O problema das p-medianas heterogêneo livre de penalidade com lógica fuzzy
Problema das p-Medianas Heterogêneo, Lógica Fuzzy, Segmentação de Consumidores.
Este trabalho apresenta um modelo para o Problema das p-Medianas Heterogêneo Livre de Penalidade com lógica fuzzy (PPMHLP-fuzzy) e propõe um método heurístico de Busca em Vizinhança Variável para resolvê-lo. O PPMHLP é um problema de agrupamento de dados baseado no clássico Problema das p-Medianas (PPM), que busca particionar um conjunto de objetos em p grupos e definir um objeto de cada grupo para representá-lo. O PPM, porém, não considera a heterogeneidade dos dados, isto é, ele assume que as características dos objetos são absolutas e não podem variar do ponto de vista de diferentes observadores. Já o Problema das p-Medianas Heterogêneo (PPMH) possibilita entender a percepção heterogênea que um grupo de indivíduos tem em relação a um conjunto de objetos. O PPMH busca separar I indivíduos em G grupos de modo que os indivíduos dentro de um mesmo grupo tenham percepções semelhantes em relação aos objetos que estão sendo estudados. Além disso, ele busca particionar os objetos de forma diferente para cada grupo de indivíduos, explicitando a heterogeneidade dos dados. Este trabalho propõe uma abordagem fuzzy do PPMHLP, onde cada objeto pode estar dividido entre diferentes categorias. Por exemplo, se um objeto possui características presentes em duas categorias distintas, ao invés de escolher uma categoria para este objeto, ele poderia estar 50% em uma categoria e 50% na outra categoria. Essa divisão permite uma visão mais detalhada sobre como os indivíduos percebem os objetos estudados. Para resolver este problema, utilizamos métodos exatos para encontrar limitantes inferiores e utilizamos a metaheurística Busca em Vizinhança Variável (VNS - Variable Neighborhood Search) para encontrar limitantes superiores