectivos – Tese

apresentada para obtenção do título de Doutor em Engenharia de Produção na

Universidade Paulista, UNIP-SP.

10. Poots A. J.; Woodcock T. (2012). Statistical process control for data without

inherent order, BMC Medical Informatics and Decision Making, Vol. 12 Issue 1,

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11. Ronan, D. (2009) A Study of innovation measurement and innovation management

at Irish medical device SME’s”. National University of Ireland.

12. Sinsit, Z.T.; Vayvay, O.; Ozturk, O. (2014). An outline of innovation management

process: building a framework for managers to implement innovation. 10th

International Strategic Management Conference. Procedia - Social and Behavioral

Sciences, vol.150, pp. 690 – 699.

13. Takeuchi H.; Nonaka I. (1986). The new new product development game, Harvard

Business Review, pp. 137-146.



Aspectos sobre Qualidade de Software em ERP utilizando a

Lógica Paraconsistente Anotada Evidencial E

Priscila Facciolli Tavaves1, Jair Minoro Abe

1,2, Genivaldo C. Silva

1,


Paulo, Brasil


[email protected]; [email protected]; [email protected]

Resumo - Este estudo apresenta a percepção dos usuários referente aos softwares ERP

(Enterprise Resource Planing). Utilizou-se a ISO/IEC 9126-1 para a avaliação dos quesitos

de qualidade. Como ferramenta de tomada de decisão, utilizou-se a Lógica Paraconsistente

Anotada Evidencial e Eτ, auxiliando as fábricas de software em qual item investir para a

melhoria do processo produtivo e por consequência de seu produto final.

Palavras-chave: Qualidade de Software, ISO 9126-1, ERP, Lógica Paraconsistente.

Abstract - This study shows the perception of users regarding the ERP software

(Enterprise Resource Planning). Utilizing the ISO / IEC 9126-1 for the evaluation of

quality concerns. As a decision-making tool, we used the Paraconsistent Logic Annotated

Evidential and Eτ, assisting software factories in which item invest to improve the

production process and consequently of the final product.

Keywords: Software Quality, ISO 9126-1, ERP, Paraconsistent Logic.

1. INTRODUÇÃO

A partir da segunda década dos anos 90, a implementação dos softwares ERP

(Enterprise Resource Planning) apresentou-se como um dos principais focos de

investimentos relacionados a utilização da Tecnologia da Informação nas empresas,

mailto:[email protected];[email protected];[email protected];[email protected]



Laudon & Laudon (2014), que visavam obter vantagens competitivas por meio da redução

de custos e diferenciação de produtos com a utilização destes sistemas.

Com isso, houve a necessidade de integração dos processos de negócios nas

empresas e com esse propósito o ERP foi concebido.

À medida que cresce a popularização da utilização do ERP entre as empresas,

também cresce a preocupação com a qualidade desses sistemas Pressman (2011), visto que

há no mercado inúmeras fábricas de software neste segmento de atuação.

Para avaliar se os softwares atendem quesitos de qualidade, a ISO IEC/9126 (1991),

define seis grupos de características que visam garantir que os softwares sejam

considerados produtos com qualidade.

A proposição dessa pesquisa é: Como os usuários de TI avaliam os aspectos de

qualidade existentes nos ERP´s?

Como objetivo geral do estudo tem-se: avaliar, pela percepção do usuário, a

qualidade do produto de software ERP, utilizando como método a norma ISO/IEC 9126.

São os objetivos específicos da pesquisa:

Identificar e avaliar pela percepção do usuário, a qualidade do ERP, tendo por

base nos seis grupos propostos pela ISO/IEC 9126.

Aplicar a Lógica Paraconsistente Anotada Evidencial Eτ, auxiliando na decisão

sobre em qual característica de qualidade investir, melhorando assim seus

processos e por consequência seus produtos de software.

A pesquisa se faz relevante, pois O’Brien (2013) afirma que as empresas investem

em ERP para: melhor eficiência operacional, inovar em produtos, serviços e negócio,

assertividade nas decisões e obter vantagem competitiva frente à concorrência.



Diante disso, os mercados globalizados criaram enorme demanda por qualidade,

motivando a comunidade de TI na utilização de normas internacionais para tal, por

exemplo, a ISO/IEC 9126 que é foco deste estudo.

2. REVISÃO DA LITERATURA

2.1. QUALIDADE DE SOFTWARE

Alguns pensamentos sobre qualidade: para Deming [5], a qualidade de um produto

tem um propósito: satisfazer o cliente. Já Crosby (1992) afirma que: “a qualidade é a

conformidade aos requisitos”.

Os pensamentos acima são atuais também nas fábricas de software, pois não é

aceitável entregar produtos com baixa qualidade e reparar seus problemas depois que o

produto foi entregue ao cliente (SOMMERVILLE, 2011).

Apresentam-se as abordagens sobre qualidade em software (COSTA, 2013)

Baseada no produto: Inicialmente definida no escopo do projeto;

Baseada no usuário: Atendendo ás necessidades dos clientes, qualidade

percebida,

Baseada no processo: Conformidade com as especificações, na ausência de

falhas,

Baseadas no valor: Durante a definição de prazo e custo.

2.2. ISO/IEC 9126-1

Divide-se em quatro normativas, porém utilizou-se apenas a Parte 1: Modelo de

Qualidade para este estudo. A ISO/IEC 9126-1 apresenta seis grupos que aferem qualidade

ao software, conforme Tabela 1 abaixo (ISO/IEC 9126, 1991):



Tabela 1 - Características da Qualidade de Software de acordo com ISO/IEC 9126-1

Características Descrição F1-Funcionalidade Funções que atendem ás necessidades explícitas e implícitas para a

finalidade que se destina o produto.

F2-Confiabilidade Desempenho se mantém ao longo do tempo sob condições

estabelecidas.

F3-Usabilidade Evidencia a facilidade para uso do software.

F4-Eficiência Os recursos e os tempos envolvidos são compatíveis com o nível de

desempenho requerido para o produto.

F5Manutenibilidade Evidencia se há facilidade para correções e atualizações.

F6-Portabilidade Utiliza-se multiplataformas, pequeno esforço de adaptação.

Fonte: Adaptado de Costa et al (2013)

2.3. ERP – ENTERPRISE RESOURCE PLANNING

O ERP surgiu da confluência de fatores como: integração de empresas

transnacionais exigindo tratamento único e em tempo real da informação; tendência de

substituição de estruturas funcionais por estruturas ancoradas em processos; e integração

dos vários sistemas de informação em um único sistema.

Mantém fluxo de informações único e consistente por toda a empresa sob uma

única base de dados. Demonstra as transações efetuadas pela empresa, desenhando

cenários de seus processos de negócios (DEMING, 1991).

Dispõe de um conjunto de programas que interligam e incorporam os

procedimentos administrativos ou dados gerados por outros aplicativos (CHERENE,

2014).

Ainda, o ERP integra a gestão da empresa, melhorando a tomada de decisão e

permitindo o monitoramento em tempo real (LAUDON & LAUDON, 2014).

2.4. LÓGICA PARACONSISTENTE ANOTADA EVIDENCIAL E

Quase todos os aspectos do mundo real trazem certo grau de imprecisão ou

inconsistência. Em certas ocasiões uma dada proposição pode não ser verdadeira e nem

falsa; ou pode ser verdadeiro e falso simultaneamente, denotando uma inconsistência (De

Carvalho & Abe, 2011).



A Lógica Paraconsistente é aquela que nos permite lidar com sistemas

inconsistentes e que auxilia na tomada de decisão assertiva (Abe, 2011). Os primeiros

sistemas formais foram introduzidos pelo lógico polonês Stanislaw Jaskowski (em 1948), o

lógico norte americano David Nelson (em 1959) e o lógico brasileiro Newton da Costa (em

1959-1963).

Quando consideramos a estrutura τ abaixo, a lógica correspondente é chamada

Lógica Paraconsistente Anotada Evidencial Eτ. As fórmulas atômicas da lógica Eτ são do

tipo P (m, l), onde P é uma proposição e (m, l) Î [0, 1] é o intervalo real unitário fechado. P

(m, ,l) pode ser lido como: "A evidência favorável de P é m e a evidência contrária é l" (De

Carvalho & Abe, 2010).

Assim, apresentamos os seguintes conceitos: p (1.0, 0.0) pode ser lido como uma

proposição verdadeira, p (0.0, 1.0) é falso, p(1.0, 1.0) é inconsistente, p(0.0, 0.0) é paracompleto, e

p(0.5, 0.5) é uma proposição indefinida [10]. Também se apresenta a seguinte concepção

introdutória: Grau de Incerteza: Gin (m, l) = m + l - 1 (0 £ m, l £ 1) e Grau de Certeza: Gce (m, l)

= m - l (0 £ m, l £ 1) [11].

Outra relação é definida sobre [0, 1]2: (m1, l1) £ (m2, l2) Û m1 £ m2 e l1 £ l2,

constituindo um reticulado que será simbolizado por τ, conforme Figura 1:

Figura 3- Estados Paraconsistentes no Reticulado τ



Fonte: Adaptado de (Abe, 2011)

3. METODOLOGIA

Houve encaminhamento de um questionário on-line por e-mail á trinta usuários de

TI que utilizam o ERP em suas operações diárias, onde abordou-se perguntas sobre a

percepção dos usuários referentes ás 6 características da ISO 9126-1 indicadas na Tabela 1.

Seus resultados foram agrupados por grupos de especialistas (Usuários Finais,

Analistas de Sistemas e Gerentes de TI), onde se obtiveram dados quantitativos.

A partir destes dados, utilizou-se a Lógica Paraconsistente Anotada Evidencial E

para apoiar as Fábricas de Software na decisão de qual característica de qualidade referente

á ISO 9126-1 investir esforços na correção de problemas para, por consequência, melhorar

o produto e obter satisfação dos clientes de ERP.

Abaixo, segue procedimentos para a aplicação da Lógica Paraconsistente:

a) Definição da Proposição: Para iniciar os trabalhos, partimos para a seguinte

afirmação: Houve problemas na qualidade de software ERP.

b) Fatores para análise dos especialistas: Os fatores utilizados para a análise dos

entrevistados foram os mesmos citados na Tabela 1, a partir da ISO/IEC 9126.

c) Sessões para análise dos especialistas: As sessões questionadas de acordo com

cada fator estão assim relacionadas, conforme Tabela 2:

Tabela 2 - Fatores e Sessões utilizadas na estruturação da Base de Dados

Fatores Sessões

F1 Funcionalidade

S1 - As funções que o ERP contempla satisfazem as

necessidades atuais?

F2 Confiabilidade

S1 - O ERP mantém seu nível de desempenho (não trava)

mesmo em situações críticas?

F3 Eficiência

S1 - O nível de desempenho X tempo de resposta do ERP

é equilibrado?

F4 Usabilidade

S1 - O esforço necessário para que o usuário utilize o ERP

não é relevante, software fácil de aprender e de fácil

operação?

F5 Manutenibilidade

S1 - É necessário realizar grande esforço para o upgrade

ou para efetuar manutenção no ERP?

F6 Portabilidade

S1 - O ERP trabalha em multiplataformas. Ex.: Windows,

Linux, Os2, SQL, Oracle, DB2, etc.?



Fonte: Autores

d) Definição dos grupos de especialistas: O questionário foi encaminhado para 3

grupos de especialistas em TI: Usuários Finais, Analistas de Sistemas e Gerentes de TI,

(seguindo assim norma de avaliação ISO/IEC 9126-1), onde cada grupo obteve dez

respostas, totalizando trinta usuários de ERP entrevistados.

e) Respostas dos usuários: Cada fator de qualidade foi avaliado pelos usuários de

ERP sobre os aspectos positivos e negativos (, ) que variam de 0 até 1.

f) Atribuição de pesos ás respostas dos especialistas: Foi atribuído um peso "2" nas

respostas do grupo de usuários finais, pois este é esse é o eixo central da pesquisa.

g) Construção da base de dados: A partir da Tabela 2, as respostas dos

especialistas foram agrupadas de acordo com seu grupo e os dados foram

normalizados através de média aritmética e distribuídos dentre cada tipo de

especialidade, conforme Tabela 3:

Tabela 3 -Coleta de Dados a partir de especialistas

Fonte: Autores

Com os dados da Tabela 3, extraíram-se as evidências favoráveis e contrárias dos

especialistas sobre os fatores (F1 a F6). Foram aplicadas as regras de Máx e Min.



h) Regras de maximização (Máx) e de minimização (Min): Utilizaram-se

as regras de Máx e Min às evidências dos especialistas para cada fator e sessão

identificados.

Aplicou-se as regras de maximização da evidência favorável intragrupos, sendo o

conectivo (Máx) na evidência favorável e o conectivo (Min) na evidência contrária, e a

regra de minimização da evidência favorável entre os grupos, sendo o conectivo (Min) na

evidência favorável e (Máx) na evidência contrária para os resultados obtidos nos três

grupos.

4. ANÁLISES E DISCUSSÕES

Tem-se evidência favorável ou contrária relativa às características de qualidade do

software, se houver um grau de certeza em módulo igual ou maior que 0,6. O Grau de

certeza é definido da seguinte forma: Gcert =

O critério de divisão adotado foi:

a) Gcert 0,6 Verdade (V), ou seja, FAVORÁVEL, o fator de software avaliado

pode ser considerado com qualidade;

b) Gcert -0,6 Falsidade (F), ou seja, CONTRÁRIO, o fator de software avaliado

NÃO possui com qualidade; e

c) -0,6 < Gcert < 0,6 Região entre a Verdade e a Falsidade é DÚVIDA, onde a

quantidade de dados apresentados foi inconclusiva para determinar se o fator do software

possui qualidade ou não.

Foram aplicado nos dados da Tabela 3, as regras de Máx e Min, abaixo na Tabela

4.



Tabela 4 - Graus de evidência após aplicação das regras de Max e Mini

Fa

tore

s

Seç

ões

Número de Registros: 6

Nível de Requisito:≥ 0,6

Max e Mini

entre grupos Conclusão

1R 2R Gcert Gcontr Decisão

F1 S1 0,9 0,3 0,6 0,2 FAVORÁVEL

F2 S1 0,5 0,2 0,0 -0,3 DÚVIDA

F3 S1 0,7 0,3 0,4 0,0 CONTRÁRIO

F4 S1 0,0 0,0 0,0 -1 DÚVIDA

F5 S1 0,2 0,9 -0,7 0,1 CONTRÁRIO

F6 S1 0,8 0,0 0,8 -0,2 FAVORÁVEL

Fonte: Autores

Observando os graus de evidência favorável e contrária resultantes da aplicação das

regras de MAX (OR) e MINI (AND) às evidências dos especialistas, nota-se que o grau de

certeza (Gcert) para F1 (Funcionalidade) está como Gcert 0,6, ou seja, os especialistas

afirmam que o ERP atende os quesitos de qualidade neste item.

Ao analisarmos o fator F2 (Confiabilidade) o Gcert apresentou 0,0, ou seja, os

especialistas não chegaram a uma conclusão.

Para o fator F3 (Eficiência), o Gcert apresentou 0,4, ou seja, os especialistas

informam que o ERP não oferece bons tempos de resposta e utiliza muitos recursos

computacionais.

Em relação ao fator F4 (Usabilidade), o Gcert =0,0, ou seja, os especialistas não

chegaram a uma conclusão.

Em si tratando do fator F5 (Manutenibilidade) o Gcert apresentou -0,7, ou seja, a

manutenção em ERP seja por correção de bugs, melhorias no produto ou migração de

versão são complexas de se executar.

Finalizando, para o fator F6 (Portabilidade), o Gcert apresentou 0,8, onde os

especialistas concordam que o ERP pode trabalhar em multiplataformas computacionais,

não apresentando problemas significativos.



No Quadrado Unitário do Plano Cartesiano – QUPC, adaptado de Abe [11],

apresenta-se as coordenadas e abscissas a partir da Tabela 4.

Tabela 5 - Quadrado Unitário do Plano Cartesiano (QUPC)

Fonte: Autores

Para os fatores: F2 e F4 foram apresentadas dúvidas dentre os especialistas, onde

para esclarecê-las, seja necessário de um critério mais rigoroso para avaliação, ou seja,

para uma decisão mais segura e confiável, pode ser necessário aumentar o Nível de

Requerimento, ou utilizar um número maior de especialistas na pesquisa, ou até mesmo

considerar a evidência dada em função do peso de cada especialista.

5. CONSIDERAÇÕES FINAIS

Após a aplicação da Lógica Paraconsistente, notou-se que os fatores F3 (Eficiência)

e F5 (Manutenibilidade) necessitam de melhorias significativas relacionadas à qualidade

em software ERP, segundo os usuários de ERP questionados.



Com esta pesquisa, foi possível identificar e avaliar pela percepção do usuário,

respaldado pela ISO/IEC 9126, como os softwares ERP são caracterizados sob o aspecto

de qualidade.

Foi a partir da Lógica Paraconsistente Anotada Evidencial Eτ, que se avaliou que

dentre as seis características de qualidade estudadas, duas delas, Eficiência e

Manutenibilidade, devem ser revistas e melhor estruturadas pelas fábricas de software.

Concluindo, a Lógica Paraconsistente Anotada Evidencial Eτ foi fundamental para

eliminar as contradições, auxiliando a gestão das fábricas de Software em quais

características de qualidade devem investir, melhorando assim seus processos e, por

consequência, seus produtos de software ERP, atingindo assim os objetivos propostos no

início deste estudo.



REFERÊNCIAS

1. Abe, J.M., et al.: Lógica Paraconsistente Anotada Evidencial E, pp. 38–39.

Comunicar, Santos, 2011.

2. Cherene, Lumena Paes; DA SILVA, Luciano Souza; SILVA, Simone Vasconcelos.

Dificuldades e benefícios na implementação de um sistema de gestão empresarial

(Sap R/3). PerspectivasOnLine 2007-2010, v. 4, n. 16, 2014.

3. Costa, Ivanir, [et al.]. Qualidade em Tecnologia da Informação. São Paulo:

Atlas,2013.

4. Crosby,P.B. Quality is Free: the Art of Making Quality Certain. Denver: Mentor

Books, 1992.

5. De Carvalho, F.R., Brunstein, I., Abe, J.M.: Paraconsistent Annotated Logic in

Analysis of Viability: in approach to product launching. In: Dubois, D.M. (ed.),

vol. 718, pp. 282–291, 1997.

6. De Carvalho, F.R., Brunstein, I., Abe, J.M.: Decision Making based on

Paraconsistent Annotated Logic, pp. 55–62. IOS Press, 2005.

7. De Carvalho, F.R., Abe, J.M.: Tomadas de decisão com ferramentas da Lógica

Paraconsistente Anotada. São Paulo. Blucher, pp. 37–47, 2011.

8. Deming, W. Edwards. Qualidade: A revolução da administração. Tradução de

Clave comunicações e Recursos Humanos. Rio de Janeiro: Marques Saraiva, 1990.

9. International Organization for Standardisation. ISO/IEC: 9126 Information

Technology-Software Product Evaluation-Quality characteristics and guidelines for

their use, 1991.

10. Laudon, K. C., Laudon, J. P.: Management information systems. 6. ed. Upper

Saddle River: PrenticeHall, 2014.

11. O'Brien, James A. Administração de Sistemas de Informação. [S.l.]: AMGH,

2013. 620 p. ISBN 8580551110

https://pt.wikipedia.org/wiki/Especial:Fontes_de_livros/8580551110



12. Pressman, Roger S. Engenharia de Software. 8. ed. São Paulo: McGraw-Hill, 2011

13. Sommerville, Ian. Engenharia de Software. São Paulo: Pearson Addison-Wesley,

2011.

Método Paraconsistente de Decisão para Controle Inteligente de Semáforos - Escolha de Especialistas


Método Paraconsistente de Decisão para Controle Inteligente de

Semáforos - Escolha de Especialistas

Eduardo P. Dacorso1, Jair M. Abe

1,2


Paulo, Brasil


CEP 04026-002 – São Paulo – SP – Brasil


Resumo - Esse artigo apresenta o detalhamento dos motivos de escolha dos especialistas

para o Sistema Especialista de Tomada de Decisão Paraconsistente. O Sistema apresenta

uma visão inovadora de Semáforos Inteligentes Autônomos que podem tomar decisão a

respeito do ciclo semafórico sem o uso de um Centro de Operação de Equipamentos, com

auxílio do Método Paraconsistente de Decisão e do Arduino. É importante reforçar que o

modelo apresentado nesse artigo está limitado a um trecho da Avenida Santo Amaro,

porém outros devem ser desenvolvidos, a fim de atender a vasta gama de cruzamentos de

vias passíveis de semaforização. Porém possibilita uma melhor compreensão do

pensamento embutido no sistema.

Palavras-chave: Mobilidade urbana, Semáforo inteligente, Arduino, Lógica

Paraconsistente.

Abstract - This paper provides a breakdown of the reasons for the specialists chosen for

Paraconsistent Decision Making Expert System, presented previously on (DACORSO, et.

al, 2016). The System presents an innovating idea of Freestanding Intelligent Traffic

Signals that can take decision about the traffic signal cycle without an Equipment

Operation Center, with the Paraconsistent Decision Making Method and Arduino. It is





important to emphasize that the model presented in this article is limited to a section of

Avenida Santo Amaro, but others must be developed in order to meet the wide range of

crossings of roads subject to signalization. However allows a better understanding of the

thought built into the system.

Keywords: Urban mobility, intelligent traffic light, Arduino, Paraconsistent Logic.

1. INTRODUÇÃO

O Método Paraconsistente de Decisão baseia-se na Lógica Paraconsistente e através

do uso de especialistas que opinam com graus de certeza e incerteza sobre uma

determinada proposição. Proporcionando uma tomada de decisão extremamente rápida e

com alto grau de confiabilidade.

Portanto esse artigo trata de que forma chegou-se aos especialistas necessários para

o controle semafórico, porém, antes do detalhamento é importante apresentar o modelo de

cruzamento eleito, composto por:

Uma via principal de duas pistas, sentidos opostos, separadas por um canteiro,

designada como Via Principal ou VP.

Duas vias transversais secundárias, de mão e pista únicas, sentidos opostos,

designadas como Vias Transversais ou VT.

Assemelhando-se a um trecho da Av. Santo Amaro; entre as Ruas Dr. Guilherme

Bannitz/João Lourenço e Dr. Alceu de Campos Rodrigues/Bueno Brandão, situada no

bairro Vila Nova Conceição, São Paulo Capital.



Figura 1 - Mapa da região objeto do estudo

Fonte: Waze(2016)

A facilidade em encontrar esse tipo de cruzamento, tanto na própria cidade de São

Paulo, bem como em outras cidades do Brasil e exterior, foi o motivo principal de escolha

deste tipo de cruzamento. Outro fato é que a maioria das Avenidas principais de grandes

cidades assemelha-se a este modelo, necessitando pequenos ajustes de parâmetros apenas,

e, assim, permitindo uma melhora no controle semafórico de boa parte dos cruzamentos de

vias principais.

Outros modelos de cruzamentos tais como:

Semáforo de três fases;

Vias de mão dupla (VP e VT);

Rotatórias semaforizadas;

Será objeto de outros artigos uma vez que possuem características específicas, ou

ainda o tratamento da fase de pedestres, ou até mesmo semáforos apenas para pedestres

(aqueles que não estão instalados em um cruzamento de vias).

Como o intuito é analisar as possibilidades e condições do trânsito, será utilizado

um mapa ilustrativo mais simples do local conforme a Figura 2 abaixo.



Figura 2 - Mapa ilustrativo da localidade

Fonte: Autores

2. O MÉTODO PARACONSISTENTE DE DECISÃO

Apesar de já existirem sistemas de controle semáforo em tempo real em uso, que

utilizam Contadores Veiculares (CV) e algoritmos especialistas para otimizar os ciclos

semafóricos, nenhum utiliza LPA ou MPD em seus algoritmos que trará uma série de

benefícios tais como: (BABICHEVA, 2015a), (BABICHEVA, 2015b), (ZHANG; XU;

CAI, 2012), (PASHCHENKO; KAMENEV; KHOLODILOV, 2015), (ZENG; ZHANG,

2011), (YU et al., 2013), (GOKULAN; SRINIVASAN, 2010), (VANCHERI;

GIORDANO; ANDREY, 2014), (YUN; YIN; BING-QUAN, 2010), (CASTÁN et al.,

2014), (JUNIOR; FROZZA; MOLZ, 2015), (MANNION; DUGGAN; HOWLEY, 2015),

(KAI, 2011).

Necessidade de poucos dados para tomada de decisão;

Rapidez na tomada de decisão;

Decisões com alto grau de precisão/confiabilidade.

Consequentemente, gerenciamento mais eficiente dos semáforos propiciando

melhor aproveitamento das vias e consequentemente maior fluidez.



É importante ressaltar que há apenas um estudo proposto em (NAKAMATSU;

ABE; AKAMA, 2007) no qual o controle semafórico utiliza LPA com método

diferenciado. Porém é interessante citar outras propostas de melhoria de controle

semafórico tais como:

Segundo CARVALHO e ABE, 2011, o MPD parte de uma proposição inicial, que

no caso desse projeto é se o seguimento AVP03 necessita mais tempo de verde, e possui

oito etapas:

Estabelecer o nível de exigência para a decisão que se deseja tomar.

Selecionar fatores que causam maior influência na decisão.

Estabelecer as seções, se necessário, para cada um dos fatores. A quantidade de

seções não é limitada, porém não se deve exagerar. Quanto mais seções, maior a

granularidade de análise.

Construir a base de dados. Constituída pelos fatores e respectivos pesos e valores de

evidência favorável (grau de crença ) de evidência desfavorável (grau de descrença ),

atribuídos por especialistas escolhidos convenientemente para opinar. Quando há seções,

os graus e devem ser atribuídos a cada combinação Fator-Seção. A base de dados pode

ser formada por dados estatísticos provenientes de experiências anteriores.

Fazer a pesquisa de campo / levantamento de dados a fim de confrontar em que

Fator-Seção (condição) o caso em análise se encontra.

Mediante o resultado da etapa 5, obter os respectivos valores de e , para cada

Fator-Seção. Através das técnicas de maximização (operador MÁX) e de minimização

(operador MÍN) da lógica Et.



Obter o grau de evidência favorável Grau de Certeza (Gce) e o Grau de Incerteza

(Gin), denominado como baricentro dos pontos que representam os fatores escolhidos no

reticulado .

Tomar a decisão, segundo a regra de decisão ou o algoritmo Para-analisador.

Figura 3 - Reticulado (ou Quadro Unitário do Plano Cartesiano - QUPC)

Fonte: Autores

A região que importa nesse projeto é a Área da Verdade (AV), pois uma vez que os

valores finais de e , que definem o baricentro geral mediante o cenário apresentado

(combinações de Fator-Seção). Quando as coordenadas se encontrarem nessa região o

sistema calculará o melhor ciclo semafórico para as condições de trânsito. É importante

notar que nos estudos realizados, o nível de exigência foi determinado em 0,60, porém isso

não significa que há uma certeza de mudança do ciclo de 60%, mas sim de 92% pois a AV

representa apenas 8% da área do Reticulado .



Para maiores detalhes a respeito da Lógica Paraconsistente e do Método

Paraconsistente de Decisão, recomenda-se a leitura de ABE, et al., 2011, COSTA, et al.,

1999 e CARVALHO e ABE, 2011.

3. ESCOLHA DOS ESPECIALISTAS

Esse capítulo apresenta a análise do cenário exposto no mapa da Figura 2 (repetido

abaixo para facilitar a visualização), para entender como foram escolhidos os especialistas,

como atuam cada um deles e como foram atribuídos os respectivos Graus e .

Figura 4 - Mapa ilustrativo da localidade

Fonte: Autores

Focando no seguimento designado como AVP03, controlado pelo semáforo SVP-

03, iniciando uma análise dos segmentos da VP e posteriormente pelos seguimentos das

VTs, e como os mesmos atuam sobre o AVP03, pode-se concluir que:

O seguimento AVP01 atua como agente de vazão para o seguimento AVP03 e

AVT01;

O seguimento AVP05 atua como agente de demanda para o seguimento AVP03 e

AVT03;



Os seguimentos AVP02, AVP04 e AVP06 não atuam nem como agente de vazão,

nem como agentes de demanda;

O seguimento AVT01 atua como agente de diminuição de vazão por ser agente de

demanda do AVP01 e AVT02, apesar do AVT02 não afetar diretamente o AVP03;

O Seguimento AVT02 não atua como agente de vazão nem de demanda para o

AVP03;

O Seguimento AVT03 atua como agente de diminuição de demanda por ser agente

de vazão para o seguimento AVP05 e AVT04;

O seguimento AVT04 atua com agente de demanda para os seguimentos AVP03 e

AVT03;

Com a finalidade de facilitar a visualização de como cada seguimento atua sobre o

AVP03, abaixo uma tabela de referência cruzada:

Tabela 1- Referência cruzada de ação entre seguimentos (Foco AVP03)

Fonte: Autores

Onde DEM representa agente de demanda, e VAZ agente de vazante.

Como o foco desse artigo é compreender a escolha dos especialistas, a análise será

somente sobre o seguimento AVP03, bastando efetuar o raciocínio reverso para o outro

sentido, do seguimento AVP04, e assim sucessivamente. Entretanto a título curiosidade, a

tabela 2 compreendendo o sentido contrário.

AVP01 AVP02 AVP03 AVP04 AVP05 AVP06 AVT01 AVT02 AVT03 AVT04

AVP01 VAZ VAZ VAZ

AVP02 DEM

AVP03 DEM VAZ DEM VAZ VAZ

AVP04

AVP05 DEM DEM

AVP06 VAZ

AVT01 DEM DEM DEM

AVT02 VAZ VAZ

AVT03 VAZ VAZ VAZ

AVT04 DEM DEM DEM



Tabela 2 - Referência cruzada de ação entre seguimentos (AVP03 e AVP04)

Fonte: Autores

A fim de propiciar melhor compreensão, no mesmo mapa apresentado

anteriormente são destacados todos os segmentos que atuam sobre o AVP03.

Figura 5 - Mapa com seguimentos destacados

Fonte: Autores

Portanto, os CVs que armazenam as quantidades e percentuais de ocupação são os

especialistas, que conforme a condição do trânsito, atribuirão os valores de e . Nesse

cenário especificamente serão representados pela mesma sigla que os respectivos

AVP01 AVP02 AVP03 AVP04 AVP05 AVP06 AVT01 AVT02 AVT03 AVT04

AVP01 VAZ VAZ VAZ

AVP02 DEM DEM

AVP03 DEM VAZ DEM VAZ VAZ

AVP04 VAZ DEM VAZ VAZ

AVP05 DEM DEM

AVP06 VAZ VAZ

AVT01 DEM DEM DEM DEM

AVT02 VAZ VAZ VAZ

AVT03 VAZ VAZ VAZ

AVT04 DEM DEM DEM DEM



seguimentos, sendo: AVP01, AVP03, AVP05, AVT01, AVT03 e AVT04. Seus

agrupamentos são mostrados no Capítulo 4.

4. MPD APLICADO AO PROJETO

O MPD parte de uma proposição inicial, geralmente uma pergunta, e a partir daí as

oito etapas definidas por Carvalho e Abe (2011), esse Capítulo se dedicará à explanação

destas etapas.

Portanto antes de adentrar às etapas do MPD, é necessário definir a proposição.

Deve ser dado mais tempo de verde ao semáforo SVP03?

Etapa 1 – Definição do Nível de Exigência (NE)

Através de várias simulações efetuadas em planilha eletrônica chegou-se à

conclusão que um NE de 0,60 como bastante, que representa de fato 92% de Grau de

Certeza, conforme demonstração dos cálculos a seguir.

O Reticulado possui a área 1, uma vez que e tem o valor máximo de 1.

Portanto 1 x 1 = 1

AV é definida pelo triângulo definido entre 0,60 e 1, portanto o tamanho de seus

catetos é 1 – 0,60 = 0,40

A área de AV é 0,40 x 0,40 / 2 = 0,08

Então o Nível de Exigência/Certeza é 1 – 0,08 = 0,92 ou 92%

Etapas 2 e 3 – Definição de Fatores e Seções

Para facilitar e acelerar o processo, as etapas 2 e 3 são tratadas de uma só vez.

Um dos pontos inovadores desse projeto, além do uso do MPD e da plataforma

Arduino para dar Inteligência a cada cruzamento semaforizado, é o fato de que o sistema

enxerga a lotação dos arredores que importam, conforme explicado no capítulo anterior.



Os dois Fatores definidos foram justamente as condições de ocupação dos

seguimentos envolvidos na tomada de decisão conforme exposto no Capítulo 3. Sendo o

Fator 1 (F1), composto pelas taxas de ocupação provenientes dos CVs das VPs, dividido

em três Seções (S1, S2 e S3). O Fator 2 (F2), composto pelas taxas de ocupação

provenientes dos CVs das VTs, também dividido em três seções. Ambos conforme Tabela

3.

Tabela 3 - Fatores e Seções

Fonte: Autores

Etapa 4 – Construção da Base de Dados

A Base de Dados é representada em uma planilha eletrônica, na qual são mostrados

todos os dados referentes aos graus e . Ou seja, conforme a condição de trânsito

verificada pelo sistema, em tempo real, é atribuído os graus e respectivo.

Tabela 4 - Base de dados do MPD

Fonte: Autores

S1 AVP03 >= 50% < 70%, AVP05 <= 50%, AVP01 >= 90% F1S1

S2 AVP03 >= 70% <= 80%, AVP05 >= 70, AVP01 <=80 F1S2

S3 AVP03 > 80%, AVP05 >= 70, AVP01 <=70 F1S3

S1 AVT03, AVT01 e AVT04 > 66% F2S1

S2 AVT03, AVT01 e AVT04 > 33% <= 66% F2S2

S3 AVT03, AVT01 e AVT04 <= 33% F2S3

Fator

&

Seção

Fator Seção Condição

Estatísticas das Vias TransversaisF2

Descrição

Estatístias da Via PrincipalF1

1 1 2 2 3 3

S1 53% 60% 75% 55% 20% 75%

S2 95% 30% 90% 30% 90% 20%

S3 100% 10% 100% 5% 100% 10%

S1 20% 100% 20% 65% 22% 68%

S2 84% 20% 90% 20% 81% 20%

S3 100% 0% 100% 10% 100% 0%

Estatísticas

das VPsF1

Estatísticas

das VTsF2

Descrição

Grupo A Grupo B

AVT01 AVT04AVT03

AVP01AVP05AVP03

Fator Seção



Então para cada combinação Fator – Seção são atribuídos os graus de evidência e

.

Os especialistas foram agrupados como exposto acima pelos seguintes critérios:

AVP03 no grupo unitário A por ser o objeto em análise;

AVT03 no grupo unitário A por ser o único agente de vazão, entre as VTs, em

relação ao AVP03;

AVP01 e AVP05 no grupo não unitário B por serem pertencentes à mesma via

(VP), pois mesmo sendo um de vazão e outro de demanda representam a situação da VP;

AVT01 e AVT04 no grupo não unitário B por serem agentes de demanda, entre as

VTs, em relação ao AVP03;

É interessante frisar que as Seções S1 são as menos favoráveis à mudança do tempo

de verde, as S2 medianas e as S3 as mais favoráveis em ambos os Fatores.

Etapa 5 - Pesquisa de campo / Levantamento de dados

Essa etapa é realizada pelo sistema em tempo real, não cabendo aqui maiores

explicações ou detalhamentos a respeito. Porém compreende-se que está claro que tal

levantamento é efetuado pelos CVs.

Etapa 6 - Cálculo dos Graus de Certeza e Incerteza

Para chegar-se ao resultado que permite a tomada de decisão são necessários

executar primeiramente o processo de maximização. Este visa eliminar discrepâncias entre

opiniões dentro de um mesmo grupo através da função Máx. A função Máx é definida por:

Máx ()Gn e Mín()Gn

Sendo Gn cada grupo existente na base de dados, portanto o resultado da

maximização visa selecionar os maiores graus favoráveis e os menores desfavoráveis de



cada grupo. Estes serão utilizados na minimização. Abaixo o resultado da maximização da

base de dados, com os valores selecionados destacados em negrito.

Tabela 5 - Resultado da Maximização

Fonte: Autores

O processo a seguir, a minimização, visa eliminar as discrepâncias entre grupos

através da função Mín, e é definida por:

Mín ()GA, ...,Gn e Máx()GA, ...,Gn

Resultando na tabela abaixo.

Tabela 6 - Resultado da Minimização

Fonte: Autores

Finalizada a minimização é possível calcular os graus de certeza e incerteza para

cada combinação Fator – Seção, conforme equações abaixo:

Grau de Certeza: Gce(μ, λ) = μ - λ

Grau de Incerteza: Gin(μ, λ) = μ + λ – 1

A A B B

S1 53% 60% 75% 55% 20% 75% 53% 60% 75% 55%

S2 95% 30% 90% 30% 90% 20% 95% 30% 90% 20%

S3 100% 10% 100% 5% 100% 10% 100% 10% 100% 5%

S1 20% 100% 20% 65% 22% 68% 20% 100% 22% 65%

S2 84% 20% 90% 20% 81% 20% 84% 20% 90% 20%

S3 100% 0% 100% 10% 100% 0% 100% 0% 100% 0%

Estatísticas

das VPsF1

Estatísticas

das VTsF2

Descrição

Grupo A Grupo B Maximização

AVT01 AVT04AVT03

AVP01AVP05AVP03 Grupo B

Fator Seção

Grupo A

Grupo A Grupo B

A A B B

S1 53% 60% 75% 55% 53% 60%

S2 95% 30% 90% 20% 90% 30%

S3 100% 10% 100% 5% 100% 10%

S1 20% 100% 22% 65% 20% 100%

S2 84% 20% 90% 20% 84% 20%

S3 100% 0% 100% 0% 100% 0%

Estatísticas

das VPsF1

Estatísticas

das VTsF2

Descrição

Maximização

Grupo B

Fator Seção

Grupo A

Minimização

Grupo A Grupo B



Etapa 7 – Cálculo do Baricentro

Para obter-se o baricentro do Gce sendo b(Gce), e do Gin sendo b(Gin), deve-se

calcular a média ponderada das evidências favoráveis e desfavoráveis, conforme as

equações abaixo:

b(Gce) = Pi i

___________

Pi

b(Gin) = Pi i

___________

Pi

E em caso de todos os pesos serem iguais, basta calcular a média aritmética

conforme as equações abaixo:

b(Gce) = Pi i

___________

n

b(Gin) = Pi i

___________

n

Uma vez que o valor do Baricentro seja maior ou igual ao NE sabe-se que o ponto

referente às coordenadas (Gce,Gin) está na AV, permitindo a tomada de decisão com a

confiabilidade desejada.

Abaixo algumas demonstrações dos resultados dos cálculos para cenários os quais

apresentam condições favoráveis, incertas ou desfavoráveis à mudança de tempo de verde

do segmento AVP03.



Tabela 7 - Cenário favorável ao aumento de tempo de verde

Fonte: Autores

Tabela 8 - Cenário incerto ao aumento de tempo de verde

Fonte: Autores

Tabela 9 - Cenário desfavorável ao aumento de tempo de verde

Fonte: Autores

Etapa 8 – Tomada de decisão

A decisão deverá ser tomada com uso do algoritmo para-analisador, mediante a

posição no Reticulado , ou Quadrado Unitário do Plano Cartesiano (QUPC). Nesse

projeto foi estipulado que somente quando estiver em AV, deve-se prover mais tempo de

verde ao objeto em análise, nesse exemplo o SVP03.

O fato de recalcular o ciclo semafórico somente quando na área AV traz não

somente alto grau de certeza, mas também economia de processamento, uma vez que

somente em situações de trânsito mais intenso, porém favorável à troca, invocarão a rotina

de cálculo, baseada na Fórmula de Webster (CET, 2015).

Fi Si G G

F1 S2 60% 20%

F2 S3 100% 0%

80% 10%

Grau de

Certeza

Baricentro Geral

70%

FAVORÁVEL

Grau de

Incerteza

Fi Si G G

F1 S2 60% 20%

F2 S1 -80% 20%

-10% 20%

Grau de

Certeza

Baricentro Geral

-30%

INCERTO

Grau de

Incerteza

Fi Si G G

F1 S1 -7% 13%

F2 S1 -80% 20%

-44% 17%

Grau de

Certeza

Baricentro Geral

-60%

DESFAVORÁVEL

Grau de

Incerteza



Conforme foi demonstrado anteriormente, o NE maior ou igual a 0,6, ou 60%,

corresponde ao grau de certeza de 92%. Para que seja mais fácil e consulta ao QUPC, o

mesmo é apresentado novamente na Figura 6, onde pode-se notar a AV destacada na cor

verde. Ou seja, quando as coordenadas resultantes de todas as combinações Fator-Seção

estiverem posicionadas na área AV, determinará que o sistema recalcule o CS.

Figura 6 - O Reticulado

Fonte: Autores

5. CONCLUSÕES

A escolha dos especialistas, neste projeto, possibilita a tomada de decisão

multifatorial de forma simples e rápida e com alta confiabilidade. O sistema leva em

consideração fatores tais como a condição de congestionamento do segmento subsequente,

sendo que, quando o mesmo se apresenta muito cheio, desfavorece o recálculo do tempo de

verde para maior.



O MPD é um método rápido e simples, no qual é possível tomar decisões rápidas e

confiáveis, sem a necessidade de cálculos complexos, bem como sem necessidade de alto

poder computacional.



REFERÊNCIAS

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Editora Comunicar, 2011.

2. CARVALHO, F. R. D.; ABE, J. M. Tomadas de decisão com ferramentas da

Lógica Paraconsistente Anotada. São Paulo: Editora Blucher, 2011.

3. CET. Manual Básico de Operação Semafórica, São Paulo, Mar 2015.

4. COSTA, N. C. A. et al. Lógica Paraconsistente Aplicada. 5. ed. São Paulo: Atlas

S.A., 1999.

5. BABICHEVA, T. S. The Use of Queuing Theory at Research and Optimization of

Traffic on the Signal-controlled Road Intersections. Procedia Computer Science,

v. 55, n. Itqm, p. 469–478, 2015.

6. BABICHEVA, T. S.; BABICHEV, D. S. Numerical Methods for Modeling of

Traffic Flows at Research and Optimization of Traffic on the Signal-controlled

Road Intersections. Procedia Computer Science, v. 55, p. 461–468, 2015.

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61–68, 2014.

8. GOKULAN, B. P.; SRINIVASAN, D. Distributed geometric fuzzy multiagent

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9. JUNIOR, G. D.; FROZZA, R.; MOLZ, R. F. Simulação de controle adaptativo de

tráfego urbano por meio de sistema multiagentes e com base em dados reais.

Revista Brasileira de Computação Aplicada, v. 7, n. 3, p. 65–81, 30 out. 2015.

10. KAI, B. Study of Dynamic Area Coordination Control of Urban Traffic Based on

Reinforcement Learning. Electronic Technology, 2011.



11. MANNION, P.; DUGGAN, J.; HOWLEY, E. Parallel Reinforcement Learning for

Traffic Signal Control. Procedia Computer Science, v. 52, n. 0, p. 956–961, 2015.

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13. PASHCHENKO, F. F.; KAMENEV, A. V.; KHOLODILOV, D. S. Modeling and

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14. VANCHERI, A.; GIORDANO, P.; ANDREY, D. FUZZY LOGIC BASED

MODELING OF TRAFFIC FLOWS INDUCED BY REGIONAL SHOPPING

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16. YUN, W.; YIN, H.; BING-QUAN, F. Modeling and simulation of intersection

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17. ZENG, Z.; ZHANG, S. Notice of Retraction The design of traffic lights fuzzy

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18. ZHANG, M.; XU, J.; CAI, Y. Heuristic Ant Algorithm for Road Network Traffic

Coordination Control. 2012.

Método Paraconsistente para Abertura de Ponto Comercial na Cadeia Varejista de Telefonia Móvel


Método Paraconsistente para Abertura de Ponto Comercial na

Cadeia Varejista de Telefonia Móvel

Luiz Carlos Machi Lozano1, Jair Minoro Abe

1,2, Caique Zaneti Kirilo

1, Renato

Hildebrando Parreira1


Paulo, Brasil


[email protected]

Resumo – Este trabalho aplica os conceitos da Lógica Paraconsistente Anotada Evidencial

E, no processo de tomada de decisão de abertura ou não de um novo ponto comercial na

cadeia varejista de telefonia móvel. No Brasil, 48% das empresas encerram suas atividades

ou trocam de proprietários nos primeiros trinta e seis meses de existência. Fatores como

localização, faturamento da concorrência, fluxo de pessoas, classe social do público alvo,

produtos que serão ofertados, valor do investimento, quantidade de concorrentes, qualidade

da mão de obra local, logística e serviços essenciais oferecidos na região, devem ser

levados em consideração. Para os seres humanos quanto maior o número de elementos

envolvidos no processo decisório, maior será a chance de uma decisão errônea. O método

de análise utilizado imita o comportamento do cérebro humano utilizando conceitos de

certeza e incerteza, extraindo as contradições. Para tal, é criada uma base de conhecimento

dividida nas seguintes fases: Fase um, definir o problema a ser estudado (proposição),

definir o conjunto de elementos que farão parte da análise (fatores), definir subfatores caso

necessário (Seções), definir um conjunto de especialistas, que forneceram os graus de

evidência favorável (certeza) e desfavorável (incerteza), são indicados um número mínimo

de quatro especialistas, definir a importância de cada especialista no processo decisório




através da atribuição de pesos e atribuir os especialistas em grupos de conhecimento; Fase

dois, cada especialista deve definir a importância de cada fator no processo decisório

através da atribuição de um peso. Durante o processo de análise serão considerados os

pesos atribuídos a cada especialista e os pesos atribuídos por cada especialista aos fatores,

através do cálculo de um peso resultante para cada fator oriundo da média ponderada dos

pesos atribuídos, cada especialista deverá atribuir os graus de evidencia favorável e

desfavorável a cada fator e seção, neste estudo, as seções são necessárias representando

subfaixas em cada fator. Após a formação da base de conhecimento os usuários poderão

realizar uma análise real sobre a abertura de um novo ponto comercial, escolhendo os

subfatores correspondentes a situação de campo. Como ferramenta tecnológica foi

utilizado o software ParaDecision-making Conference Nott, versão Professional, que

aplica todos os conceitos da Lógica E. O software irá realizar o processo de maximização

e minimização e ao seu término, será apresentada, ao usuário, a decisão da análise: viável,

indefinido ou inviável. A saída pode ser customizada. O processo de abastecimento de

conhecimento pode ser realizado através de uma rede de computadores. O software

executa o processo decisório aproveitando as certezas e incertezas não apenas de uma

pessoa, mas sim do grupo de especialistas, extraindo as contradições dos participantes.

Como resultado, é obtida uma decisão compartilhada, e não mais uma decisão

individualizada, melhorando o nível de assertividade.

Palavras-chave: Lógica Paraconsistente Anotada Evidencial E, Abertura de Ponto

Comercial na Cadeia Varejista, Tomada de Decisão.

1. Introdução

Diariamente todos os seres humanos são submetidos a situações que necessitam de

tomadas de decisão, desde situações banais como decidir se irão correr ou ver mais um



programa de televisão, ou mesmo decidir se vão colocar o lixo para fora neste momento ou

mais tarde (Calado, Marques and Pinto 2007).

No caso particular das empresas, uma decisão equivocada pode resultar na perda do

investimento realizado ou até mesmo o fechamento do empreendimento. Auxiliar

comerciantes na aquisição de um novo ponto comercial para que este se torne sustentável,

é de suma importância, visto que 48% das empresas fecham as portas nos primeiros três

anos (Pequenas Empresas & Grandes Negócios 2012). Vários comércios foram fechados

por falta de fatores consistentes na tomada de decisão. Levando-se em consideração que a

pequena e média empresa são responsáveis por grande parte das vagas de trabalho. O

fechamento dessas empresas pode causar perdas irreparáveis de postos de trabalho.

Alguns fatores devem ser levados em conta no momento da escolha de um ponto

comercial, como por exemplo, a localização, faturamento da concorrência na região, fluxo

de pessoas que passam pelo local diariamente, tipo do público da região para adequação

dos produtos que serão ofertados, valor do investimento, quantidade de concorrentes na

região, mão de obra qualificada para administrar o negócio, logística e serviços essenciais

oferecidos na região.

1.1. Micro, Pequenas e Médias empresas no Brasil

As micro, pequenas e médias empresas (MPMEs) não são responsáveis apenas pela

geração de empregos, também são responsáveis pela geração de divisas, pois

proporcionam inovação e redução de desequilíbrios regionais, com isso se tornam

indispensáveis à economia de um país (NETO and FILHO 2006).

No Brasil, anualmente, são abertas 470.000 novas empresas por ano, porém destas

50% fecham antes de terminar o segundo ano, segundo o Serviço Brasileiro de Apoio às

Micro e Pequenas Empresas (NETO and FILHO 2006).



As MPMEs são definidas pelo faturamento anual ou seu número de funcionários,

porém como auxilio no entendimento desse tipo de empresa podemos classifica-las

qualitativamente (CONTANI, DE MELLO and SAVOIA 2012).

Segundo muitos estudos a questão empreendedora é vista como questão de sucesso

para as MPMEs, isso é muito importante quando se trata de empresas que estão adquirindo

outras empresas, produzindo assim ganhos com eventuais sinergias (CONTANI, DE

MELLO and SAVOIA 2012).

No Brasil o papel das MPMEs é muito significativo, pois a economia depende

muito dessas empresas. Elas são responsáveis por 60% da mão de obra empregada, por

90% das empresas existentes e 20% do PIB nacional (LONDON 2013).

A própria conceituação do que é uma pequena e uma média empresa deve ser

revista. O SEBRAE considera uma empresa média aquela que tem de 100 a 500

empregados. Em um mundo de forte aplicação de tecnologias, é cada vez mais comum

encontrar empresas com menos de 500 empregados entre as maiores do país em

faturamento (LONDON 2013).

No Estado de São Paulo, as micro e pequenas empresas (MPEs) registraram, em

julho de 2015, uma queda de 5,7% em seus faturamentos, considerando o mesmo período

do ano de 2014, tendo pela sétima vez consecutiva um recuo em comparação com um mês

igual ao ano anterior (G1 2015). O SEBRAE aponta a queda no faturamento das MPEs à

diminuição da demanda por produtos, tanto das famílias quanto de outras empresas, já que

os pequenos negócios dependem muito do mercado interno estar aquecido (G1 2015). As

expectativas dos empresários paulistas para o faturamento nos próximos seis meses

apontam: 61% acreditam em estabilidade, 18% esperam melhora e 10% esperam piora (G1

2015).



1.2. Abertura de um ponto comercial

Ao se tomar a decisão de abrir ou não um negócio, ampliar ou não o número de

pontos comerciais o risco de fracasso se apresenta de forma devastadora. Este trabalho se

apresenta com um método preventivo ao desperdício de recursos e até mesmo ao fracasso

de uma empreitada que poderia ter sucesso, caso o ponto onde o negócio deve ser

implantado fosse mais bem analisado e a opinião de conhecedores no assunto respeitada.

1.3. Lógica Paraconsistente Anotada Evidencial E

Cumpre destacar que foi o brasileiro, Prof. Dr. Newton Carneiro Affonso da Costa,

que desenvolveu sua carreira de professor na Universidade Federal do Paraná e na

Universidade de São Paulo, o inventor da lógica paraconsistente, em 1958, tendo como

precursores os poloneses J. Łukasiewicz e S. Jaskowski e o russo N. A. Vasiliev

(CARVALHO e ABE 2011).

A tomada de decisão é o processo cognitivo pelo qual se escolhe um plano de ação

dentre vários outros (baseados em variados cenários, ambientes, análises e fatores) para

uma situação-problema. Todo processo decisório produz uma escolha final. A saída pode

ser uma ação ou uma opinião de escolha. Ou seja, a tomada de decisão refere-se ao

processo de escolher o caminho mais adequado, em uma determinada circunstância

(SHIMIZO 2006).

Qualquer decisão tomada, em uma empresa, afetará o estado geral, por isso, tem

que ser bem pensada a alternativa a ser escolhida, pois, deve-se pautar a tomada de decisão

orientando-se e definindo caminhos a serem percorridos e pesar o que poderá ser afetado

através desta decisão (SHIMIZO 2006).

Prof. Da Costa desenvolveu uma família de lógicas paraconsistentes, os sistemas

Cn, a teoria de conjuntos e a lógica de predicados correspondentes, ou seja, contendo todos

http://pt.wikipedia.org/wiki/Cogni%C3%A7%C3%A3o

http://pt.wikipedia.org/wiki/Processo_Decis%C3%B3rio



os níveis lógicos comuns. Sobre esse tema, Prof. Da Costa ministrou aulas e palestras em

todos os países das Américas do Sul e do Norte e em alguns países da Europa

(CARVALHO e ABE 2011). Ao se analisar o mundo real, lidamos com indefinições,

situações de inconsistências e muitas vezes temos apenas um reconhecimento parcial dos

fatos e objetos – isto, no entanto, não impede o desenvolvimento do raciocínio humano que

está além da relação binária de verdade e falsidade (MARTINS 2003). A necessidade de

demonstrar e dar tratamento a situações contraditórias e não triviais levou ao aparecimento

de uma lógica subjacente para os sistemas formais denominadas lógicas paraconsistentes

(DA COSTA, et al. 1999).

A necessidade de se tomar decisão ocorre num momento de impasse em que a mais

de uma opção a seguir. Cada um de nós toma decisão baseada em aspectos subjetivos, a

subjetividade não tem medida perfeita ela é organizada, sistemática e objetiva (SHIMIZO

2006).

A Lógica Paraconsistente figura entre as chamadas lógicas não clássicas, por conter

disposições contrárias a alguns dos princípios básicos da Lógica Aristotélica, tais como o

princípio da contradição. Sob a ótica aristotélica, qualquer afirmação é necessariamente

verdadeira ou falsa. Segundo a Lógica Paraconsistente, uma sentença e a sua negação

podem ser ambas verdadeiras (DA COSTA, et al. 1999). Trabalha com proposições do tipo

p (μ, λ), onde p é uma proposição e (μ, λ) indicam os graus de evidência favorável e

evidência desfavorável, respectivamente. O par (μ, λ) é denominado constante de anotação,

estando os valores de μ e λ limitados entre 0 e 1 (ABE 2009). O processamento dos dados

de entrada dá-se pela aplicação de conectivos de minimização e maximização entre as

formulas atômicas A e B que definem o estado resultante da saída, considerando os

proposicionais com seus respectivos graus de certeza e incerteza pA (μ 1, λ1) e pB (μ2,

λ2), inicialmente obtém-se o maior valor entre os graus de certeza (μ1 OR μ2) obtendo o



grau de certeza resultante (μR) em seguida minimizando os graus de incerteza (λ1 OR λ2)

obtendo o grau de incerteza resultante (λ R) (DA SILVA FILHO 1999).

Considerando o cenário de dois grupos de especialistas A(E1, E2) e B(E3, E4),

pode-se demonstrar a aplicação do conectivo OR representado pela disjunção A v B:

E1 (μ1, λ1) OR E2 (μ2, λ2) = (Máx { μ1, μ2}, Mín { λ1, λ2 }) = AR (μ1, λ1)


Em seguida, a aplicação do conectivo AND, entre os sinais anotados AR e BR,

representando a Conjunção AR ʌ BR:

R = AR (μ1, λ 1) AND BR (μ2, λ 2) = (Mín { μ1, μ2}, Máx { λ1, λ2 }) = R (μ1, λ1)

Após a aplicação da maximização e minimização, os graus de certeza e incerteza

são obtidos por:



2. Método Paraconsistente de Decisão

O fundamento teórico do Método Paraconsistente de Decisão (MPD) são as regras

de maximização e de minimização da Lógica Paraconsistente Anotada Evidencial E.

Essas regras são aplicadas aos graus de evidência favorável ou graus de

crença favorável () e aos graus de evidência desfavorável ou graus de

crença desfavorável (), que compõem as chamadas constantes de anotação:

p (;).

A aplicação das regras de maximização e minimização pode ser realizada de duas

maneiras:



I. Fazendo-se a maximização dos graus de evidência de um conjunto de

anotações, de modo a buscar. (Está forma permite identificar as

contradições existentes na base de dados)

a. Melhor evidência favorável

i. Maior valor do grau de evidência favorável ;

b. Pior evidência desfavorável

i. Maior valor do grau de evidência desfavorável ;

II. Fazendo-se a maximização ou minimização do grau de certeza:

Gce = - do conjunto de anotações, grau esse que, de certa forma, traduz

o quanto as informações contidas nesse conjunto permitem inferir pela

veracidade ou pela falsidade da premissa. (Está forma é mais intuitiva e leva

a resultados mais previsíveis e coerentes).

A maximização do grau de certeza (Gce) é obtida buscando-se:

a. Melhor evidência favorável

i. Maior valor do grau de evidência favorável

b. Melhor evidência desfavorável

i. Menor valor do grau de evidência desfavorável

Analogamente, a minimização busca:

a. Pior evidência favorável

i. Menor valor do grau de evidência favorável

b. Pior evidência contrária

i. Maior valor do grau de evidência desfavorável



3. Metodologia

De acordo com os objetivos do projeto, este trabalho caracteriza-se como pesquisa

aplicada, iniciando-se por pesquisa bibliográfica, identificação de alternativas de

implementação e realização de uma série de experimentos práticos, para se chegar à

solução pretendida. O desenvolvimento prático serve para validar as pesquisas

bibliográficas.

Para o estudo prático, será utilizado o software de tomada de decisão:

ParaDecision-making Conference Nott, versão Professional.

3.1. Estudo de Caso para Aquisição de Ponto Comercial

O MPD será aplicado na avaliação do projeto de aquisição de um ponto comercial.

A ideia é analisar a viabilidade de implantação de uma nova empresa ou filial.

Foram escolhidos nove fatores (F1 a F9) que influem na decisão de implantar ou

não o projeto de uma loja, ou seja, que influem na viabilidade do projeto. Para cada um

desses fatores, serão estabelecidas três seções (S1 a S3), de tal modo que S1 represente

uma situação favorável, S2 uma situação indiferente e S3 uma situação desfavorável à

implantação do projeto.

Na escolha dos fatores de influência, deve-se procurar abranger os diferentes

aspectos envolvidos na estrutura de um projeto: aspectos econômicos, técnicos, financeiros,

administrativos, jurídicos e contábeis.

3.1.1. Escolha dos Fatores

Para o exemplo foram definidos os seguintes fatores:

F1: LOCALIZAÇÃO – Avaliação do local pelo conhecimento empírico do usuário.



•S1: BOA

•S2: REGULAR

•S3: RUIM

F2: FATURAMENTO DA CONCORRENCIA NA REGIAO – Valores estipulados

de faturamento de empresas do mesmo segmento na região.

•S1: ALTO

•S2: MEDIO

•S3: BAIXO

F3: FLUXO DE PESSOAS QUE FREQUENTAM O LOCAL DIARIAMENTE –

Trazida pela quantidade de pessoas que passam em frente ao estabelecimento todos os dias.

•S1: ALTO

•S2: MEDIO

•S3: BAIXO

F4: TIPO DE PUBLICO QUE FREQUENTA O LOCAL – Traduzida pela classe

social do público que frequenta o local.

•S1: CLASSE A

•S2: CLASSE B

•S3: CLASSE C

F5: VALOR DO INVESTIMENTO - Traduzida pelo valor que será investido para

aquisição do negócio.

•S1: ALTO

•S2: MEDIO

•S3: BAIXO

F6: QUANTIDADE DE CONCORRENTES NA REGIÃO – Traduzida pela

quantidade de empresas do mesmo segmento em um raio de 2 km quadrados.



•S1: ATÉ 2 CONCORRENTES

•S2: ENTRE 2 E 5 CONCORRENTES

•S3: ACIMA DE 6 CONCORRENTES

F7: MAO DE OBRA PARA ADMINISTRAR O NOVO NEGOCIO – Traduzida

em quantidade de funcionários que a empresa tem em condições de administrar esse novo

negócio.

•S1: ACIMA DE 3 FUNCIONÁRIOS

•S2: APENAS 1 FUNCIONÁRIO

•S3: NÃO HÁ FUNCIONÁRIOS, SERÁ NECESSÁRIO CONTRATAR NO

LOCAL.

F8: LOGÍSTICA – Traduzida pela dificuldade que a empresa terá em incluir e

alterar suas rotinas para a logística da nova loja.

•S1: SIMPLES (FÁCIL).

•S2: MODERADA (ALGUMAS ALTERAÇÕES SERAO FEITAS)

•S3: DIFICIL (SERA FEITA DIVERSAS ALTERAÇÕES EM ROTINAS PARA

ADEQUAR A LOGÍSTICA PARA A NOVA LOJA).

F9: SERVIÇOS ESSENCIAIS – Traduzida pela oferta de serviços essenciais

próximo ao estabelecimento, como bancos, lotéricas, pontos de ônibus, mercados,

estacionamentos, etc.

•S1: TODA INFRAESTRUTURA OFERECIDA.

•S2: APENAS ALGUNS SERVIÇOS SÃO OFERECIDOS.

•S3: NENHUM OU QUASE NENHUM SERVIÇO OFERECIDO.



3.2. Implementando o estudo de caso no software

3.2.1. Login no Software

O Software ParaDecision-making Conference, foi projetado para trabalhar em rede,

ou seja, vários usuários, que podem estar dividindo o mesmo ambiente de trabalho, ou

estar em qualquer parte do mundo. O seu banco de dados fica armazenado em ambiente de

nuvens, fornecendo mobilidade aos usuários, para utilizar os recursos disponíveis é

necessário ter uma versão instalado no computador e acesso à internet. As configurações

do software tratam o usuário em categorias, representadas por: Master, System Admin e

Standard, diferenciando o usuário por nível de privilégio. Para realizar o login, o usuário

deve ter sido realizado por um usuário da empresa ParaDecision, ou ser um usuário Master

ou System Admin. A Figura 1, apresenta o login do usuário: [email protected], com

privilégios de Master, que representam privilégios totais.

Figura 1. Acesso ao ambiente do software ParaDecision-making Conference Nott (elaborado

pelo autor)

3.2.2. Escolha da Organização

O software pode ser utilizado por uma empresa ou várias, portanto, a classificação

de empresa foi denominada por Organização. Somente usuários máster podem criar




organizações, unidades de negócio e departamentos. A Figura 2, ilustra a escolha de uma

organização.

Figura 2. Acesso ao ambiente do software ParaDecision-making Conference Nott (elaborado

pelo autor)

3.2.3. Registro da Proposição

A proposição é o problema que se deseja analisar. As Figuras 3 e 4, ilustra o

cadastramento deste estudo de caso.

Figura 3. Registro da proposição, Estudo Logístico para Abertura de Ponto Comercial na

Cadeia Varejista de Telefonia Móvel (elaborado pelo autor).



Figura 4. Apresentação das proposições cadastradas, para uma organização e para o

usuário que se encontra logado (elaborado pelo autor).

3.2.4. Elementos necessários à construção da base de conhecimento

Figura 5. Elementos necessários a construção da base do conhecimento. (Elaborado pelo

autor)

Os próximos passos serão associar os usuários, pré-cadastrados em uma

organização, unidade de negócio e departamento a proposição em análise; criar grupos

para os usuários, que no universo da proposição em estudo, poderá ter o privilégio de

facilitador, especialista ou analista. Privilégio de facilitador, o usuário poderá associar

usuários a proposição, criar grupos de especialistas, associar usuários da proposição aos

grupos de especialistas, criar fatores e criar Seções e atribuir pesos aos especialistas por

nível de importância, os pesos podem variar entre 1 e 10. Privilégio de especialista, o

usuário poderá atribuir pesos aos fatores e atribuir graus de evidência favorável e



desfavorável. Privilégio de analista, o usuário somente poderá realizar analises, sem

privilégio de registrar ou alterar qualquer elemento no banco de dados.

3.2.5. Associação de usuários a proposição e definição de privilégios internos

Os usuários previamente cadastrados devem ser associados a proposição objeto de

análise, onde devem ser atribuídos os seus privilégios, se está ativo ou inativo no processo

de cálculo dos graus de certeza e incerteza resultantes. Um usuário pode ser inativado a

qualquer momento. Permitindo que usuários classificados como especialistas e que durante

o processo de análise se mostraram inaptos a tal definição. O usuário poderá ser inativado

desde que, exista pelo menos mais um especialista no grupo ao qual faça parte (Figura 6).

Figura 6. Atribuição de privilégios, definição de peso e definição se o usuário d eve ou não

ser considerado no processo de cálculo dos graus de certeza e incerteza resultantes.

(Elaborado pelo autor)

Os usuários atribuídos a proposição exibidos em uma lista, onde se pode associar

grupos e usuários. Quando o usuário é associado a um grupo, ele deixa a lista de usuários

disponíveis. Com apenas alguns cliques, todos os usuários são atribuídos aos seus grupos

de conhecimento. Os usuários também podem ser transferidos de um grupo para outro

também com alguns cliques do mouse (Figura 7).



Figura 7. Atribuição dos usuários aos grupos (Elaborado pelo autor)

3.2.6. Registro dos Fatores

Durante o processo de inclusão dos fatores é possível definir, que o fator pode

receber seções que farão parte de outros fatores. Deve-se deixar claro que o processo em

questão visa acelerar o processo de cadastramento dos elementos. Haverá um registro de

seção exclusivo para cada fator, o que está sendo replicado é apenas o texto; são registros

independentes (Figuras 8 e 9).

Figura 8. Registro dos Fatores (Elaborado pelo autor)



Figura 9. Apresentação dos Registros dos Fatores Cadastrados (Elaborado pelo autor)

3.2.7. Registro das Seções

Durante o processo de inclusão das seções é possível definir, que a seção pode ser

replicada para os fatores com opção de receber seções selecionadas. Deve-se deixar claro

que o processo em questão visa acelerar o processo de cadastramento dos elementos.

Haverá um registro de seção exclusivo para cada fator, o que está sendo replicado é apenas

o texto; são registros independentes (Figuras 10, 11 e 12).

Figura 10. Escolha do fator, que será associação a Seção que está sendo criada (Elaborado

pelo autor).



Figura 11. Registro da Seção (Elaborado pelo autor)

Figura 12. Apresentação das Seções cadastradas e o fator correspondente (Elaborado pelo

autor)

3.2.8. Registro dos graus de evidência favorável e desfavorável aos fatores

Escolhidos os fatores e estabelecidas as seções, por meio de especialistas (ou

usando dados estatísticos), são atribuídos o grau de evidência favorável () e grau de

evidência contrária () ao sucesso do projeto, para cada um dos fatores, em cada uma das

seções, e, também, os pesos para cada um dos fatores. Neste exemplo, a opção é pelo uso

de especialistas. Foram escolhidos 3 especialistas e os mesmos divididos em 2 grupos

(Tabela 1).



Tabela 10 – Fatores, Pesos e Evidências Favoráveis e Desfavoráveis

Fi Pi Si 1 1 2 2 3 3

F1 1 S1 0,90 0,20 0,80 0,10 0,80 0,20

F1 1 S2 0,40 0,70 0,50 0,80 0,60 0,20

F1 1 S3 0,70 0,40 0,90 0.20 0,80 0,20

F2 1 S1 0,80 0,10 0,80 0.10 0,90 0,30

F2 1 S2 0,50 0,30 0,60 0,40 0.70 0.40

F2 1 S3 0.00 1,00 0,40 0,80 0.30 0.90

F3 1 S1 0,80 0,40 0,80 0,30 0,80 0,30

F3 1 S2 0,70 0,30 0,80 0,10 0,70 0,10

F3 1 S3 0,10 0,80 0.30 0,80 0,20 0,60

F4 1 S1 0.80 0,20 1,00 0.00 0.90 0,10

F4 1 S2 0,40 0,70 0.60 0.50 0,60 0,30

F4 1 S3 0,30 0.90 0,20 0,60 0,20 0,70

F5 1 S1 0,80 0,20 0.80 0,10 0,90 0,10

F5 1 S2 0,60 0,50 0,50 0.60 0,50 0,30

F5 1 S3 0.00 1,00 0,10 0,90 0,10 0,90

F6 1 S1 0,10 0,70 0,20 0,70 0,10 0,90

F6 1 S2 0.50 0,70 0,50 0.40 0,30 0,80

F6 1 S3 0,70 0,30 0,80 0,20 0,80 0,20

F7 1 S1 0,90 0.00 0,90 0.10 0,90 0.10

F7 1 S2 0,40 0,60 0.60 0,50 0,50 0.40

F7 1 S3 0.00 1,00 0.20 0,70 0,20 0.80

F8 1 S1 1,00 0,10 0,90 0,00 1,00 0,10

F8 1 S2 0,80 0,20 0,90 0,30 1,00 0,00

F8 1 S3 0.10 0,80 0,30 0,90 0,40 0,80

F9 1 S1 0,70 0,30 0,30 0,70 0,90 0,10

F9 1 S2 1,00 0,10 0,90 0,20 0,80 0,00

F9 1 S3 0.00 1,00 0,10 0,80 0,30 0,80

E1 E2 E3

Por padrão, o software apresenta os pesos com valor 1, os usuários podem realizar a

alteração apenas clicando com o mouse em cima da opção do peso, e em seguida digitar o

valor do peso desejado, respeitando a faixa de valores inteiros compreendida entre 1 e 10.

Após a troca dos pesos o usuário deve salvar a mudança, um check de confirmado será

exibido. Ao final do processo, o software fará uma validação de todos os dados esperados

para cadastramento, caso algum peso ou grau de evidência deixe de ser atribuído, não será

possível realizar a análise. Uma lista de pendências será exibida; somente no processo de

Análise.



3.2.9. Registro dos Pesos dos Fatores Atribuídos a cada fator pelos especialistas

Figura 13. Registro dos pesos atribuídos a cada fator (Elaborado pelo autor)

Os especialistas somente terão acesso aos seus dados cadastrados. Não terão acesso

aos dados de outros usuários.

3.2.10. Registro dos Graus de Evidência Favorável e Desfavorável pelos especialistas

Figura 14. Registro dos graus de evidência favorável e desfavorável (Elaborado pelo autor)

A Lógica E trabalha com valores entre 0 e 1, porém para compreensão e utilização

dos usuários os valores são apresentados na faixa entre 0 e 100, o software se incumbe de

fazer a transformação dos valores.



3.2.11. Processo de Análise



fazer a transformação. Durante o processo de análise caso o fator tenha seções, serão

apresentadas telas para escolha, da seção de referência para cada fator (Tabela 2).

Fi Pi Si 1 1 2 2 3 3

F1 1 S1 0,90 0,20 0,80 0,10 0,80 0,20

F2 1 S1 0,80 0,10 0,80 0.10 0,90 0,30

F3 1 S2 0,70 0,30 0,80 0,10 0,70 0,10

F4 1 S1 0.80 0,20 1,00 0.00 0.90 0,10

F5 1 S1 0,80 0,20 0.80 0,10 0,90 0,10

F6 1 S3 0,70 0,30 0,80 0,20 0,80 0,20

F7 1 S1 0,90 0.00 0,90 0.10 0,90 0.10

F8 1 S1 1,00 0,10 0,90 0,00 1,00 0,10

F9 1 S2 1,00 0,10 0,90 0,20 0,80 0,00

GRUPO A GRUPO B

E1 E2 E3

Tabela 11 - Definição das seções utilizadas

3.2.12. Escolha das Seções

Figura 15. Para cada fator, serão apresentadas suas seções (Elaborado pelo autor)



É possível selecionar mais de uma seção por fator, neste estudo de caso não foi

necessária a escolha de múltiplas seções.

3.2.13. Escolha do método de análise e dos valores de controle.

O software implementa o Método Paraconsistente de Decisão com um valor geral

de controle, a Lógica EC, com quatro valores de controle (Verdadeiro, Falsidade,

Inconsistência e Paracompleteza) e Lógica E, com oito valores de controle, o que permite

maiores possibilidades na definição das regiões de Verdade, Falsidade, Inconsistência e

Paracompleteza. Também é possível definir o tipo de saída para a decisão, por exemplo,

Viável, Inviável ou Indefinido. No caso, da Lógica E, são possibilidades de saída. Este

estudo de caso irá se restringir ao MPD (Figuras 16 e 17).

Figura 16. Registro do método de análise, valor de controle e valores de saída (Elaborado

pelo autor)



Figura 17. Escolha, dos valores de controle e valores de saída armazenados na base de dados

(Elaborado pelo autor)

3.2.14. Processo oculto do software, maximização, minimização e cálculo dos graus de

certeza e incerteza.

Após a escolha das seções foi efetuado o processo de maximização e minimização e

calculados os graus de certeza e incerteza (GCE e GIN) (Tabela 3) e (Figura 18).

A A B B R R GCE GIN DECISAO

0,90 0,20 0,80 0,10 0,80 0,20 0,60 0,00 VIAVEL

0,80 0,10 0,90 0,10 0,80 0,10 0,70 -0,10 VIAVEL

0,70 0,30 0,80 0,10 0,70 0,30 0,40 0,00 INDEFINIDO

0.80 0,20 1,00 0,00 0,80 0,20 0,60 0,00 VIAVEL

0,80 0,20 0,90 0,10 0,80 0,20 0,60 0,00 VIAVEL

0,70 0,30 0,80 0,20 0,70 0,30 0,40 0,00 INDEFINIDO

0,90 0.00 0,90 0,10 0,90 0,10 0,80 0,00 VIAVEL

1,00 0,10 1,00 0,00 1,00 0,10 0,90 0,10 VIAVEL

1,00 0,10 0,90 0,00 0,90 0,10 0,80 0,00 VIAVEL

0,64 0,00 VIAVEL

MAX GRUPO A MAX GRUPO B MINIMIZAÇAO LIMITE DE DECISAO 0.55

Tabela 12 - Aplicação da Maximização, Minimização e o cálculo dos graus de certeza e

incerteza

Figura 18. Saída geral apresentada pelo software (Elaborado pelo autor)

A saída do software apresentou o mesmo resultado, da análise feita de forma

manual, validando os conceitos teóricos incorporados ao software.

A cor Verde indica que o fator é viável, Amarelo, indefinido e o Vermelho, inviável.



3.2.15. Relatórios

Para cada análise realizada é possível armazenar o seu resultado (Figura 19).

Figura 19. Armazenamento de uma nova análise (Elaborado pelo autor)

O software disponibiliza 5 tipos de relatórios, onde é possível analisar se um

especialista é realmente um especialista no tema tratado, ordenar a saída por prioridades,

consultar todas as análises realizadas em um período de tempo e saída com um nível de

detalhamento mais profundo (Figuras 20, 21, 22, 23, 24 e 25).

Figura 20. Escolha do tipo de relatório (Elaborado pelo autor)



Figura 21. Graus de evidência atribuídos por cada especialista a cada seção (Elaborado pelo

autor)

Figura 22. Relatório Geral (Elaborado pelo autor)

Figura 23. Seções selecionadas para cada fator, durante a análise (Elaborado pelo autor)



Figura 24. Relatório Geral por prioridade de grau de certeza (Elaborado pelo auto)

Figura 25. Análises realizadas por período com seus respectivos resultados (Elaborado pelo

autor)

4. Conclusão

A mescla da informática aplicada aos conceitos teóricos do método de tomada de

decisão se mostraram promissores. O estudo de caso confrontou os conceitos apresentados.

Os resultados dos testes com o software comprovaram as simulações manuais. Estudos

preliminares em uma rede de lojas de telefonia comprovaram os resultados obtidos de

forma real pela empresa, sendo que quinze de suas lojas foram fechadas recentemente. Se

no momento da abertura dos pontos comerciais analisados houvesse um software para

análise preliminar da viabilidade ou não da abertura do novo ponto, muito do capital

investido, não teria sido desperdiçado.



As interfaces do software se mostraram muito eficientes e eficazes, onde foi

possível realizar o cadastramento do estudo de caso, com quatro usuários ao mesmo, sendo

um facilitador e três especialistas.

Conclui-se que através do software utilizado é possível chegar a resultados

relevantes e a utilização do mesmo pode auxiliar em quaisquer situações de tomadas de

decisão.



REFERÊNCIAS

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2. AGUILHAR, Ligia. Estadão. Pequenas empresas de serviço serão maioria em

2015. 13 de 01 de 2012. http://pme.estadao.com.br/noticias/noticias,-pequenas-

empresas-de-servico-serao-maioria-em-2015,1423,0.htm (acesso em 31 de 10 de

2015).

3. Beraldi, Lairce Castanhera, e Edmundo Escrivão Filho. “As pequenas empresas no

geral não possuem sistemas informatizados, ou seja, seus controles são feitos quase

que exclusivamente por meio de papeladas intermináveis.” Ci. Inf., 17 de 1 de

2000: 46-50.

4. Calado, Alexandre Miguel Ferreira, João Filipe Ferreira Marques, e Nuno Miguel

Gomes Sá Pinto. “ALGUNS DOS ERROS MAIS COMUNS NA TOMADA DE

DECIS O.” O A A E EC O, 05 de 2007.

5. CARVALHO, F. R, e J. M. ABE. Tomadas de Decisão com Ferramentas da

Lógica Paraconstistente Anotada. São Paulo: Editora Edgard Blucher Ltda, 2011.

6. CONTANI, Eduardo Augusto do Rosário, Alexssandro Augusto Pereira Correa DE

MELLO, e José Roberto Ferreira SAVOIA. “Aquisições de Micro, Pequenas e

Médias Empresas no Brasil: um Estudo de suas Características de Gestão

Financeira.” Encontro de Estudos sobre Empreendedorismo e estão de equenas

Empresas, 3 de 2012.

7. DA COSTA, N. C. A., J. M. ABE, A.C. MUROLO, e J. I. & LEITE, C. F. S. DA

SILVA FILHO. Lógica paraconsistente aplicada. São Paulo: Atlas, 1999.

8. DA SILVA FILHO, J. I. “Métodos de Aplicações da Lógica Paraconsistente

Anotada com Dois Valores - LPA2v com Construção de Algoritmo e

Implementação de Circuitos Eletrônicos.” Tese de doutorado apresentada a

EPUSP. São Paulo, 1999.



9. G1. Portal G1. PEQUENAS EMPRESAS E GRANDES NEGÓCIOS. 18 de 9 de

2015. http://g1.globo.com/economia/pme/noticia/2015/09/faturamento-das-micro-

e-pequenas-empresas-cai-57-em-julho.html (acesso em 30 de 10 de 2015).

10. LONDON, Jack. Revista PEGN. O verdadeiro papel e a dimensão das PMEs. 2013.

http://revistapegn.globo.com/Revista/Common/0,,EMI275831-17141,00-

O+VERDADEIRO+PAPEL+E+A+DIMENSAO+DAS+PMES.html (acesso em 21

de 8 de 2015).

11. MARTINS, H. G. “A Lógica Paraconsistente Anotada de Quatro Valores LPA4v

aplicada em Sistemas de Raciocínio Baseado em Casos para o Restabelecimento de

Subestações Elétricas.” Tese de Doutorado apresentada à Universidade Federal de

Itajubá. 2003.

12. NETO, Julio Vieira, e Jose Rodrigues de Farias FILHO. “Modelo de gestão como

apoio as Pequenas e Médias Empresas (PME s).” SIMPEP, 06 de 11 de 2006.

13. Pequenas Empresas & Grandes Negócios. 48% das empresas brasileiras fecham as

portas depois de três anos. 27 de 8 de 2012.


DAS+EMPRESAS+BRASILEIRAS+FECHAM+AS+PORTAS+DEPOIS+DE+TR

ES+ANOS.html (acesso em 30 de 9 de 2015).

14. SANTOS, Luciana Cristina Machado, e Ines Teresa Lyra Gaspar DA COSTA.

“GER NCIA FINANCEIRA NA PR TICA: O papel do Gestor Financeiro dentro

das Pequenas e Médias Empresas no Brasil.” 2013.

15. SHIMIZO, T. Decisão nas Organizações. Vol. 2 ed. São Paulo, SP: Atlas, 2006.

Elaboração do Organograma Operacional de uma Startup de TI através de competências


Elaboração do Organograma Operacional de uma Startup de TI

Através de Competências

Lauro Henrique de Castro Tomiatti1, Jair Minoro Abe

1,2, Fábio Vieira do Amaral

1,

Henry Costa Ungaro1


Paulo, Brasil


3Instituto Federal de São Paulo, Campus São Roque, São Roque, Brasil

[email protected]

Resumo - Diante da competitividade observada no mercado, as empresas que promoverem

seus colaboradores a partir de suas competências serão beneficiadas por decisões mais

eficientes. A premissa adotada deve ser a pessoa adequada para posição certa. Este

trabalho registra o processo de tomada de decisão dos proprietários de uma Startup em

formação, onde o poder societário não deve ser confundido com o poder organizacional. O

organograma operacional da empresa foi divido em três, no topo da hierarquia se criou o

cargo de diretor geral, na parte intermediária, se criou o cargo de gerente e na base, se

criou o cargo de analista. A empresa em estudo desenvolve softwares especialistas em

tomada de decisões, portanto, se utilizou como ferramenta o próprio software da empresa

denominado de ParaDecision-making Conference Nott, que utiliza como método a Lógica

Paraconsistente Anotada Evidencial E. O processo de tomada de decisão foi dividido em

nove etapas: Etapa 1, Estabelecer os fatores de maior importância para cada cargo; Etapa 2,

Estabelecer quatro grupos de especialistas; Etapa 3, Definir os pesos dos especialistas;

Etapa 4, Estabelecer os pesos de cada fator por cada um dos especialistas; Etapa 5, Definir

os graus de Evidência Favorável e Desfavorável de cada especialista para cada fator em



relação a cada candidato aos cargos estabelecidos; Etapa 6, aplicação do processo de

maximização e minimização dos graus de evidência; Etapa 7, Cálculo dos graus de certeza

e incerteza para cada fator em relação a cada candidato a algum cargo; Etapa 8, Cálculo do

ponto de decisão e Etapa 9, Análise dos resultados. Apresentação dos resultados

Palavras-chave: Lógica Paraconsistente Anotada Evidencial E, Organograma, Tomada

de Decisão

1. INTRODUÇÃO

As Startups são empreendimentos resultantes de um modelo de negócio inovador,

escalável e flexível o suficiente para sofrer alterações durante o processo de

desenvolvimento, lançamento e maturação do negócio, com alto investimento de capital

humano e intelectual, equilibrando custos e resultados financeiros de modo a permitir o

sucesso dos empreendedores (TELLES, 2015) e (CAVALHEIRO, 2015).

A fórmula tem como base o Vale do Silício dos Estados Unidos (EUA), onde ideias

são transformadas em negócios. Os empreendedores devem ter consciência que não basta

desenvolver o produto, obter equilíbrio financeiro é o fator chave entre ser bem-sucedido

ou estar se preparando para uma nova tentativa.

Segundo a Associação Brasileira de Startups (CALDAS, 2014), estima-se que

existam 10.000 startups ativas no brasil. A revista PME (LAM, 2013) publicou alguns

relatos de empreendedores de startups premiadas no Brasil e a Veja (HONORATO 2013),

relatou cinco lições de jovens empreendedores com relação ao aprendizado:

1. A gestão de uma empresa inovadora usa o velho método de tentativa e erro. São

listadas e testadas todas as soluções que podem ser usadas no negócio. A que

apresentar o melhor desempenho será implementada.



2. Em um mundo globalizado e conectado, é preciso tomar decisões muito rápidas e

assertivas.

3. O maior obstáculo é tirar a ideia do papel. Somos educados para planejar, criar

cenários hipotéticos e coloca-los em um papel. A má notícia é que o papel aceita

tudo, e o que for colocado em seu plano de negócio irá falhar no momento em

que começar a executá-lo.

4. Quem diz que nunca errou está errando em não olhar para trás e analisar bem as

próprias ações. Errei, sim, e não foram poucas vezes na condução de meu projeto.

O importante, porém, é resolver rapidamente o problema e aprender com isso

para não repetir a falha.

5. Se não está errando, não está empreendendo. Empreender consiste em tentar

resolver problemas por meio de soluções inovadoras e corrigir rapidamente os

erros. Para contorna-los, é preciso agir com atenção, identificar o equívoco e

encontrar a lição escondida. Erros geralmente são lições práticas. Em

empreendedorismo. Isso quer dizer que é preciso medir seus passos com muito

cuidado para encontrar os pontos que precisam ser aperfeiçoados.

Neste trabalho utilizaremos como estudo de caso a empresa ParaDecision

Technology, que tem na pesquisa a sua principal ferramenta de desenvolvimento humano e

de seus produtos, desenvolvidos por uma mescla de jovens pesquisadores, professores

pesquisadores e profissionais experientes. Todos os funcionários da empresa fazem parte

do quadro societário, portanto, existe uma necessidade administrativa de se separar o

quadro pessoal em: quadro societário e quadro operacional. Para tanto se estabeleceu um

universo hierárquico constituído por um líder, representado pelo cargo de diretor geral, um



nível intermediário formado por gestores de atividades que serão responsáveis pelo

controle das tarefas e o terceiro nível hierárquico formado pelos executores das atividades.

A definição de a quem serão atribuídos os cargos operacionais se dará através do

emprego do software especialista de tomada de decisão, ParaDecision-making Conference

Nott, que utiliza como método a Lógica Paraconsistente Anotada Evidencial E, capaz de

analisar as certezas e incertezas de um grupo de especialistas extraindo suas contradições.

O objetivo do estudo é selecionar os elementos mais indicados para cada função sem o

constrangimento de se designar as notações de vencedores ou perdedores, chefes e

subordinados. Os resultados serão baseados no conhecimento e entendimento de todos os

participantes. Um dos grandes atrativos do software está na capacidade de operar de forma

remota ou em rede, com independência para cada usuário.

2. FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA






(CARVALHO & ABE, 2011).






(SHIMIZO, 2006).








através desta decisão (SHIMIZO, 2006).



os níveis lógicos comuns. Sobre esse tema, o Prof. Da Costa ministrou aulas e palestras em


(CARVALHO & ABE, 2011). Ao se analisar o mundo real, lidamos com indefinições,



está além da relação binária de verdade e falsidade (MARTINS, 2003). A necessidade de



(DA COSTA, ABE, MUROLO, & DA SILVA FILHO, 1999).



subjetividade não tem medida perfeita ela é organizada, sistemática e objetiva (SHIMIZO,

2006).





podem ser ambas verdadeiras (DA COSTA, ABE, MUROLO, & DA SILVA FILHO,

1999). Trabalha com proposições do tipo p (μ, λ), onde p é uma proposição e (μ, λ)



indicam os graus de evidência favorável e evidência desfavorável, respectivamente. O par

(μ, λ) é denominado constante de anotação, estando os valores de μ e λ limitados entre 0 e

1 (ABE, 2009). O processamento dos dados de entrada dá-se pela aplicação de conectivos

de minimização e maximização entre as fórmulas atômicas A e B que definem o estado

resultante da saída, considerando os proposicionais com seus respectivos graus de certeza e

incerteza pA (μ 1, λ1) e pB (μ2, λ2), inicialmente obtém-se o maior valor entre os graus

de certeza (μ1 OR μ2) obtendo o grau de certeza resultante (μR) em seguida minimizando

os graus de incerteza (λ1 OR λ2) obtendo o grau de incerteza resultante (λ R) (DA SILVA

FILHO, 1999).

Considerando o cenário de dois grupos de especialistas A(E1, E2) e B(E3, E4),






R = AR (μ1, λ 1) AND BR (μ2, λ 2) = (Mín { μ1, μ2}, Máx { λ1, λ2 }) = R (μ1,

λ1)

Após a aplicação da maximização e minimização, os graus de certeza e incerteza

são obtidos por:



Dois valores limites externos e arbitrários (Vcve = Valor de controle de veracidade

e Vcfa = Valor de controle de falsidade) determinam quando o grau de certeza resultante é



alto o suficiente para que a proposição analisada seja considerada totalmente verdadeira ou

totalmente falsa.

Da mesma forma, dois valores limites externos e arbitrários (Vcic = Valor de

controle de inconsistência e Vcpa = Valor de controle de paracompleteza) determinam

quando o valor do grau de incerteza resultante da análise é tão alto que se pode considerar

a proposição totalmente inconsistente ou totalmente paracompleta (Tabela 1).

Tabela 1 - Valores limites externos arbitrários (ABE, 2011).

Valores limites externos

Vcve = Valor de controle de veracidade

Vcfa = Valor de controle de falsidade

Vcic = Valor de controle de inconsistência

Vcpa = Valor de controle de paracompleteza

Após determinação dos quatro valores limites e dos resultados do grau de certeza e

de incerteza é possível identificar o estado lógico resultante demonstrado adiante. Através

da utilização destes conceitos chegamos à Figura 1.

Figura 1. Diagrama com os graus de certeza e de incerteza, com valores ajustáveis de

controle limite indicados nos eixos (ABE, 2011).

Os estados lógicos que são representados pelas regiões que ocupam os vértices do

reticulado são os: Verdadeiro, Falso, Inconsistente e Paracompleto. Estes são denominados

de estados lógicos extremos. Os estados lógicos de saída representados por regiões internas



no reticulado que não são os estados lógicos extremos são denominados de estados lógicos

não extremos. Cada estado lógico não extremo é nomeado conforme sua proximidade com

os estados lógicos extremos.

A seguir, são apresentados os quatro estados lógicos extremos (Tabela 2) e os oito

não extremos (Tabela 3) que compõem o reticulado da Figura 2.

Tabela 2 – Estado Extremos (ABE, 2011).

Estados Extremos Símbolo

Verdadeiro V

Falso F

Inconsistente T

Paracompleto

Tabela 3 – Estados Não extremos (ABE, 2011).

Estados Não extremos Símbolo

Quase verdadeiro tendendo ao Inconsistente QVT

Quase verdadeiro tendendo ao Paracompleto QV

Quase falso tendendo ao Inconsistente QFT

Quase falso tendendo ao Paracompleto QF

Quase inconsistente tendendo ao Verdadeiro QTV

Quase inconsistente tendendo ao Falso QTF

Quase Paracompleto tendendo ao Verdadeiro QV

Quase Paracompleto tendendo ao Falso QF

Figura 2. Divisão do QUPC em 12 regiões (ABE, 2011)



Para caracterizar o estado lógico resultante aplicam-se as seguintes regras:

Tabela 4 – Caracterização dos Estados lógicos (ABE, 2009).

Condição Estado Resultante

Se Gcer(μ, λ) ≥ Vcve Verdadeiro

Se Gcer(μ, λ) ≤ Vcfa Falso

Se Ginc(μ, λ) ≥ Vcic Inconsistente

Se Ginc(μ, λ) ≤ Vcpa Paracompleto

Se 0 ≤ Gcer(μ, λ) < Vcve

E 0 ≤ Ginc(μ, λ) < Vcic

E Gcer(μ, λ) ≥ Ginc(μ, λ)

Quase Verdadeiro tendendo a Inconsistente



E Gcer(μ, λ) < Ginc(μ, λ)

Inconsistente tendendo a Verdadeiro


E Vcpa < Ginc(μ, λ) ≤ 0

E Gcer(μ, λ) ≥ |Ginc(μ, λ)|

Quase Verdadeiro tendendo a Paracompleto



E Gcer(μ, λ) < |Ginc(μ, λ)|

Paracompleto tendendo a Verdadeiro

Se Vcfa < Gcer(μ, λ) ≤ 0


E |Gcer(μ, λ)| ≥ |Ginc(μ, λ)|

Quase Falso tendendo a Paracompleto



E |Gcer(μ, λ)| < |Ginc(μ, λ)|

Paracompleto tendendo a Falso



E |Gcer(μ, λ)| ≥ Ginc(μ, λ)

Quase Falso tendendo a Inconsistente



E |Gcer(μ, λ)| < Ginc(μ, λ)

Inconsistente tendendo a Falso

3. METODOLOGIA

A empresa ParaDecision é composta por 12 membros, para o nosso estudo cada um

dos participantes deverá expor suas opiniões a partir de suas certezas e incertezas,

refletidas pelos graus de evidencia favorável e desfavorável.

O processo de escolha envolve a utilização do software ParaDecision-making

Conference Nott, que funciona em ambiente de rede, a partir de um banco de dados

localizado em portal na Internet. Todos os sócios têm permissão de acesso ilimitado a

todas as funcionalidades do software. O processo de utilização do software se inicia com a

criação de uma proposição, que irá tratar da escolha de um CEO e quatro gerentes, os



demais serão definidos como analistas. Em conjunto serão cadastros os fatores que serão

considerados na determinação das competências de cada sócio (Tópico 3.1). A seguir os

sócios serão distribuídos em quatro grupos (Tópico 3.2). Para todos os sócios se definiu

peso 1 e para cada fator também se atribui peso 1, o processo de decisão considera os pesos

atribuídos a cada especialista e os pesos atribuídos pelos especialistas a cada fator. O

cálculo envolve a média ponderada dos pesos. Cada especialista deverá fornecer suas

certezas e incertezas através do preenchimento dos campos fornecidos pelo software.

3.1. FATORES CONSIDERADOS PARA ESCOLHA

Empreendedorismo

EMP01 – CAPACIDADE DE IDENTIFICAR PRIORIDADES

EMP02 – DISPOSIÇÃO PARA CORRER RISCOS E RESPONSABILIDADES

EMP03 – HABILIDADE PARA IDENTIFICAR OPORTUNIDADES

EMP04 – CAPACIDADE DE OPERACIONALIZAR IDEIAS

Liderança

LEA01 – CAPACIDADE DE DELEGAR FUNÇÕES

LEA02 – CAPACIDADE DE TRABALHO EM EQUIPE

LEA03 – CAPACIDADE DE LIDERANÇA

Comunicação

COM01 – FACILIDADE DE RELACIONAMENTO INTERPESSOAL

COM02 – CAPACIDADE DE ESTABELECER E CONSOLIDAR RELAÇÕES

COM03 – CAPACIDADE DE COMUNICAÇÃO, REDAÇÃO E

CRIATIVIDADE

COM04 – CAPACIDADE DE SUBORDINAR-SE E OBEDECER À

AUTORIDADE



Métodos

MET01 – DOMINIO DE METODOS E TECNICAS DE TRABALHO

MET02 – CAPACIDADE DE ADAPTAR-SE A NORMAS E PROCEDIMENTOS

3.2. GRUPOS DE ESPECIALISTAS

Administração

Científico

Desenvolvimento

Vendas

4. DESENVOLVIMENTO

4.1. UTILIZAÇÃO DO SOFTWARE PARADECISION-MAKING CONFERENCE

NOTT PROFESSIONAL

Para conversão do modelo tradicional em modelo paraconsistente foi empregado o

software ParaDecision-making Conference Nott Professional. Todos os conceitos da

Lógica E são aplicados de forma fidedigna.

4.2. IMPLEMENTANDO O ESTUDO DE CASO NO SOFTWARE

4.2.1. LOGIN NO SOFTWARE

O Software ParaDecision-making Conference foi projetado para trabalhar em rede,




necessário ter uma versão instalada no computador e acesso à internet. As configurações





deve ter sido criado por um usuário da empresa ParaDecision, ou ser um usuário Master ou

System Admin.

4.2.2. ESCOLHA DA ORGANIZAÇÃO



organizações, unidades de negócio e departamentos. A Figura 4 ilustra a escolha de uma

organização.

Figura 4. Acesso ao ambiente do software ParaDecision-making Conference Nott

Fonte: Autor

4.2.3. REGISTRO DA PROPOSIÇÃO

A proposição é o problema que se deseja analisar. A Figura 5 ilustra as proposições

cadastradas



Figura 5. Registro da proposição, Modelo de Análise de Dependência Digital Corporativa

Fonte: autor

4.2.4. ELEMENTOS NECESSÁRIOS À CONSTRUÇÃO DA BASE DE

CONHECIMENTO

Figura 6. Elementos necessários a construção da base do conhecimento.

Fonte: Autores













4.2.5. ASSOCIAÇÃO DE USUÁRIOS A PROPOSIÇÃO E DEFINIÇÃO DE

PRIVILÉGIOS INTERNOS









Figura 7. Atribuição de privilégios, definição de peso e definição se o usuário deve ou não


Fonte: Autores






Figura 8. Atribuição dos usuários aos grupos

Fonte: Autores

4.2.6. REGISTRO DOS FATORES








Figura 9. Registro dos Fatores

Fonte: Autores

Figura 10. Apresentação dos Registros dos Fatores Cadastrados

Fonte: Autores

4.2.7. REGISTRO DAS SEÇÕES







o texto; são registros independentes (Figuras 11 e 12).

Figura 11. Registro da Seção

Fonte: Autores

Figura 12. Apresentação das Seções cadastradas e o fator correspondente

Fonte: Autores

Neste estudo de caso, as seções foram cadastradas uma única vez e replicadas para

os demais fatores, como ilustrado nas Figuras 9 e 11, com o check de replicação habilitado

tanto nos fatores como nas seções.



4.2.8. REGISTRO DOS GRAUS DE EVIDÊNCIA FAVORÁVEL E

DESFAVORÁVEL AOS FATORES




seções, e, também, os pesos para cada um dos fatores. Neste exemplo, os graus de

evidência refletem a normalização realizada para a conversão entre os modelos. Foram

utilizados, dois especialistas e dois grupos por uma necessidade do software, que exige ao

menos dois grupos para poder realizar o processo de maximização e minimização. Por

padrão, o software apresenta os pesos com valor 1, os usuários podem realizar a alteração

apenas clicando com o mouse em cima da opção do peso, e em seguida digitar o valor do

peso desejado, respeitando a faixa de valores inteiros compreendida entre 1 e 10. Após a

troca dos pesos o usuário deve salvar a mudança, um check de confirmado será exibido.

Ao final do processo, o software fará uma validação de todos os dados esperados para

cadastramento, caso algum peso ou grau de evidência deixe de ser atribuído, não será


Análise.



4.2.9. REGISTRO DOS PESOS DOS FATORES ATRIBUÍDOS A CADA FATOR

PELOS ESPECIALISTAS

Figura 13. Registro dos pesos atribuídos a cada fator

Fonte: Autores

4.2.10. REGISTRO DOS GRAUS DE EVIDÊNCIA FAVORÁVEL E

DESFAVORÁVEL PELOS ESPECIALISTAS

Figura 14. Registro dos graus de evidência favorável e desfavorável

Fonte: Autores






4.2.11. PROCESSO DE ANÁLISE




apresentadas telas para escolha, da seção de referência para cada fator.

4.2.12. ESCOLHA DAS SEÇÕES

Figura 15. Para cada fator, serão apresentadas suas seções

Fonte: Autores

É possível selecionar mais de uma seção por fator, neste estudo de caso em

particular isso foi necessário, para cada fator serão considerados os graus de evidência para

todas as seções. Os valores resultantes a cada fator serão os responsáveis por definir quais

candidatos possuem mais aptidão para os cargos gerenciais.



4.2.13. ESCOLHA DO MÉTODO DE ANÁLISE E DOS VALORES DE

CONTROLE.





Paracompleteza. Também é possível definir o tipo de saída para a decisão (Figura 16).

Figura 16. Escolha do método utilizado para saída

Fonte: Autores

5. CONCLUSÕES

Tabela 5. Graus de Certeza e Incerteza resultantes referente a análise de todos os sócios

(em %) (

Sócios

Soc0

1

Soc0

2

Soc0

3

Soc0

4

Soc0

5

Soc0

6

Soc0

7

Soc0

8

Soc0

9

Soc1

0

Soc1

1

Soc1

2

Gc

e

67 42 63 37 58 48 82 72 43 68 61 49

Gin 4 0,5 0 2 1 2 1 3 1 0 2 3

Fonte: Autores



Após a extração das incertezas, Gce - Gin

Tabela 6. Extração das incertezas em relação aos graus de certeza resultante de todos os

sócios (em %) (

Sócios

Soc0

1

Soc0

2

Soc0

3

Soc0

4

Soc0

5

Soc0

6

Soc0

7

Soc0

8

Soc0

9

Soc1

0

Soc1

1

So

c1

2

Gce

r

63 41,5 63 35 57 46 81 69 42 68 59 46

Fonte: Autores

Ao se analisar os resultados das análises individuais de cada sócio; o sócio 7 obteve

um grau de certeza resultante, após a extração da incerteza, de 81%, portanto, será o diretor

geral; o primeiro gerente será o sócio 8 com um grau de certeza de 69%; o segundo gerente

será o sócio 10 com um grau de certeza de 68%; o terceiro gerente será o sócio 1 com um

grau de certeza de 63%; e o quarto gerente será o sócio 3 com um grau de certeza de 63%.

Para os sócios, o resultado representa o desejo coletivo da equipe, não resultando

em traumas maiores entre vencedores ou vencidos. O resultado reflete o desejo e expertise

da equipe em relação a cada um dos seus membros



REFERÊNCIAS

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Veja, São Paulo, 7 mar. 2013. Disponível em:

<http://veja.abril.com.br/noticia/vidadigital/as-cinco-licoes-dos-jovens-

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2. CALDAS, Cadu. O celular vai mudar o comercio tradicional. Zero Hora, Porto

Alegue, n. 17755, 6 abr. 2014. Disponível em:

<http://zh.clicrbs.com.br/rs/pagina/romero-rodrigues.html>. Acesso em: 07 fev.

2015

3. LAM, Camila. 15 dicas de empreendedores para escolher o negócio ideal. Exame,

25 nov. 2013. Disponível em: http://exame.abril.com.br/pme/noticias/15-dicas-de-

empreendedores-para-escolher-o-negocio-ideal. Acessado em: 07 fev. 2015.

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empresas na era da cultura Startup. Rio de Janeiro: LeYa, 2013.

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6. AGUILHAR, L. (13 de 01 de 2012). Estadão. (P. e. 2015, Produtor) Acesso em 31

de 10 de 2015, disponível em Estadão: http://pme.estadao.com.br/noticias/noticias,-

pequenas-empresas-de-servico-serao-maioria-em-2015,1423,0.htm

7. BERALDI, L. C., & Filho, E. E. (1 de 1 de 2000). As pequenas empresas no geral

não possuem sistemas informatizados, ou seja, seus controles são feitos quase que

exclusivamente por meio de papeladas intermináveis. Ci. Inf., 29(1), pp. 46-50.

8. CALADO, A. M., Marques, J. F., & Pinto, N. M. (0 de 200 ). ALGUNS DOS

ERROS MAIS COMUNS NA TOMADA DE DECIS O. O A A E

EC O.

9. CARVALHO, F. R., & ABE, J. M. (2011). Tomadas de Decisão com Ferramentas

da Lógica Paraconstistente Anotada. São Paulo: Editora Edgard Blucher Ltda.



10. CONTANI, E. A., DE MELLO, A. A., & SAVOIA, J. R. (3 de 2012). Aquisições

de Micro, Pequenas e Médias Empresas no Brasil: um Estudo de suas

Características de Gestão Financeira. Encontro de Estudos sobre

Empreendedorismo e estão de equenas Empresas, .

11. DA COSTA, N. C., ABE, J. M., MUROLO, A., & DA SILVA FILHO, J. I. (1999).

Lógica paraconsistente aplicada. São Paulo: Atlas.

12. DA SILVA FILHO, J. I. (1999). Métodos de Aplicações da Lógica Paraconsistente


Implementação de Circuitos Eletrônicos. Tese de doutorado apresentada a EPUSP.

São Paulo.

13. LONDON, J. (2013). Revista PEGN. (O. v. PMEs, Produtor) Acesso em 21 de 8 de

2015, disponível em Pequenas Empresas Grandes Negócios:


O+VERDADEIRO+PAPEL+E+A+DIMENSAO+DAS+PMES.html

14. MARTINS, H. G. (2003). A Lógica Paraconsistente Anotada de Quatro Valores

LPA4v aplicada em Sistemas de Raciocínio Baseado em Casos para o

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Universidade Federal de Itajubá.

15. NETO, J. V., & FILHO, J. R. (06 de 11 de 2006). Modelo de gestão como apoio as

Pequenas e Médias Empresas (PME s). SIMPEP, 13.

16. Pequenas Empresas & Grandes Negócios. (27 de 8 de 2012). 48% das empresas

brasileiras fecham as portas depois de três anos. Acesso em 30 de 9 de 2015,

disponível em Pequenas Empresas & Grandes Negócios:



ES+ANOS.html

17. SANTOS, L. C., & DA COSTA, I. T. (2013). GER NCIA FINANCEIRA NA

PR TICA: O papel do Gestor Financeiro dentro das Pequenas e Médias Empresas

no Brasil.



18. SHIMIZO, T. (2006). Decisão nas Organizações (Vol. 2 ed.). São Paulo, SP,

Brasil: Atlas.

Método Paraconsistente de Decisão Aplicado ao Six Sigma



Caique Zaneti Kirilo1, Jair Minoro Abe

1,2, Luiz Carlos Machi Lozano

1, Renato

Hildebrando Parreira1


Paulo, Brasil



Resumo - Os conceitos do Six sigma são amplamente utilizados na indústria como forma

de melhoria de processos baseado na diminuição da ocorrência de erros e falhas, sejam eles

de algum produto ou serviço. O Six Sigma já é bem eficiente quando aplicado de sua

forma mais básica, entretanto, quando somamos sua capacidade com a lógica

paraconsistente o processo de avaliação torna-se mais rápido e justo, pois o papel da lógica

para consistente é eliminar as contradições que eventualmente aparecem em qualquer

processo de avaliação na qual o ser humano tenha influência direta no processo. Será

apresentado neste artigo uma forma bem simples de unirmos os dois conceitos de forma

com que seja possível extrair o máximo de eficiência tanto do Six sigma quanto da lógica

paraconsistente.

Palavras-chave: Six Sigma, Qualidade, Lógica Paraconsistente Anotada Evidencial E·,

Método Paraconsistente de Decisão.

Abstract - The concepts of Six Sigma are widely used in industry as a way to improve

processes based on the reduction of the occurrence of errors and failures, whether any

product or service. Six Sigma is already very efficient when applied in its most basic form,

however, when we add capacity to paraconsistent logic the evaluation process becomes




faster and just as the role of logic for consistent is to eliminate the contradictions that

eventually appear in any evaluation process in which the human being has a direct

influence on the process . It will be presented in this article a simple way to unite the two

concepts it possible to extract maximum efficiency from both the Six Sigma as

paraconsistent logic.

Keywords: Six Sigma, Quality, Paraconsistent Annotated Evidential Logic Eτ,

Paraconsistent Decision-Making Method.

1. INTRODUÇÃO

No Brasil, o interesse pelo Seis Sigma está crescendo a cada dia. Já há alguns anos,

as empresas cujas unidades de negócio no exterior estavam adotando esse programa o

conhecem. A pioneira na implementação do Seis Sigma com tecnologia nacional foi o

Grupo Brasmotor (Multibrás e Embraco), que, em 1999, obteve mais de 20 milhões de

reais de retorno, a partir dos primeiros projetos Seis Sigma concluídos. Atualmente, várias

outras empresas no país estão implementando a estratégia, geralmente com o suporte de

consultorias nacionais (1)

A Metodologia Seis Sigma tem sido o caminho escolhido pelas maiores empresas

mundiais para a busca do sucesso organizacional: maior rentabilidade e produtos de maior

qualidade. A utilização da Metodologia Seis Sigma já levou algumas empresas a resultados

notáveis: a GE, por exemplo, no período de 1998 a 2003, apresentou uma redução de

custos em mais de US$12 bilhões; já a Motorola, de 1987 a 2003, reduziu seus custos

industriais em US$15 bilhões (2).

No Brasil, diversas empresas têm adotado a Metodologia Seis Sigma, dentre elas

destacam-se: Ambev; Braskem; Celma/GE; Gerdau; Multibras; Nokia; Tigre Tubos e

Conexões; Tupy Fundições e Votorantim Cimentos (2).



Entretanto, o Six Sigma, mesmo não se baseando fundamentalmente no fator

humano, usa, como recurso, respostas que os funcionários em suas variadas hierarquias

retornam, isso não caracteriza um problema em si, mas é uma característica que pode vir a

acarretar em problemas decorrentes de falhas humanas, podendo comprometer toda a

avaliação da empresa.

Visando minimizar os erros ocasionados por fatores humanos, faz-se a proposta de

unir a métrica Six Sigma com a Inteligência Artificial Paraconsistente, a qual irá ficar

responsável por manipular as contradições, no caso, usou-se a vertente da Lógica que se

chama Método Paraconsistente de Decisão.

O Método Paraconsistente de Decisão (MPD) foi desenvolvido pelo estudo de

Carvalho (3), no qual buscou identificar fatores que influenciam no sucesso ou fracasso de

um empreendimento, ou seja, que acabam influenciando na decisão de levar adiante ou não

determinado projeto. Sua análise possibilitou identificar que os atributos podem em alguns

casos indicar condições favoráveis, em outros desfavoráveis e em outros casos indiferentes.

Esses fatores podem ser de diferentes ordens: econômicos, sociais, legais, ambientais,

técnicos, políticos, entre outros (4).

O MPD é um método que auxilia no processo decisório, utilizando a valoração dos

especialistas de maneira a selecionar a alternativa adequada em função dos fatores

estabelecidos, no qual possibilita verificar a indicação pela viabilidade (decisão favorável)

ou pela inviabilidade (decisão desfavorável) de determinado projeto (4).

2. SIX SIGMA

O Six Sigma nasceu na Motorola em meados dos anos 80. Naquela época, a

Motorola estava gastando entre 10% e 20% das receitas em baixa qualidade - direta e

indiretamente. Como o custo total da qualidade frequentemente fica oculto, os benefícios



do aperfeiçoamento da qualidade podem não ficar claros. Ao estudar o vínculo entre a

experiência de falha externa nos clientes e a experiência de defeitos internos em suas

fábricas, a Motorola começou a entender que a baixa qualidade tinha um impacto

significativo em sua lucratividade de linha básica (5).

A melhoria do processo e ferramentas associadas com o Six Sigma são muito

poderosas, e normalmente divididas em 5 fases de solução de problemas, geralmente

chamadas de DMAIC, que quer dizer: “DEFINE -MEASURE-ANALYZE-IMPROVE-

CONTROL”, ou DEFINIR-MEDIR-ANALISAR-APERFEIÇOAR-CONTROLAR (5).

O método DMAIC é constituído por 5 etapas (6):

D – Define: Definir com precisão o escopo do projeto.

M – Measure: Determinar a localização ou foco do problema.

A – Analyse: Determinar as causas de cada problema prioritário.

I – Improve: Propor, avaliar e implementar soluções para cada problema prioritário.

C – Control: Garantir que o alcance da meta seja mantido a longo prazo.

Baseado nos estudos de Cristina Werkema (1) nota-se que cada funcionário da

empresa, independentemente de seu nível hierárquico, assume um cargo no programa; os

cargos e suas responsabilidades são descritas a seguir:

Sponsor do Seis Sigma: É o executivo de mais alto nível na empresa, responsável

por definir todos os fatores necessários para a implementação do programa.

Sponsor Facilitador: É um dos diretores da empresa. Ele tem como função

assessorar o Sponsor do Seis Sigma na implementação do programa.

Champions: São diretores ou gerentes da empresa que tem como responsabilidade

apoiar os projetos e remover dificuldades para o seu desenvolvimento.



Master Black Belts: São profissionais que assessoram os Sponsors e os Champions,

que precisam ter grande capacidade em ensinar e atuam como mentores dos Black Belts e

Green Belts.

Black Belts: São Líderes de equipes, que tem como função coordenar projetos. Ele

deve ter um elevado conhecimento técnico e uma série de qualidades que os caracterizem

como sendo capaz de executar essa função.

Green Belts: São integrantes das equipes lideradas pelos Black Belts ou lideram

equipes na condução de projetos funcionais.

Yellow Belts: São geralmente supervisores, devidamente instruídos e treinados para

compreender os conceitos básicos do programa. Ele tem como função supervisionar se o

programa está sendo bem implementado em toda a organização e também executar

projetos focados em desenvolvimento.

White Belts: São profissionais do nível operacional da empresa, devidamente

instruídos e treinados no programa. Eles têm como função dar suporte aos Green Belts e

Black Belts.

O fator humano sem dúvida é a parte mais sensível do Six Sigma, as pessoas que

são responsáveis por fazê-lo dar certo são as mesmas que o fazem falhar, pesando nisso

Werkema (7) abordou este tema baseada nos estudos de Schmidt (8), e o resultado foi uma

lista de fatores mais marcantes envolvendo erros humanos.

Má interpretação: Para garantir interpretações uniformes das palavras é necessário

prover definições precisas, acrescidas de instrumentos auxiliares, como listas de

verificação e exemplos. Também devem ser fornecidas informações detalhadas e exemplos

de como calcular, resumir, registrar etc. Em assuntos críticos, deve-se prover treinamento

formal, juntamente com exames para verificar a “capacidade” dos candidatos a sensores

em relação ao processo (7).



Erro inadvertido: O erro inadvertido é não intencional, imprevisível e muitas

vezes inconsciente, isto é, a pessoa que comete o erro não está, naquele momento,

consciente de tê-lo cometido. A característica imprevisível do erro produz um caráter

aleatório nos dados, que é útil para a identificação que os erros são do tipo inadvertido. A

escolha da solução para esse tipo de erro é um pouco limitada, porque a causa básica dos

erros inadvertidos é uma fraqueza inerente ao organismo humano: a incapacidade para se

manter atento indefinidamente (7).

Falta de técnica: O erro por falta de técnica é resultante do conhecimento

incompleto por parte do sensor humano. Algumas pessoas desenvolveram uma forma mais

habilidosa – algum tipo de “truque”, ou seja, uma pequena diferença no método – que

responde por uma grande diferença nos resultados. Aqueles que conhecem o “truque”

obtêm resultados superiores; os outros, não. A solução nesse caso é estudar os métodos

usados tanto por aqueles que têm desempenho superior, quanto por aqueles que apresentam

desempenho inferior. Esses estudos identificam os “truques”, que podem então ser

transferidos a todos os trabalhadores através de treinamento ou incorporados à tecnologia

(7).

Erro consciente: O erro consciente é intencional. A pessoa que comete esse erro

sabe quando o comete e pretende continuar a cometê-lo, muitas vezes como uma forma de

defesa contra injustiças reais ou imaginárias (7).

Dissimulação: A dissimulação é uma alteração deliberada dos dados coletados para

uma variedade de propósitos normalmente egoístas: redução da carga de trabalho, fuga de

tarefas desagradáveis, auto engrandecimento, medo de ser punido por ser portador de más

notícias. A redução da dissimulação pode ser alcançada, em parte, pelo estabelecimento de

um ambiente que favoreça a comunicação franca, o que exige liderança, por meio de

exemplos, da alta administração (7).



Distorção: A distorção e a dissimulação são semelhantes, mas existem diferenças

sutis. Na dissimulação o sensor humano conhece os fatos, mas os altera conscientemente.

A distorção não é necessariamente consciente, sendo possível a existência de forças

interiores que influenciam a resposta do sensor humano (por exemplo, ideias fixas devidas

ao hábito). A distorção pode até mesmo ser inerente à estrutura do plano de atuação dos

sensores humanos. Um exemplo é o teste conduzido por um fabricante de lâminas de

barbear, no qual os relatórios dos funcionários que faziam o teste estavam distorcidos pelo

fato de eles conhecerem o número de barbas já feitas com a lâmina que estava sendo

testada (7).

Inutilidade: A sensação de inutilidade é outra fonte de erro consciente. Se os

colaboradores descobrem que seus relatórios não levam a nada, eles deixam de fazê-los. A

situação é ainda pior se os trabalhadores descobrem que sua recompensa por agir como

sensores é uma culpa injustificada (7).

3. O MÉTODO PARACONSISTENTE DE DECISÃO

Baseado nos estudos de CARVALHO (3), é possível definir de forma sintetizada o

que é Método Paraconsistente de Decisão (MPD).

O MPD é um método de auxilio no processo de tomada de decisão baseado na

lógica paraconsistente, que usa a experiência dos especialistas como forma de verificar a

viabilidade ou inviabilidade de uma determinada situação.

Partindo de uma questão inicial chamada de proposição, determinam-se os fatores

que impactam na viabilidade ou inviabilidade da questão. Esses fatores podem ser

divididos em seções que são analisadas de forma a extrair ao máximo a experiência do

especialista.



Para se fazer uma análise de viabilidade de um empreendimento para uma tomada

de decisão, o planejamento fica sob a coordenação de uma determinada pessoa (o próprio

empresário, um engenheiro, um consultor etc.) este trabalhará os dados de tal forma a

traduzi-los para a linguagem da lógica E. Esse especialista será chamado de engenheiro

do conhecimento (EC) (3).

Segundo CARVALHO (9), o Método Paraconsistente de Decisão consiste

basicamente de 8 etapas:

1. Fixar o nível de exigência da decisão que se pretende tomar.

2. Selecionar os fatores mais importantes e de maior influência na decisão.

3. Estabelecer as seções para cada um dos fatores (podem ser estabelecidas três,

quatro, cinco ou mais seções, dependendo do caso e do detalhamento desejado).

4. Construir a base de dados, que é constituída pelos pesos atribuídos aos fatores

(quando se quer distingui-los pela importância) e pelos valores da evidência favorável (ou

grau de crença); (a) e da evidência contrária (ou grau de descrença); (b) atribuídos a cada

um dos fatores em cada uma das seções; os pesos e os valores das evidências são atribuídos

por especialistas escolhidos convenientemente para opinar. (A base de dados pode,

também, ser construída com dados estatísticos armazenados, obtidos em experiências

anteriores na realização de empreendimentos similares).

5.Fazer a pesquisa de campo (ou levantamento de dados) para verificar, no caso em

análise, em que seção (condição) cada um dos fatores se encontra.

6. Obter o valor da evidência favorável (ai,R) e o valor da evidência contrária (bi,R),

resultantes, com 1 ≤ i ≤ n , para cada um dos fatores (Fi) escolhidos, nas seções

encontradas na pesquisa (Spj), por meio de aplicações das técnicas de maximização

(operador MÁX) e de minimização (operador MÍN) da lógica E.



7. Obter o grau de evidência favorável (aw) e o grau de evidência contrária (bw) do

baricentro dos pontos que representam os fatores escolhidos no reticulado .

8. Tomar a decisão, aplicando-se a regra de decisão ou o algoritmo para-analisador.

4. UNINDO OS CONCEITOS

Partindo do princípio de que na lógica deve haver o engenheiro do conhecimento,

que ficará responsável por designar e coordenar as tarefas impostas aos especialistas do

programa, podemos deixar essa responsabilidade com o Sponsor do Six Sigma, por ser a

pessoa que tem a visão mais macro da empresa, entretanto tem acesso e poder sobre as

visões micro.

Em seguida temos outros especialistas que desempenham tarefas diferentes, estes

especialistas de acordo com a lógica paraconsistente podem exercer determinado peso na

tomada de decisão, este peso é manipulável de acordo com o grau de experiência que o

especialista tem com o tema em questão. Por exemplo um Green Belt pode opinar melhor

sobre uma determinada questão que o Black Belt não tenha o conhecimento operacional

mais aguçado, por se tratar de um nível mais gerencial.

Estes especialistas decidem sobre tarefas pré-determinadas, que serão estipuladas

pelo Sponsor do Six Sigma, ele fará o papel do engenheiro do conhecimento e particionará

a tarefa em vários fatores que serão estudados por todos os outros integrantes do programa,

desta forma, a experiência de todos os integrantes será aproveitada de maneira otimizada,

onde as contradições serão anuladas pela lógica, tornando todo o processo mais eficaz.



Figura 1- Processo decisório.

Fonte: Autores

A imagem acima demonstra didaticamente como funciona o processo de tomada de

decisão, ilustrando as partes das quais a lógica paraconsistente entende como divisões e

subdivisões da decisão.

A decisão, que na lógica é chamada de Proposição, é o produto final da união de

todas as outras subdivisões. Para ilustrar melhor podemos usar como exemplo um estudo

de caso fictício:

Digamos que por algum motivo precisamos descobrir se é viável ou não a

construção de uma determinada fábrica de refrigerante em um local. A decisão que iremos

tomar é baseada nesse questionamento, então a proposição será “Viabilidade da construção

da fábrica X no local Y”.

Tendo em mente nossa proposição, agora é necessário listar os fatores que

impactam nessa decisão, como por exemplo, “Meios de Transporte Acessíveis”, “Custo de

Manutenção”, “Localização” e assim por diante, quantos fatores o engenheiro do

conhecimento julgar serem necessários para a tomada de decisão.



Cada fator será divido em seções, essas seções são diretamente ligadas com a

questão abordada, ela será a resposta do fator que será dada pelo especialista que estiver

sendo questionado, por exemplo, o fator “localização” pode ter as seções “ótima”, “boa”,

“razoável”, “ruim”, “péssima” e assim por diante.

O especialista irá entrar com a sua experiência e colocará o seu grau de certeza e

incerteza para cada uma das seções, por exemplo, o “Especialista 1” cadastra “ 0%” de

certeza e “40%” de incerteza para a seção “ótima” do fator “localização”, isso significa que

de acordo com a experiência dele, há 70% de chance de ter uma boa localidade, entretanto,

ele também tem “40%” de incerteza, o que significa que há chances de mesmo com a

experiência dele evidenciando que é favorável, acontecer de não existir uma boa

localização. Um ponto que deve ser ressaltado baseado no exemplo descrito, os valores

“ 0%” e “40%” não são complementares, a somatória daria 110%, mas o interessante da

Inteligência Artificial é que em primeiro momento isso é permitido, devido ao fato de que

isso é o valor do feeling do especialista, transcende a lógica clássica, por isso tanto a

Lógica Paraconsistente quanto outras Inteligências Artificiais são denominadas Lógicas

Não Clássicas.

O que irá acontecer de fato na união da Lógica e do Six sigma é uma adequação de

conceitos básica. Algumas informações deverão ser extraídas da metodologia Six Sigma e

convertidas para a Lógica Paraconsistente, como por exemplo quem fará o papel de

especialista durante a tomada de decisão. A imagem abaixo ilustra como podemos

converter os especialistas do Six Sigma para especialistas de Lógica paraconsistente.



Figura 2 Especialistas –

Fonte: Autores

De forma prática podemos ver que a única tarefa em si foi designar uma hierarquia

nos especialistas já existentes. Os pesos retratados nos especialistas da lógica

paraconsistente dizem respeito ao nível de influência que a pessoa terá em relação a

determinado fator. Esses pesos são mutáveis e podem ser ajustados de acordo com a

proposição.

A Tabela 18 mostra um exemplo fictício de como será implementada uma parte do

Six Sigma na lógica paraconsistente. Os integrantes do programa vão responder a



determinados fatores com uma porcentagem de certeza de incerteza, e então a lógica irá

fazer os cálculos que irá eliminar as contradições.



.

Fato

rSe

ssão

Favo

rável

Desfa

vorá

vel

Favo

rável

Desfa

vorá

vel

Favo

rável

Desfa

vorá

vel

Favo

rável

Desfa

vorá

vel

Favo

rável

Desfa

vorá

vel

Favo

rável

Desfa

vorá

vel

Favo

rável

Desfa

vorá

vel

Favo

rável

Desfa

vorá

vel

S110

0%0%

90%

10%

100%

10%

90%

0%90

%0%

100%

10%

90%

0%90

%0%

S270

%20

%80

%30

%80

%20

%70

%30

%70

%30

%80

%20

%70

%30

%70

%30

%

S350

%50

%60

%50

%60

%40

%50

%40

%50

%40

%60

%40

%50

%40

%50

%40

%

S110

0%5%

95%

15%

100%

10%

85%

0%85

%0%

100%

10%

85%

0%85

%0%

S275

%25

%85

%25

%85

%30

%73

%35

%73

%35

%85

%30

%73

%35

%73

%35

%

S355

%45

%55

%45

%65

%40

%45

%55

%45

%55

%65

%40

%45

%55

%45

%55

%

S192

%8%

98%

18%

88%

12%

82%

7%82

%7%

88%

12%

82%

7%82

%7%

S267

%23

%83

%27

%77

%18

%63

%28

%63

%28

%77

%18

%63

%28

%63

%28

%

S352

%47

%57

%48

%62

%43

%52

%45

%52

%45

%62

%43

%52

%45

%52

%45

%

S417

%73

%24

%65

%37

%67

%33

%64

%33

%64

%37

%67

%33

%64

%33

%64

%

S510

0%98

%17

%83

%18

%2%

21%

95%

21%

95%

18%

2%21

%95

%21

%95

%

S192

%8%

98%

18%

88%

12%

82%

7%82

%7%

88%

12%

82%

7%82

%7%

S267

%23

%83

%27

%77

%18

%63

%28

%63

%28

%77

%18

%63

%28

%63

%28

%

S352

%47

%57

%48

%62

%43

%52

%45

%52

%45

%62

%43

%52

%45

%52

%45

%

S410

0%98

%17

%83

%18

%2%

21%

95%

21%

95%

18%

2%21

%95

%21

%95

%

Whit

e Belt

F01

F02

F03

Spon

sor 1

Spon

sor 2

Cham

pion

Mas

ter B

lack

Belt

Blac

k Be

lt

Grou

p 1

Grou

p 2

F04

Gree

n Belt

Yello

w Be

lt

Grou

p 3

Grou

p 4



Tabela 1 - Exemplo de Aplicação

Fonte: Autores

Deste modo será possível eliminar uma boa parte dos erros humanos, pois iremos

tratar o rumo de uma tarefa de forma mais detalhada antes mesmo dela ser executada, e

também é possível garantir que todos os integrantes do programa entendam efetivamente a

importância de determinada tarefa, ou então, a inutilidade da mesma.



REFERÊNCIAS

1 WERKEMA, C. Criando a Cultura Seis Sigma. Nova Lima: Werkema Editora, 2004.

2 RODRIGUES, M. V. Entendendo, Aprendendo e Desenvolvendo Sistemas De

Qualidade 6 Sigma. 2ª. ed. Rio de Janeiro: Elsevier Editora Ltda., 2013.

3 CARVALHO, F. R. Aplicação de lógica paraconsistente anotada em tomadas de decisão

na engenharia de produção. Tese de Doutorado, 2006. Disponivel em:

<http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3136/tde-13032007-155453/pt-br.php>.

Acesso em: 14 Março 2016.

4 RODRIGUES, S. G. Aplicação da Lógica Paraconsistente na seleção de alternativas de

transporte público. Dissertação de Mestrado em Transportes, Publicação T.DM-

003A/2013, Brasília, 2013. Departamento de Engenharia Civil e Ambiental, Universidade

de Brasília.

5 QUINTELLA, H. L. M. D. M.; TOLEDO, F. D.; MOKDISSE,. MATURIDADE CMM,

SIX SIGMA E SUA RELAÇÃO COM A QUALIDADE PERCEBIDA PELO CLIENTE,

Rio de Janeiro.

6 WERKEMA, C. Métodos PDCA e DMAIC e suas ferramentas analíticas. Rio de

Janeiro: CAMPUS, 2013.

7 WERKEMA, C. Perguntas e Respostas sobre o Lean Seis Sigma. 2 Ed. Rio de

Janeiro: Elsevier, 2011.

8 SCHMIDT, P.; DOS SANTOS, J. L.; ARIMA, C.. Fundamentos de Auditoria de

Sistemas. São Paulo: Atlas, 2006.

9 CARVALHO, F. R. . &. A. J. M. Tomadas de Decisão com Ferramentas da Lógica

Paraconstistente Anotada. São Paulo: Edgard Blucher Ltda., 2011.

Método Paraconsistente de Análise da Dependência Digital



Henry Costa Ungaro1, Jair Minoro Abe

1,2, Lauro Henrique de Castro Tomiatti

1,

Fábio Vieira do Amaral1


Paulo, Brasil


3Instituto Federal de São Paulo, Campus São Roque, São Roque, Brasil

[email protected]

Resumo – Os sintomas de dependência digital mudam de acordo o avanço da tecnologia.

Não há um padrão capaz de definir suas características, mas alguns tipos de

comportamentos começam a ser identificados como habituais, como uso compulsivo da

internet, estar sempre on-line, dificuldade de se relacionar na vida pessoal ou profissional

com outras pessoas de forma presencial. A internet passa a ser uma válvula de escape para

os problemas, se transformando em solução virtual, onde o usuário se encontra protegido

atrás do dispositivo de conexão. Este trabalho realizou em uma primeira etapa uma

pesquisa exploratória utilizando como referência um questionário contendo perguntas

elaboradas por Kimberly Young, a pesquisa foi realizada em âmbito acadêmico e

empresarial. Na segunda etapa se desenvolveu um método Paraconsistente de análise,

apoiado pela Lógica Paraconsistente Anotada Evidencial E, no qual se normalizou os

elementos do questionário para o universo da Lógica E. Na terceira etapa se utilizou o

software Paradecision-Making Conference Nott, que possui em seus fundamentos os

conceitos da Lógica E implementados, para confrontar os resultados obtidos pelo modelo

convencional. A comparação entre os modelos resultou em uma porcentagem de igualdade

de resultados de 100% para amostra avaliada.




Palavras-chave: Lógica Paraconsistente Anotada Evidencial E, Dependência Digital,

Tomada de Decisão.

1. INTRODUÇÃO

De acordo com Young, os sintomas de dependência digital mudam de acordo com o

avanço da tecnologia. Um agravante importante está na banalização do uso dos diversos

dispositivos, as pessoas incorporam novas formas de interagir com outras pessoas ou

buscar por informações sem se dar conta que o limite do aceitável foi ultrapassado.

Quando não se observa mais o que está acontecendo ao nosso redor, como a natureza, as

pessoas, as cidades, os objetos que nos rodeiam, estar sentado em uma mesa de restaurante

e não tirar os olhos de um dispositivo digital, ao invés de aproveitar a presença das pessoas,

que estão a nossa frente, ou o lugar que nos recebeu, pode ser um indicativo que alguma

coisa não está bem. Quando o olhar está focado apenas no mundo virtual, o sinal de alerta

deve ser disparado. Tudo que é em excesso se torna um problema difícil de ser revertido

(YOUNG, 1996)

Para Young, não há um padrão especifico que defina as características de um

dependente digital, mas alguns comportamentos acabam sendo frequentes, como o uso

compulsivo da internet, uma constante preocupação em estar on-line, mentir ou esconder a

natureza de seus comportamentos on-line e a incapacidade de reduzir o tempo que está

conectado. (TORRES, 2013) e (YOUNG, 2011).

A fuga das cobranças constantes do universo contemporâneo está afetando a vida

pessoal, social e profissional das pessoas. A internet se transforma em uma válvula de

escape de proteção onde as pessoas se encontram protegidas de seus semelhantes. No

mundo virtual, as pessoas revelam outras personalidades ou realizam fantasias sem expor



suas verdadeiras inseguranças. O mais importante não é o tempo que se está conectado,

mas como usa a internet afeta na vida do usuário. (TORRES, 2013) e (YOUNG, 2011)

Estima-se que 10% dos brasileiros estejam sofrendo com este problema. Número

que pode ser ainda maior dada à velocidade que a internet está chegando às casas das

pessoas ou aos dispositivos que as acompanham. De acordo, com as pesquisas de Navegg,

Companhia de Analise de Audiência Online, foi registrou 105 milhões de brasileiros

conectados no primeiro semestre de 2013. Dados da Serasa Experian mostram que os

brasileiros gastam mais tempo no YouTube, Twitter e Facebook que os usuários da

Inglaterra e dos Estados Unidos. As atividades da internet impulsionam as vendas de

smartphones. De acordo com a consultoria Internet Data Corporation, estes dispositivos

representaram 41% (5,5 milhões) de telefones móveis vendidos em março de 2012. Em

abril de 2013, o índice saltou para 49% (5,8 milhões) (OLIVEIRA, 2015).

2. LÓGICA PARACONSISTENTE ANOTADA EVIDENCIAL E





(CARVALHO & ABE, 2011).






(SHIMIZO, 2006).








através desta decisão (SHIMIZO, 2006).



os níveis lógicos comuns. Sobre esse tema, Prof. Da Costa ministrou aulas e palestras em


(CARVALHO & ABE, 2011). Ao se analisar o mundo real, lidamos com indefinições,



está além da relação binária de verdade e falsidade (MARTINS, 2003). A necessidade de



(DA COSTA, ABE, MUROLO, & DA SILVA FILHO, 1999).



subjetividade não tem medida perfeita ela é organizada, sistemática e objetiva (SHIMIZO,

2006).





podem ser ambas verdadeiras (DA COSTA, ABE, MUROLO, & DA SILVA FILHO,

1999). Trabalha com proposições do tipo p (μ, λ), onde p é uma proposição e (μ, λ)



indicam os graus de evidência favorável e evidência desfavorável, respectivamente. O par

(μ, λ) é denominado constante de anotação, estando os valores de μ e λ limitados entre 0 e

1 (ABE, 2009). O processamento dos dados de entrada dá-se pela aplicação de conectivos

de minimização e maximização entre as formulas atômicas A e B que definem o estado

resultante da saída, considerando os proposicionais com seus respectivos graus de certeza e

incerteza pA (μ 1, λ1) e pB (μ2, λ2), inicialmente obtém-se o maior valor entre os graus de

certeza (μ1 OR μ2) obtendo o grau de certeza resultante (μR) em seguida minimizando os

graus de incerteza (λ1 OR λ2) obtendo o grau de incerteza resultante (λR) (DA SILVA

FILHO, 1999).

Considerando o cenário de dois grupos de especialistas A (E1, E2) e B (E3, E4),


E1 (μ1, λ1) OR E2 (μ2, λ2) = (Máx {μ1, μ2}, Mín {λ1, λ2}) = AR (μ1, λ1)

E3 (μ1, λ1) OR E4 (μ2, λ2) = (Máx {μ1, μ2}, Mín {λ1, λ2}) = AR (μ2, λ2)



R = AR (μ1, λ 1) AND BR (μ2, λ 2) = (Mín {μ1, μ2}, Máx {λ1, λ2}) = R (μ1, λ1)

Após a aplicação da maximização e minimização, os graus de certeza e

incerteza são obtidos por:



Dois valores limites externos e arbitrários (Vcve = Valor de controle de veracidade

e Vcfa = Valor de controle de falsidade) determinam quando o grau de certeza resultante é



alto o suficiente para que a proposição analisada seja considerada totalmente verdadeira ou

totalmente falsa.

Da mesma forma, dois valores limites externos e arbitrários (Vcic = Valor de

controle de inconsistência e Vcpa = Valor de controle de paracompleteza) determinam

quando o valor do grau de incerteza resultante da análise é tão alto que se pode considerar

a proposição totalmente inconsistente ou totalmente paracompleta (Tabela 1).

Tabela 1 - Valores limites externos arbitrários

Valores limites externos

V cve = Valor de controle de veracidade

V cfa = Valor de controle de falsidade

V cic = Valor de controle de inconsistência

V cpa= Valor de controle de paracompleteza

Fonte:(ABE, 2011).

Após determinação dos quatro valores limites e dos resultados do grau de certeza e

de incerteza é possível identificar o estado lógico resultante demonstrado adiante.

Através da utilização destes conceitos chegamos à Figura 1.

Figura 1. Diagrama com os graus de certeza e de incerteza, com valores ajustáveis de

controle limite indicados nos eixos

Fonte:(ABE, 2011).

Os estados lógicos que são representados pelas regiões que ocupam os vértices do

reticulado são os: Verdadeiro, Falso, Inconsistente e Paracompleto. Estes são denominados



de estados lógicos extremos. Os estados lógicos de saída representados por regiões internas

no reticulado que não são os estados lógicos extremos, são denominados de estados lógicos

não extremos. Cada estado lógico não extremo é nomeado conforme sua proximidade com

os estados lógicos extremos.

A seguir são apresentados os quatro estados lógicos extremos (Tabela 2) e os oito

não extremos (Tabela 3) que compõem o reticulado da Figura 2.

Tabela 2 – Estado Extremos

Estados Extremos Símbolo

Verdadeiro V

Falso F

Inconsistente T

Paracompleto

Fonte:(ABE, 2011).

Tabela 3 – Estados Não-Extremos

Estados Não extremos Símbolo

Quase verdadeiro tendendo ao Inconsistente QVT

Quase verdadeiro tendendo ao Paracompleto QV

Quase falso tendendo ao Inconsistente QFT

Quase falso tendendo ao Paracompleto QF

Quase inconsistente tendendo ao Verdadeiro QTV

Quase inconsistente tendendo ao Falso QTF

Quase Paracompleto tendendo ao Verdadeiro QV

Quase Paracompleto tendendo ao Falso QF

Fonte:(ABE, 2011).



Figura 2. Divisão do QUPC em 12 regiões

Fonte:(ABE, 2011).

Para caracterizar o estado lógico resultante aplicam-se as seguintes regras:

Tabela 4 – Caracterização dos Estados lógicos

Condição Estado Resultante

Se Gcer(μ, λ) ≥ Vcve Verdadeiro

Se Gcer(μ, λ) ≤ Vcfa Falso

Se Ginc(μ, λ) ≥ Vcic Inconsistente

Se Ginc(μ, λ) ≤ Vcpa Paracompleto



E Gcer(μ, λ) ≥ Ginc(μ, λ)

Quase Verdadeiro tendendo a Inconsistente



E Gcer(μ, λ) < Ginc(μ, λ)

Inconsistente tendendo a Verdadeiro



E Gcer(μ, λ) ≥ |Ginc(μ, λ)|

Quase Verdadeiro tendendo a Paracompleto



E Gcer(μ, λ) < |Ginc(μ, λ)|

Paracompleto tendendo a Verdadeiro



E |Gcer(μ, λ)| ≥ |Ginc(μ, λ)|

Quase Falso tendendo a Paracompleto



E |Gcer(μ, λ)| < |Ginc(μ, λ)|

Paracompleto tendendo a Falso



E |Gcer(μ, λ)| ≥ Ginc(μ, λ)

Quase Falso tendendo a Inconsistente



E |Gcer(μ, λ)| < Ginc(μ, λ)

Inconsistente tendendo a Falso

Fonte:(ABE, 2011).



3. DEPENDÊNCIA DIGITAL

O psicólogo Cristiano Nabuco de Abreu, coordenador do Grupo de Dependências

Tecnológicas, do Hospital das Clínicas de São Paulo, publicou o livro “Vivendo esse

Mundo Digital”, uma das primeiras referências ao tema. Nele, estão descritas as

consequências dessa dependência. "Os usuários são facilmente distraídos e têm dificuldade

para controlar o tempo gasto com o dispositivo", escreveu o especialista. O trabalho

também aponta os sintomas do vício. O que assusta é que eles são muito semelhantes aos

expressos por viciados em drogas. Um exemplo: quando a pessoa dependente não está com

o seu smartphone na mão, fica irritada, ansiosa. (YOUNG, 2014) (OLIVEIRA, 2015)

Como todas as dependências descritas pela psiquiatria, a digital não é facilmente

reconhecida. Mas, da mesma forma que as outras, pode ser diagnosticada a partir de um

critério claro. Ela está instalada quando o indivíduo começa a sofrer prejuízos na sua vida

pessoal, social ou profissional por causa do uso excessivo do meio digital. Na vida real,

isso significa, por exemplo, brigar com o parceiro/a porque quer ficar online mesmo com a

insatisfação do companheiro/a ou cair de produção no trabalho porque não se concentra na

tarefa que lhe foi delegada (YOUNG, 2014) (OLIVEIRA, 2015).

A gravidade do problema está levando a uma mobilização mundial em busca de

soluções. Uma das frentes – a do reconhecimento médico do transtorno – está em franca

discussão. Recentemente, a dependência foi um dos temas que envolveram a publicação da

nova versão do Manual Diagnóstico e Estatístico de Transtornos Mentais, publicação da

Associação Americana de Psiquiatria adotada como guia para o diagnóstico das doenças

mentais. Na edição final, o vício, não citado em edições anteriores, foi mencionado como

um transtorno em ascensão que exige a realização de mais estudos. Muitos especialistas

criticaram o manual porque acreditam já ser o distúrbio uma doença com critérios

diagnósticos definidos (YOUNG, 2014) (OLIVEIRA, 2015).



3.1. CLASSIFICAÇÃO

Em 1998, Young publicou o livro “Apanhado na Rede”, no qual foram

apresentados os resultados de anos de pesquisa na forma de vinte perguntas.

A dificuldade de separar o uso da internet pela necessidade e utilidade para o seu abuso,

pode facilmente mascarar o diagnóstico de dependência de Internet. (TORRES, 2013)

3.1.1. QUESTÕES DE YOUNG

O Quadro 1, representa as questões de Young e o Quadro 2, representa a escala

adotada.

1. Passa mais tempo na internet do que pretendia?

2. Abandona as tarefas domésticas para passar mais tempo na web?

3. Prefere a emoção da internet à intimidade com seu parceiro?

4. Cria relacionamentos com novos amigos na internet?

5. Ouve outras pessoas em sua vida se queixando sobre a quantidade de

tempo que você passa on-line?

6. Suas notas na escola pioram por causa da quantidade de tempo que você

passa na web?

7. Acessa seu e-mail antes de qualquer outra coisa que você precise fazer?

8. Seu desempenho ou produtividade no trabalho piora por causa da

internet?

9. Fica na defensiva ou guarda segredo quando alguém lhe pergunta o que

você faz on-line?

10. Bloqueia pensamentos perturbadores sobre sua vida pensando em

conectar-se para se acalmar?

11. Se pega pensando quando você vai entrar na internet novamente?

12. Teme que a vida sem a internet seria chata, vazia e sem graça?

13. Explode, grita ou se mostra irritado se alguém lhe incomoda enquanto

você está conectado?

14. Você dorme pouco por ficar on-line até tarde da noite?

15. Sente-se preocupando com a internet quando está desconectado,

imaginando que poderia estar conectado?



16. Se pega dizendo “só mais alguns minutos” quando está na web?

17. Tenta diminuir a quantidade de tempo que fica na internet e não

consegue?

18. Esconde quanto tempo você está na internet?

19. Opta por passar mais tempo on-line em vez de sair com outras pessoas?

20. Sente-se deprimido (a), mal humorado (a) ou nervoso(a) quando está off-

line e esse sentimento vai embora assim que você volta a se conectar à

internet?

Quadro 2 – Questões levantadas por Young

Fonte:(ABE, 2011).

Quadro 2 – Escala das respostas possíveis de cada questão

Escala

Sempre

Em geral

Frequentemente

Algumas vezes

Raramente

Não se aplica

Fonte: Autores

Ao término do preenchimento do questionário a pontuação referente a cada questão

será somada resultando em um número variável entre 0 e 100.

Quadro 3 – Resultados possíveis

0 a 20 Raramente usa o computador ou não gosta de usá-lo

Não dependente

21 a 49 Não mostra sintomas de dependência, mas de vês em quando passa muito tempo na web

Mediano

50 a 79 Tem problemas com o tempo gasto na internet com impacto considerável

Preocupante

80 a 100 Uso da internet está causando problemas, procure assistência especializada

Dependente



Fonte: Autores

4. METODOLOGIA

De acordo com os objetivos do projeto, este trabalho caracteriza-se como pesquisa

aplicada, iniciando-se por pesquisa bibliográfica, identificação de alternativas de

implementação e realização de uma série de experimentos práticos, para se chegar à

solução pretendida. O desenvolvimento prático serve para validar as pesquisas

bibliográficas.

Para o estudo prático, será utilizado o software de tomada de decisão:

ParaDecision-making Conference Nott, versão Professional (Quadro 4).

Quadro 4 – Metodologia

Fonte: Autores



5. APLICAÇÃO PRÁTICA DO MÉTODO

5.1. APLICAÇÃO DO QUESTIONÁRIO

O questionário, Anexo 1, foi preenchido manualmente por doze pessoas a Tabela 1,

representa a pontuação em cada questão (1 a 5 e 7 a 20), por cada pessoa (P1 a P12). A

questão 6, não se encaixa no contexto amostral, portanto, não foi considerada.

Tabela 5 – Pontuação de cada pessoa em cada questão

Questão P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 P9 P10 P11 P12

1 1 5 4 4 2 2 5 2 1 4 1 5

2 0 5 0 4 1 2 2 2 1 2 5 5

3 0 1 0 2 2 0 1 2 1 0 0 1

4 2 2 5 2 0 2 4 1 2 0 1 2

5 0 5 0 1 1 2 4 1 1 0 0 4

7 1 5 2 1 2 5 2 5 1 2 1 5

8 1 2 0 0 0 2 1 0 1 2 0 1

9 0 1 0 0 1 0 1 2 1 0 0 4

10 0 1 0 0 0 0 2 0 1 0 0 2

11 1 1 2 0 1 0 2 0 1 0 0 2

12 1 2 2 0 1 0 4 0 1 0 0 2

13 0 1 0 0 0 2 1 0 1 0 1 1

14 0 2 5 0 0 0 2 2 1 0 0 2

15 2 2 0 0 0 0 1 2 1 0 0 5

16 0 4 0 0 1 0 2 2 1 0 0 4

17 1 4 0 0 0 0 1 0 1 0 0 4

18 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1

19 1 1 0 0 1 0 2 1 1 1 0 1

20 0 2 0 0 0 0 1 0 1 0 0 2

Total 11 47 20 14 13 17 39 22 20 11 9 53

Fonte: Autores

5.2. NORMALIZAÇÃO DO QUESTIONÁRIO

A normalização foi realizada a partir de seis testes onde o primeiro teste se atribui

peso 0 a todas as questões onde o zero significa estado “não se aplica”, o segundo teste se

atribuiu peso 1 a todas as questões onde o um significa estado “raramente”, o terceiro teste

se atribuiu peso 2 a todas as questões onde o dois significa estado “as vezes”, o quarto



testes se atribuiu peso 3 a todas as questões onde o três significa estado “frequentemente”,

o quinto teste se atribuiu peso 4 a todas as questões onde o quatro significa estado

“geralmente” e o sexto teste se atribuiu peso a todas as questões onde o cinco significa

estado “sempre”.

Como a Lógica E trata o grau de certeza na faixa de valores compreendida entre -1

e +1, onde -1 indica falsidade absoluta e +1 verdade absoluta. Associou-se zero pontos do

questionário ao valor -1 da lógica e 100 pontos do questionário ao valor +1 da lógica.

Como a faixa de valores do questionário a se atribuir o estado dependente compreende a

faixa de valores entre 80 e 100 pontos, na lógica associou-se à faixa entre 0,6 e 1. Como a

faixa de valores do questionário a se atribuir o estado preocupante compreende a faixa de

valores entre 50 e 79 pontos, na lógica associou-se à faixa entre 0 e 0,59. Como a faixa de

valores do questionário a se atribuir o estado mediano compreende a faixa de valores entre

20 e 49 pontos, na lógica associou-se à faixa entre -0,59 e 0. Como a faixa de valores do

questionário a se atribuir o estado raramente a faixa de valores entre 0 e 19 pontos, na

lógica associou-se à faixa entre -1 e -0,6. Sem a normalização, não seria possível converter

os dados obtidos das respostas para aplica-las nas questões quando as mesmas forem

selecionadas.



Figura 3. QUPC adaptada pela normalização

Fonte: Autores baseado em (ABE, 2011)

5.3. ESTADOS EXTREMOS E NÃO-EXTREMOS NORMALIZADOS

Tabela 2 – Estado Extremos Normalizados

Estados Extremos Normalizado

Verdadeiro Dependente

Falso Não dependente

Inconsistente Inconsistente

Paracompleto Paracompleto


Tabela 3 – Estados Não extremos Normalizados

Estados Não extremos Normalizado

Quase verdadeiro tendendo ao Inconsistente Preocupante

Quase verdadeiro tendendo ao Paracompleto Preocupante

Quase falso tendendo ao Inconsistente Mediano

Quase falso tendendo ao Paracompleto Mediano

Quase inconsistente tendendo ao Verdadeiro Preocupante

Quase inconsistente tendendo ao Falso Mediano

Quase Paracompleto tendendo ao Verdadeiro Preocupante

Quase Paracompleto tendendo ao Falso Mediano




5.4. UTILIZAÇÃO DO SOFTWARE PARADECISION-MAKING CONFERENCE

NOTT PROFESSIONAL

Para conversão do modelo tradicional em modelo paraconsistente foi empregado o

software ParaDecision-making Conference Nott Professional. Todos os conceitos da

Lógica E são aplicados de forma fidedigna.

5.4.1. IMPLEMENTANDO O ESTUDO DE CASO NO SOFTWARE

5.4.1.1. LOGIN NO SOFTWARE

O software ParaDecision-making Conference foi projetado para trabalhar em rede,




necessário ter uma versão instalado no computador e acesso à internet. As configurações



deve ter sido criado por um usuário da empresa ParaDecision, ou ser um usuário Master ou

System Admin.

5.4.1.2. ESCOLHA DA ORGANIZAÇÃO



organizações, unidades de negócio e departamentos. A Figura 4 ilustra a escolha de uma

organização.



Figura 4. Acesso ao ambiente do software ParaDecision-making Conference Nott

Fonte: Autores

5.4.1.3. REGISTRO DA PROPOSIÇÃO

A proposição é o problema que se deseja analisar. A Figura 5 ilustra as proposições

cadastradas

Figura 5. Registro da proposição, Modelo de Análise de Dependência Digital Corporativa

Fonte: Autores



5.4.1.4. ELEMENTOS NECESSÁRIOS A CONSTRUÇÃO DA BASE DE

CONHECIMENTO

Figura 6. Elementos necessários a construção da base do conhecimento.

Fonte: Autores











5.4.1.5. ASSOCIAÇÃO DE USUÁRIOS A PROPOSIÇÃO E DEFINIÇÃO DE

PRIVILÉGIOS INTERNOS









Figura 7. Atribuição de privilégios, definição de peso e definição se o usuário deve ou não


Fonte: Autores






Figura 8. Atribuição dos usuários aos grupos

Fonte: Autores

5.4.1.6. REGISTRO DOS FATORES








Figura 9. Registro dos Fatores

Fonte: Autores

Figura 10. Apresentação dos Registros dos Fatores Cadastrados

Fonte: Autores

5.4.1.7. REGISTRO DAS SEÇÕES





o texto; são registros independentes (Figuras 11 e 12).



Figura 11. Registro da Seção

Fonte: Autores

Figura 12. Apresentação das Seções cadastradas e o fator correspondente

Fonte: Autores

Neste estudo de caso, as seções foram cadastradas uma única vez e replicadas para

os demais fatores, como ilustrado nas Figuras 9 e 11, com o check de replicação habilitado

tanto nos fatores como nas seções.

5.4.1.8. REGISTRO DOS GRAUS DE EVIDÊNCIA FAVORÁVEL E

DESFAVORÁVEL AOS FATORES




seções, e, também, os pesos para cada um dos fatores. Neste exemplo, os graus de

evidência refletem a normalização realizada para a conversão entre os modelos. Foram

utilizados, dois especialistas e dois grupos por uma necessidade do software, que exige ao

menos dois grupos para poder realizar o processo de maximização e minimização.



Por padrão, o software apresenta os pesos com valor 1, os usuários podem realizar a

alteração apenas clicando com o mouse em cima da opção do peso, e em seguida digitar o

valor do peso desejado, respeitando a faixa de valores inteiros compreendida entre 1 e 10.

Após a troca dos pesos o usuário deve salvar a mudança, um check de confirmado será

exibido. Ao final do processo, o software fará uma validação de todos os dados esperados

para cadastramento, caso algum peso ou grau de evidência deixe de ser atribuído, não será


Análise.

5.4.1.9. REGISTRO DOS PESOS DOS FATORES ATRIBUÍDOS A CADA FATOR

PELOS ESPECIALISTAS

Figura 13. Registro dos pesos atribuídos a cada fator

Fonte: Autores

5.4.1.10. REGISTRO DOS GRAUS DE EVIDÊNCIA FAVORÁVEL E

DESFAVORÁVEL PELOS ESPECIALISTAS

Figura 14. Registro dos graus de evidência favorável e desfavorável



Fonte: Autores




5.4.1.11. PROCESSO DE ANÁLISE




apresentadas telas para escolha, da seção de referência para cada fator.

5.4.1.12. ESCOLHA DAS SEÇÕES

Figura 15. Para cada fator, serão apresentadas suas seções

Fonte: Autores

É possível selecionar mais de uma seção por fator, neste estudo de caso não foi

necessária a escolha de múltiplas seções.

5.4.1.13. ESCOLHA DO MÉTODO DE ANÁLISE E DOS VALORES DE CONTROLE.





Paracompleteza. Também é possível definir o tipo de saída para a decisão. Neste caso,

Dependente, Não dependente, Mediano e Preocupante (Figura 16)



Figura 16. Registro do método de análise, valor de controle e valores de saída

Fonte: Autores

As figuras 17, 18, 19 e 20 ilustram 4 análises com as saídas: Não dependente,

Mediano, Preocupante e Dependente.

Figura 17. Análise realizada, Não-Dependente

Fonte: Autores

Figura 18. Análise realizada, Mediano

Fonte: Autores



Figura 19. Análise realizada, Preocupante

Fonte: Autores

Figura 20. Análise realizada, Dependente

Fonte: Autores

A saída do software apresentou o mesmo resultado, da análise feita de forma

manual, validando os conceitos teóricos incorporados ao software.

5.4.1.14. RELATÓRIOS

O software disponibiliza 5 tipos de relatórios, onde é possível analisar se um

especialista é realmente um especialista no tema tratado, ordenar a saída por prioridades,

consultar todas as análises realizadas em um período de tempo e saída com um nível de

detalhamento mais profundo, para o estudo de caso utilizaremos apenas três (Figuras 21,

22 e 23).



Figura 21. Graus de evidência atribuídos por cada especialista a cada seção

Fonte: Autores

Figura 22. Relatório Geral Ordenado pelo G ce

Fonte: Autores

Figura 23. Seções selecionadas para cada fator, durante a análise

Fonte: Autores



6. CONCLUSÃO

Fazendo uma comparação direta entre o software ParaDecision-making Conference

e a aplicação do questionário, houve uma concordância dos resultados de 100% para

amostra de estudo. A mescla da informática aplicada aos conceitos teóricos da Lógica E

se mostraram promissores. O estudo de caso, confrontou os conceitos apresentados. Os

resultados dos testes com o software comprovaram as simulações manuais. A pesquisa

indicou que o modelo com lógica paraconsistente pode ser usado em adição ao

questionário. O mesmo estudo foi realizado com os desenvolvedores da empresa

ParaDecision, com monitoramento da comunicação pelos meios digitais realizada pelos

membros da equipe. O resultado não apresentou nenhum caso de dependência, mas

indicou dois casos preocupantes, sete medianos e três não dependentes.

Conclui-se que através do software utilizado é possível chegar a resultados

relevantes e a utilização do mesmo pode auxiliar em quaisquer situações de tomadas de

decisão.



REFERÊNCIAS

1. ABE, J. M. (2009). Lógica Paraconsistente Evidencial Et. Monografia.

2. AGUILHAR, L. (13 de 01 de 2012). Estadão. (P. e. 2015, Produtor) Acesso em 31

de 10 de 2015, disponível em Estadão: http://pme.estadao.com.br/noticias/noticias,-

pequenas-empresas-de-servico-serao-maioria-em-2015,1423,0.htm

3. Beraldi, L. C., & Filho, E. E. (1 de 1 de 2000). As pequenas empresas no geral

não possuem sistemas informatizados, ou seja, seus controles são feitos quase que

exclusivamente por meio de papeladas intermináveis. Ci. Inf., 29(1), pp. 46-50.

4. Calado, A. M., Marques, J. F., & Pinto, N. M. (0 de 200 ). ALGUNS DOS

ERROS MAIS COMUNS NA TOMADA DE DECIS O. O A A E

EC O.

5. CARVALHO, F. R., & ABE, J. M. (2011). Tomadas de Decisão com Ferramentas

da Lógica Paraconstistente Anotada. São Paulo: Editora Edgard Blucher Ltda.

6. CONTANI, E. A., DE MELLO, A. A., & SAVOIA, J. R. (3 de 2012). Aquisições

de Micro, Pequenas e Médias Empresas no Brasil: um Estudo de suas

Características de Gestão Financeira. Encontro de Estudos sobre

Empreendedorismo e estão de equenas Empresas, .

7. DA COSTA, N. C., ABE, J. M., MUROLO, A., & DA SILVA FILHO, J. I. (1999).

Lógica paraconsistente aplicada. São Paulo: Atlas.

8. DA SILVA FILHO, J. I. (1999). Métodos de Aplicações da Lógica Paraconsistente


Implementação de Circuitos Eletrônicos. Tese de doutorado apresentada a EPUSP.

São Paulo.

9. G1. (18 de 9 de 2015). Portal G1. (P. E. NEGÓCIOS, Produtor) Acesso em 30 de

10 de 2015, disponível em Portal G1:

http://g1.globo.com/economia/pme/noticia/2015/09/faturamento-das-micro-e-

pequenas-empresas-cai-57-em-julho.html



10. LONDON, J. (2013). Revista PEGN. (O. v. PMEs, Produtor) Acesso em 21 de 8 de

2015, disponível em Pequenas Empresas Grandes Negócios:


O+VERDADEIRO+PAPEL+E+A+DIMENSAO+DAS+PMES.html

11. MARTINS, H. G. (2003). A Lógica Paraconsistente Anotada de Quatro Valores

LPA4v aplicada em Sistemas de Raciocínio Baseado em Casos para o

Restabelecimento de Subestações Elétricas. Tese de Doutorado apresentada à

Universidade Federal de Itajubá.

12. NETO, J. V., & FILHO, J. R. (06 de 11 de 2006). Modelo de gestão como apoio as

Pequenas e Médias Empresas (PME s). SIMPEP, 13.

13. Pequenas Empresas & Grandes Negócios. (27 de 8 de 2012). 48% das empresas

brasileiras fecham as portas depois de três anos. Acesso em 30 de 9 de 2015,

disponível em Pequenas Empresas & Grandes Negócios:



ES+ANOS.html

14. SANTOS, L. C., & DA COSTA, I. T. (2013). GER NCIA FINANCEIRA NA

PR TICA: O papel do Gestor Financeiro dentro das Pequenas e Médias Empresas

no Brasil.

15. SHIMIZO, T. (2006). Decisão nas Organizações (Vol. 2 ed.). São Paulo, SP,

Brasil: Atlas.



ANEXO 1 - DEPENDÊNCIA DIGITAL

Teste composto por 19 perguntas para ver o quanto o usuário está dependente

Nu

nca

Ra

ram

ente

Às

vez

es

Fre

qu

ente

men

te

Ger

alm

ente

Sem

pre

Passa mais tempo na internet do que pretendia?

Abandona as tarefas domesticas para passar mais tempo na web?

Prefere a emoção da internet à intimidade com seu parceiro?

Cria relacionamentos com novos amigos na internet?

Ouve outras pessoas em sua vida se queixando sobre a

quantidade de tempo que você passa on-line?

Acessa seu e-mail antes de qualquer outra coisa que você precise

fazer?

Seu desempenho ou produtividade no trabalho piora por causa

da internet?

Fica na defensiva ou guarda segredo quando alguém lhe

pergunta o que você faz on-line?

Bloqueia pensamentos perturbadores sobre sua vida pensando

em conectar-se para se acalmar?

Se pega pensando quando você vai entrar na internet

novamente?

Teme que a vida sem a internet seria chata, vazia e sem graça?

Explode, grita ou se mostra irritado se alguém lhe incomoda

enquanto você está conectado?

Você dorme pouco por ficar on-line até tarde da noite?

Sente-se preocupando com a internet quando está desconectado,

imaginando que poderia estar conectado?

Se pega dizendo “só mais alguns minutos” quando está na web?

Tenta diminuir a quantidade de tempo que fica na internet e não

consegue?

Esconde quanto tempo você está na internet?

Opta por passar mais tempo on-line em vez de sair com outras

pessoas?

Sente-se deprimido(a), mal humorado(a) ou nervoso(a) quando

está off-line e esse sentimento vai embora assim que se conecta ?

Controlador Lógico Paraconsistente Aτ – Plataforma Open Source Arduino


Controlador Lógico Paraconsistente Aτ – Plataforma Open

Source Arduino

Genivaldo Carlos Silva1, Jair Minoro Abe

1,2, Priscila Faccioli

1


Paulo, Brasil


[email protected], [email protected], [email protected]

Resumo: Este artigo apresenta uma nova construção do Controlador Lógico

Paraconsistente implementado por Da Silva Filho, em seu trabalho: “Métodos de

Aplicações da Lógica Paraconsistente com Anotação LPA2v” em 1999, utilizando a

plataforma de desenvolvimento Open Source Arduino, utilizada em muitos projetos de

automação e robótica.

Palavras-chave: Lógica Paraconsistente, Arduino

Abstract. The aim of this paper is present a construction of Paraconsistent Logical

Controller implemented by Da Silva Filho and others by using the open source platform

Arduino Uno in order to update the previous ones, making it available for automation and

robotics projects.

Keywords: Paraconsistent Logics, Arduino, Paraconsistent Lógica Controle.

1. INTRODUÇÃO

A Lógica clássica utiliza apenas dois estados lógicos: Verdadeiro ou falso. Se por

um lado ela oferece facilidades em ser implementada em sistemas computacionais, por

outro, é justamente esta característica binária que a impossibilita de ser aplicada em

algumas situações do mundo real, visto que, inconsistências ocorrem naturalmente [3]. O





uso da Lógica Paraconsistente se mostra útil nas áreas de Inteligência Artificial e Robótica

em que um comportamento mais próximo ao humano é desejável. Entretanto, há a

necessidade de se encontrar novas formas de adequação para aplicações diretas e

melhoradas. A implementação de Da Silva Filho resultou no primeiro robô móvel

autônomo baseado na Lógica Paraconsistente [1]. Muito se evoluiu em sistemas de

hardware e software nesses últimos anos, portanto, em face das muitas limitações técnicas

encontradas por Da Silva à época, este artigo se justifica e propõe uma nova construção do

Controlador Lógico Paraconsistente tendo por base o uso da plataforma Open Source

Arduino, a qual acrescenta muitas melhorias em termos de simplicidade no hardware,

maior capacidade de memória e velocidade.

2. LÓGICA PARACONSISTENTE ANOTADA EVIDENCIAL EΤ

Quase todos os aspectos do mundo real trazem um certo grau de imprecisão ou

inconsistência. Em certas ocasiões uma dada afirmação pode não ser verdadeira e nem

falsa; ou pode ser verdadeiro e falso simultaneamente, denotando uma inconsistência [2].

A lógica paraconsistente nos permite lidar com Sistemas inconsistentes, cujos primeiros

foram introduzidos pelos lógicos Stanislaw Jaskowski (em 1948), David Nelson (em 1959)

e Newton da Costa (em 1959-1963). Uma das lógicas paraconsistentes mais úteis são os

sistemas anotados. Quando consideramos a estrutura τ abaixo, a lógica correspondente é

chamada Lógica Paraconsistente Anotada Evidencial Eτ. As fórmulas atômicas da lógica

Eτ são do tipo P(µ,λ), onde P é uma proposição e (µ,λ) ϵ [0, 1]. P(µ,λ) pode ser lido como: "A

evidência favorável de P é µ e a evidência contrária é λ " [2].



Assim, apresentamos os seguintes conceitos na Figura 1:

Figura 1 – Reticulado τ

Na Figura 2:

Grau de Incerteza: Gin(µ,λ) = µ + λ - 1 (0 , 1); (1)

Grau de Certeza: Gce(µ,λ) = µ - λ (0 , 1); (2)



Figura 2 - Graus de Certeza e Incerteza

Com os graus de certeza, incerteza e o valores de (µ, λ) representados no reticulado

das figuras 1 e 2, podemos elaborar equações para os 12 estados paraconsistentes. Figura 3

Figura 3 - Estados Paraconsistentes

2.1. EQUAÇÕES PARA O CONTROLADOR LÓGICO PARACONSISTENTE

Valores de controle dos Graus de Certeza e Incerteza

Vscc = C1 Valor Superior do controle de certeza

Vicc = C2 Valor Inferior do controle de certeza

Vsci = C3 Valor Superior de controle de incerteza

Vici = C4 Valor Inferior de controle de incerteza

Entradas: µλ

Saídas: S1 S2a (Gin, Gce)

Estados Paraconsistentes

Se Gce ≥ C1 então S1 = V

Se Gce ≤ C2 então S1 = F

Se Gin ≥ C3 então S1 = T



Se Gin ≤ C4 então S1 =

Para 0 ≤ Gce ˂ C1 e 0 ≤ Gin < C3

Se Gce ≥ Gin então S1 = QV T

Se Gce < Gin então S1 = QT V

Para 0 ≤ Gce < C1 e C4 < Gin ≤ 0

Se Gce ≥ |Gin| então S1 = QV

Se Gce < |Gin| então S1 = Q V

Para C2 < Gce ≤ 0 e C4 < Gin ≤ 0

Se |Gce| ≥ |Gin| então S1 = QF

Se |Gce| < |Gin| então S1 = QF

Para C2 < Gce ≤ 0 e 0 ≤ Gin < C3

Se |Gce| ≥ Gin então S1 = QF T

Se |Gce| < Gin então S1 = QT F

3. PLATAFORMA OPEN SOURCE ARDUINO

Arduino é uma plataforma de prototipagem eletrônica, criado por Massimo Banzi e

David Cuartielles em 2005 com objetivo de permitir o desenvolvimento de controle de

sistemas interativos, de baixo custo e acessível a todos [4][5].



3.1. CONTROLADOR LÓGICO PARACONSISTENTE AΤ

O controlador lógico paraconsistente Aτ, Figura 4, foi desenvolvido utilizando a

plataforma Arduino, cujo componente principal é um microcontrolador ATMEGA 328P.

Figura 4 - Controlador Lógico Aτ

No circuito temos dois potenciômetros usados como sensores de posição angular

entre 0 e 270o. Configurados como divisores de tensão, fornecerem valores para µ e λ

entre 0 e 1 volt dependendo da posição angular. O sinal dos sensores é aplicado às entradas

analógicas A0 e A1 para serem analisados pelo controlador paraconsistente. Podem-se

utilizar vários outros tipos de sensores, tais como sensores de temperatura, pressão, de

proximidade dentre outros.

O protótipo possui uma saída digital de 4 bits que mostra os estados

paraconsistentes em função dos valores de µ e λ fornecidos pelos sensores nas entradas

conforme tabela na Figura 2.



Figura 5 - Estados Paraconsistentes de saída no controlador

A saída digital poderá ser enviada para entrada de um estágio de controle de tomada

de decisão para uma fornecer uma resposta em função dos estados paraconsistentes

gerados pelo controlador. Na Figura 6, temos simulações onde variando-se os valores de µ

e λ obtemos os valores de Gce, Gin e os estados paraconsistentes correspondentes.



Figura 6 - Simulação dos Estados Paraconsistentes

3.2. ALGORITMO PARAANALIZADOR EM LINGUAGEM C PARA

PLATAFORMA ARDUINO

#include <LiquidCrystal.h>

LiquidCrystal lcd(12, 7, 5, 4, 3, 2);

float C1 = 0.5,C2 = -0.5,C3 = 0.5,C4 = -0.5,Gin, Gce;

String Saida;

int S,time = 3000;

float Prev_Val_Mi = 0.0,Prev_Val_La = 0.0;

void setup() {

DDRB = DDRB | B00001111;

lcd.begin(16, 2);

lcd.setCursor(2,0);

lcd.print("PARAANALIZE");

Serial.begin(9600);

Serial.println("PARAANALIZE");

delay(1000);

}

void loop() {

int Mi_Sensor_Val,La_Sensor_Val;

float Pres_Val_Mi,Pres_Val_La;

do

{

delay(time);

Mi_Sensor_Val = analogRead(A0);



La_Sensor_Val = analogRead(A1);

Pres_Val_Mi = Mi_Sensor_Val * (5.0/1023.0);

Pres_Val_La = La_Sensor_Val * (5.0/1023.0);

} while ((Pres_Val_Mi == Prev_Val_Mi) && (Pres_Val_La ==

Prev_Val_La));

if (((Pres_Val_Mi >= 0) && (Pres_Val_Mi <= 1)) && ((Pres_Val_La >= 0)

&& (Pres_Val_La <= 1)))

{

Gce = Pres_Val_Mi - Pres_Val_La;

Gin = Pres_Val_Mi + Pres_Val_La - 1;

if (Gce >= C1)

{

Saida = "V";

PORTB = B11110001;

}

else if (Gce <= C2)

{

Saida = "F";

PORTB = B11110010;

}

else if (Gin >= C3)

{

Saida = "I";

PORTB = B11110011;

}

else if ( Gin <= C4)

{

Saida = "P";

PORTB = B11110100;

}

else if (((Gce >= 0) && (Gce < C1)) && ((Gin >= 0) && (Gin <

C3)))

{

if (Gce >= Gin)

{

Saida = "Qv->T";

PORTB = B11110101;

}

else

{

Saida = "Qi->V";

PORTB = B11110110;

}

}

else if (((Gce >= 0) && (Gce < C1)) && ((Gin > C4) && (Gin <=

0)))

{

if (Gce >= (abs(Gin)))

{

Saida = "Qv->P";

PORTB = B11110111;

}

else

{

Saida = "Qp->V";

PORTB = B11111000;

}

}



else if (((Gce > C2) && (Gce <= 0)) && ((Gin > C4) && (Gin <=

0)))

{

if ((abs(Gce)) >= (abs(Gin)))

{

Saida = "Qf->P";

PORTB = B11111001;

}

else

{

Saida = "Qp->F";

PORTB = B11111010;

}

}

else if (((Gce > C2) && (Gce <= 0)) && ((Gin >= 0) && (Gin <

C3)))

{

if ((abs(Gce)) >= Gin)

{

Saida = "Qf->I";

PORTB = B11111011;

}

else

{

Saida = "Qi->F";

PORTB = B11111100;

}

}

else

{

Saida = "ESTADO Desconhecido";

PORTB = B11111111;

}

}

else

{

Serial.println("Valores FORA da faixa");

}

printSerial(Pres_Val_Mi, Pres_Val_La, Gce, Gin, Saida);

printLCD(Pres_Val_Mi, Pres_Val_La, Gce, Gin, Saida);

Prev_Val_Mi = Pres_Val_Mi;

Prev_Val_La = Pres_Val_La;

}

void printSerial(float Pres_MI, float Pres_LA, float GCE, float GIN,

String SAIDA)

{

Serial.println("");

Serial.print("Mi = " );

Serial.print(Pres_MI);

Serial.print(" La = " );

Serial.print(Pres_LA);

Serial.print(" Gce = " );

Serial.print(GCE);

Serial.print(" Gin = ");

Serial.print(GIN);

Serial.print(" S = ");

Serial.print(SAIDA);

}



4. CONCLUSÃO

O protótipo funcionou corretamente comportando de acordo com o proposto pela

lógica paraconsistente. Mostrou-se que é possível obter uma nova construção do

Controlador Lógico paraconsistente obtendo-se um circuito mais simples à versão anterior

utilizando-se de uma tecnologia de hardware mais atual, didática e possibilitando

desenvolvimentos futuros. Demonstrou a possibilidade de usar vários tipos de sensores e

algumas limitações técnicas puderam ser minimizadas, tais como, hardware complexo,

baixa velocidade e pouca quantidade de memória, visto que o algoritmo ocupou apenas 8,7

Kbytes.



REFERÊNCIAS

1. Da Silva Filho, J.I. “Métodos de Aplicações da Lógica Paraconsistente Anotada de

Anotação com dois valores LPA2v com construção de Algoritmo e Implementação

de Circuitos Eletrônicos”, in Portuguese, PhD thesis, EPUSP, São Paulo, 1999.

2. Abe, J.M. & Akama, S. & Nakamatsu, K., Introduction to Annotated Logics -

Foundations for Paracomplete and Paraconsistent Reasoning, Series Title

Intelligent Systems Reference Library, Volume 88, Publisher Springer

International Publishing, Copyright Holder Springer International Publishing

Switzerland, eBook ISBN 978-3-319-17912-4, DOI 10.1007/978-3-319-17912-4,

Hardcover ISBN 978-3-319-17911-7, Series ISSN 1868-4394, Edition Number 1,

190 pages, 2015.

3. da Costa, N. C., & Abe, J. M. (2000). Paraconsistência em informática e

inteligência artificial. Estudos Avançados, 14(39), 161-174.

4. Daniel K, F. (2012). Open-source hardware is a low-cost alternative for scientific

instrumentation and research. Modern Instrumentation, 2012.

5. Entinger, A. (2014). Arduino based I/O-system for rapid prototyping of robotic

systems.

6. https://www.arduino.cc/ - Arduino Web Site acessado em 13/03/2016

7. Encheva, S., Tumin, S., & Kondratenko, Y. (2007). Application of paraconsistent

annotated logic in intelligent systems. In Advanced Intelligent Computing Theories

and Applications. With Aspects of Theoretical and Methodological Issues (pp. 702-

710). Springer Berlin Heidelberg.

8. Nakamatsu, K. (2008). The paraconsistent annotated logic program EVALPSN and

its application. In Computational Intelligence: A Compendium (pp. 233-306).

Springer Berlin Heidelberg.

Controlador Lógico Paraconsistente em Português Estruturado (Portugol)


Controlador Lógico Paraconsistente em Português Estruturado

(Portugol)

Genivaldo Carlos Silva1, Priscila Faccioli Serafim L. Tavares

1, Jair Minoro Abe

1


Paulo, Brasil


[email protected], [email protected], [email protected]

Resumo — O objetivo deste trabalho é apresentar a implementação de um algoritmo

derivado da lógica paraconsistente Evidencial Eτ, chamado CLPa, desenvolvido em

português estruturado (portugol). A implementação em portugol se faz necessária devido a

não existência de uma aplicação de testes através de uma abordagem genérica básica que

permita uma melhor compreensão e implementação da lógica paraconsistente àqueles que

queiram iniciar o desenvolvimento de um sistema especialista para tomada de decisão em

seus projetos de automação e/ou robótica, possibilitando o desenvolvimento posterior em

outras linguagens de programação.

Palavras-chave: Lógica Paraconsistente, Portugol, para-analisador.

Abstract - The aim of this paper is to present the implementation of the algorithm derived

of paraconsistent Evidential logic Eτ, called para-analyzer in structured Portuguese

(Portugol). The implementation in Portugol is necessary, because in addition there isn’t an

application that provides a generic approach to the algorithm, will allow a better

understanding of Paraconsistent Logic applied to those who want a more practical

approach to the subject and who wish to apply it in their developing projects in other

programming languages.

Keywords:- Paraconsistent Logic, Portugol, para-analyzer





1. INTRODUÇÃO

Os cursos de programação têm tradicionalmente elevadas taxas de reprovação em seus

níveis iniciais. Este fenômeno, geralmente, não é exclusivo a um grupo de instituições, de

um curso em específico, ou mesmo de um grupo de alunos com um determinado perfil de

formação. Este nível de insucesso no ensino da programação vai desde aspectos mais

técnicos até aspectos pedagógicos, o que causa perda de interesse por parte do aluno e

consequentemente a sua desistência do curso. [13]

Outro fator que agrava a situação é a pobre fundamentação em algumas disciplinas tais

como matemática, inglês e lógica de programação. O uso de linguagens de programação

reais, bem como as ferramentas utilizadas para tal, se tornam inadequadas para a

codificação de soluções algorítmicas, pois em função, muitas vezes, de sua complexidade,

acabam por desviar o foco da resolução do algoritmo para a compreensão da ferramenta e

linguagem em questão. [11]

Um algoritmo é uma maneira de resolver problemas de lógica em passos ordenados e

estruturados, sendo que todo problema lógico pode ter várias soluções algorítmicas [14].

As dificuldades em abstrair problemas do cotidiano em um conjunto de tarefas

sequenciais a serem executas por um computador, estão entre os grandes desafios que

permeiam o desenvolvimento do chamado raciocínio lógico computacional. Este tipo de

raciocínio é fundamental na programação de computadores e para o desenvolvimento de

todos os tipos de dispositivos eletrônicos utilizados direta ou indiretamente em nosso

cotidiano. [1]

A aprendizagem de algoritmos é um tema de grandes debates, pois existem dificuldades

amplamente relatadas e vivenciadas por educadores, e estes, por sua vez, propõem

soluções variadas e que algumas vezes divergem em alguns pontos cruciais ao aprendizado.

A construção de ferramentas para apoio a aprendizagem de programação é talvez uma das



áreas de pesquisa com maior número de contribuições dentro da Ciência da Computação, e

em geral os trabalhos focalizam na construção de ferramentas para apoio a prática com

programação em pseudocódigo. [2]

Na construção de algoritmos é necessário estar ativo, agir, explorar e principalmente,

fazer experimentos. [10]

1.1. CONTEXTO E MOTIVAÇÃO

Na pesquisa sobre lógicas não clássicas, em especial a Lógica Paraconsistente Anotada

Evidencial Eτ, aplicada à análise de sinais provenientes de sensores em automação e

robótica, foi necessário o desenvolvimento de algoritmos para a mesma. Assim,

vivenciamos as mesmas dificuldades relatadas pela literatura pesquisada, pois o fato da

lógica paraconsistente apresentar conceitos de não tão fácil compreensão ao leigo, as

dificuldades em propor soluções à problemas envolvendo lógica, dificuldades em

compreender a língua inglesa [15] e as ferramentas de desenvolvimento das várias

linguagens de programação existentes à iniciantes em programação de sistemas, torna a

técnica pouco aplicada na área de automação e robótica.

A construção de ferramentas de apoio à prática de programação é talvez uma das áreas

de pesquisa com maior número de contribuições dentro da Ciência da Computação e em

geral focam na construção de ferramentas com programação em pseudocódigos. [12]

Neste contexto surgiu a motivação de se propor um modelo de teste para a Lógica

Paraconsistente Anotada Evidencial Eτ mais didático, o qual poderá servir de ponto de

partida para o desenvolvimento de sistemas em outras linguagens.

Portanto, este trabalho tem foco em dois objetivos principais: Primeiro construir um

algoritmo de teste, em português estruturado, em segundo, promover o melhor

entendimento da Lógica Paraconsistente Anotada Evidencial Eτ.



O trabalho se justifica pela inexistência de um método de testes prático que possa ser

usado como ponto inicial para o desenvolvimento de sistemas voltados à automação,

robótica e Inteligência Artificial.

2. REVISÃO DA LITERATURA

2.1. PORTUGUÊS ESTRUTURADO

O português estruturado é uma linguagem algorítmica que permite a codificação de

programas com instruções expressas no léxico em língua materna, também conhecido por

pseudocódigo em português ou portugol, e permite representar de forma clara e inequívoca

as instruções a serem executadas pelo computador. [13]

Os conceitos básicos de programação, apreendidos mais facilmente com o uso de

uma linguagem como o Portugol, podem ser transpostos posteriormente para linguagens

profissionais. Vale observar que a linguagem Portugol já é utilizada, com variações, nos

cursos brasileiros de computação. Atualmente, a maioria dos livros sobre introdução à

programação adotados pelas universidades brasileiras utilizam alguma variação de

Portugol como recurso didático. [16]

Observa-se que atualmente existem vários softwares que permitem escrever código

em Portugol. Dentre eles podemos destacar as ferramentas G-Portugol6, Visualg

7, Portugol

Studio8, Portugol Viana

9 e Portugol IDE

10 como exemplos de ferramentas construídas para

apoiar a aprendizagem de programação introdutória através da linguagem Portugol. A

existência dessas ferramentas deixa evidente que existe um interesse significativo por parte

6 http://sourceforge.net/projects/gpt.berlios/

7 http://apoioinformatica.inf.br/produtos/visualg

8 http://univali.br/webportugol

9 http://sourceforge.net/projects/portugolviana

10 http://www.dei.estt.ipt.pt/portugol



de professores e estudantes na utilização do Portugol como linguagem de apoio a

aprendizagem de programação. [15]

Dos programas citados utilizaremos o Visualg para construir o algoritmo do

controlador lógico paraconsistente, que chamaremos de CLPa.

2.2. VISUALG - EDITOR E INTERPRETADOR DE PORTUGOL

O Visualg apresentado na Figura 1, é um programa de livre uso e distribuição que

fornece ferramentas para digitar, executar e depurar o pseudocódigo em português

estruturado. [4]

Possui execução passo a passo, visualização do conteúdo das variáveis, exame da pilha

de ativação no caso de subprogramas, contador de execuções de cada linha do programa,

etc. [5]

Figura 1 - Visualg




Quase todos os aspectos do mundo real trazem certo grau de imprecisão ou

inconsistência. A lógica paraconsistente é útil ao lidar com Sistemas Especialistas que

trabalham com variáveis inconsistentes e imprecisas, os chamados Sistemas Inconsistentes.

Em certas ocasiões uma dada afirmação pode não ser verdadeira e nem falsa; ou pode

ser verdadeiro e falso simultaneamente, denotando uma inconsistência [6].

A lógica paraconsistente nos permite lidar com Sistemas inconsistentes, onde os

primeiros foram introduzidos pelos lógicos Stanislaw Jaskowski (em 1948), David Nelson

(em 1959) e Newton da Costa (em 1959-1963). Uma das lógicas paraconsistentes mais

úteis são os sistemas anotados. Quando consideramos a estrutura τ abaixo, a lógica

correspondente é chamada Lógica Paraconsistente Anotada Evidencial Eτ. As fórmulas

atômicas da lógica Eτ são do tipo P (µ, λ), onde P é uma proposição e (µ, λ) ϵ [0, 1]. P

(µ,λ) pode ser lido como: "A evidência favorável de P é µ e a evidência contrária é λ "[ ].

Todos os estados são representados no Reticulado , conforme mostrado na Figura 2.



Figura 2 - Reticulado E

Assim, na Figura 3, apresentamos os seguintes conceitos: [8]

Grau de Incerteza: Gin (µ, λ) = µ + λ - 1 (0 , 1); (3)

Grau de Certeza: Gce (µ, λ) = µ-λ (0 ,1); (2)



Figura 3 - Graus de Certeza e Incerteza

Figura 4 - Estados Paraconsistentes

Com as regiões descritas no Reticulado, Figura 2, e dos graus de certeza e

incerteza, Figura 3, como demonstrado em [9] foi possível elaborar equações que

descrevem os Estados Paraconsistentes demonstrados na Figura 4.



2.4. EQUAÇÕES DO ALGORITMO PARACONSISTENTE A

2.4.1. VALORES DE CONTROLE DOS GRAUS DE CERTEZA E INCERTEZA

Determinam o nível de exigência, isto é, a sensibilidade utilizada para a determinar

se uma determinada proposição será verdadeira ou não.

Vscc= C1 Valor Superior do controle de certeza

Vicc = C2Valor Inferior do controle de certeza

Vsci = C3Valor Superior de controle de incerteza

Vici = C4Valor Inferior de controle de incerteza

2.4.2. ENTRADAS: µ E Λ

Determinam os graus de evidência favorável e contrária respectivamente de uma

proposição. (Figura 1)

2.4.3. SAÍDAS: S1S2A (GIN) S2B (GCE)

Saídas geradas pelo algoritmo, onde S1 é a saída para os estados paraconsistentes e

S2ae S2b são os graus de certeza e incerteza respectivamente, variam entre -1 e +1 e

determinam o quanto uma proposição está próxima dos estados verdadeiro, falso,

inconsistente e para completo. (Figura 2).

2.4.4. ESTADOS PARACONSISTENTES

Definidas as saídas S2a e S2b no item 1.3 e os valores ajustáveis no item 1.1, temos as

equações que definirão o software.

Se Gce ≥ C1 então S1 = V

Se Gce ≤ C2 então S1 = F

Se Gin ≥ C3 então S1 = T



Se Gin ≤ C4 então S1 = Ʇ

Para 0 ≤ Gce ˂ C1 e 0 ≤ Gin< C3

Se Gce ≥ Gin entãoS1 = QV T

Se Gce <Gin entãoS1 = QT V

Para 0 ≤ Gce< C1 e C4 <Gin ≤ 0

Se Gce ≥ |Gin | então S1 = QVꞱ

Se Gce < |Gin | então S1 = QꞱ V

Para C2 <Gce ≤ 0 e C4 <Gin ≤ 0

Se |Gce| ≥ |Gin | então S1 = QFꞱ

Se |Gce| < |Gin | então S1 = QꞱF

Para C2 <Gce ≤ 0 e 0 ≤ Gin< C3

Se |Gce| ≥ Gin então S1 = QFT

Se |Gce| <Gin então S1 = QTF



Figura 5 -Fluxograma do algoritmo Para-analisador (CLPa)



2.5. ROTINA DO ALGORITMO “PARAANALISADOR” EM PORTUGOL NO

VISUALG

Algoritmo: "Para-analisador V2"

// Seção de Declarações

var mi, la, Gin, Gce, C1, C2, C3, C4,S2a, S2b: Real

Saida, resposta: caractere

Inicio

// Seção de Comandos

C1 0.5

C2 -0.5

C3 0.5

C4 -0.5

limpatela

escreval (" +------------------------------------+")

escreval (" ")

escreval ("ALGORITMO PARAANALIZADOR V2 ")

escreval (" ")

escreval (" ")

escreval (" Variáveis de Controle ")

escreval (" ")

escreval (" C1 = C3: “, C1)

escreval (" C2 = C4: ",C2)

escreval (" ")

repita

Escreva ("Digite o valor de mi (entre 0 e 1): ")

Leia (mi)

Escreva ("Digite o valor de la (entre 0 e 1): ")

Leia (la)

escreval (" ")

se ((mi < 0) ou (mi > 1) ou (la< 0) ou (la> 1)) entao

escreval("Mi = ",mi:1:2)

escreval(" La = ",la:1:2)

escreval("")

escreval("Valor fora do intervalo")

senão

Gce mi - la

Gin mi + la - 1

se (Gce >= C1) entao

S1 "1"

senao

se (Gce <= C2) entao

S1 "2"

senao

se (Gin >= C3) entao

S1 "3"

senao

se (Gin <= C4) entao

S1 "4"

senao

fimse

se ((Gce >= 0) e (Gce < C1) e (Gin >= 0) e (Gin < C3)) entao

se (Gce >= Gin) entao



Saida "5"

senao

Saida "6"

fimse

fimse

se ((Gce >= 0) e (Gce < C1) e (Gin > C4) e (Gin <= 0)) entao

se (Gce >= (abs(Gin))) entao

Saida "7"

senao

Saida "8"

fimse

fimse

se ((Gce > C2) e (Gce <= 0) e (Gin > C4) e (Gin <= 0)) entao

se ((abs(Gce)) >= (abs(Gin))) entao

Saida "9"

senao

Saida "10"

fimse

fimse

se ((Gce >= C2) e (Gce <= 0) e (Gin >= 0) e (Gin < C3)) entao

se ((abs(Gce)) >= Gin) entao

Saida "11"

senao

Saida "12"

fimse

fimse

fimse

fimse

fimse

escolha(Saida)

caso "1"

escreval("S1: Verdadeiro")

caso "2"

escreval("S1: Falso")

caso "3"

escreval("S1: Inconsistente")

caso "4"

escreval("S1: Paracompleto")

caso "5"

escreval("S1: Quase Verdadeiro -> Inconsistente")

caso "6"

escreval("S1: Inconsistente -> Verdadeiro")

caso "7"

escreval("S1: Quase Verdadeiro ->Paracompleto")

caso "8"

escreval("S1: Paracompleto -> Verdadeiro")

caso "9"

escreval ("S1: Quase Falso ->Paracompleto")

caso "10"

escreval("S1: Paracompleto -> Falso")

caso "11"

escreval("S1: Quase Falso -> Inconsistente")

caso "12"

escreval("S1: Inconsistente -> Falso")

outrocaso

escreval ("Estado Desconhecido")

fimescolha



escreval(" ")

escreval ("S2a(Gin): ",Gin:1:1)

escreval ("S2b(Gce): ",Gce:1:1)

fimse

fimse

escreval(" ")

escreval(" ")

repita

escreva ("Deseja continuar(S/N): ")

leia(resposta)

ate ((resposta = "S") ou (resposta = "N"))

escreval(" ")

ate ((resposta="n"))

escreva ("FIM")

Fimalgoritmo

3. CONCLUSÃO

Conforme as simulações mostradas na Figura 5, verificamos o funcionamento do

algoritmo desenvolvido em portugol utilizando o Visualg.

O próximo passo será aplicar o algoritmo em um sistema utilizando o

microcontrolador ATMEL modelo ATMega328P que utiliza a linguagem C em sua

programação.

Figura 5 – Simulação do software para-analisador em Portugol



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3. Site https://sourceforge.net/projects/portugolviana/. Visitado em 01 de Setembro de

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Intelligent Systems Reference Library, Volume 88, Publisher Springer

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Switzerland, eBook ISBN 978-3-319-17912-4, DOI 10.1007/978-3-319-17912-4,

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e Motivador: um relato de experiência. SBC, 30.



11. Koliver, C., Dorneles, R. V., & Casa, M. E. (2004). Das (muitas) dúvidas e

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12. Hostins, H., & Raabe, A. (2007). Auxiliando a aprendizagem de algoritmos com a

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13. Manso, A., Oliveira, L., & Marques, C. G. (2009). Ambiente de Aprendizagem de

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15. Medeiros, A. V. M. UM INTERPRETADOR ONLINE PARA A LINGUAGEM

PORTUGOL. (Trabalho de Conclusão de Curso (graduação) – Universidade

Federal de Sergipe, Curso de Ciência da Computação, 2015. P. 23-26).

Nesta obra, reunimos alguns temas correntes em Computação

Inteligente, em sua maioria, textos de palestras do Quarto Workshop on

Intelligent Computing Systems – WICS 2016 – realizado no Anfiteatro do

da Universidade Paulista, Campus Ribeirão Preto.

As contribuições fazem uso de lógicas alternativas clássicas,

principalmente da lógica paraconsistente anotada, por tratar incertezas,

paracompletezas e contradições em seu interior sem o perigo de

trivialização. Um de seus descobridores é um lógico brasileiro, Newton C.

A. da Costa.

Além da compreensão de seus fundamentos, paulatinamente,

diversas aplicações foram obtidas nas diferentes áreas do conhecimento

humano, da Filosofia à Inteligência Artificial e Automação, quebrando um

paradigma do pensamento humano de mais de dois mil anos.

ISBN 978-85-68328-02-6

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JAIR MINORO ABE ANAIS DO IV WORKSHOP ON … · reprodução autorizada pelo autor Abe, Jair Minoro Anais do IV Workshop On Intelligent Computing Systems/ Jair Minoro Abe. - São Paulo,