Méthode THOR et théorie floue

Suite à la nécessité d'améliorer l'algorithme multicritères d'aide à la décision THOR, en ce qui concerne les données introduites par le décideur, une nouvelle proposition intégrant la théorie du flou a été élaborée. Dans ce sens, afin d'alléger l'effort cognitif que le décideur doit fournir lorsqu'il utilise l'algorithme THOR, une échelle floue a été conçue, permettant au décideur d'exprimer un seul jugement de valeur. L'étude menée sur la méthodologie THOR suggère que l'inclusion de la théorie floue, à partir de trois étapes, la fuzzification, l'inférence et la défuzzification, est capable de trier et de modéliser l'imprécision de manière plus robuste. Pour tester l'algorithme THOR avec des données d'entrée floues, une étude de cas a été réalisée à partir de l'opinion d'experts de sociétés privées, opérant dans le quai public du port de Rio Grande / RS, sur les indicateurs de performance du port en ce qui concerne l'économie des services fournis aux navires. Les résultats obtenus ont montré une grande pertinence pour le plan d'action du port. En outre, les résultats des tests de calcul par rapport à d'autres versions de THOR sont encourageants.