#' @title metodo multicriterio
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#' @description apoio a tomada de decisao
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#' @param symbol
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#' @return NULL
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#' @examples teste
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#' @export
sapevo_pesos=function(projeto,decisores,alternativas,criterios,
#--entrada nota decisores para o peso
vetor_notas_decisor1=NULL,vetor_notas_decisor2=NULL,
vetor_notas_decisor3=NULL,vetor_notas_decisor4=NULL,
vetor_notas_decisor5=NULL,vetor_notas_decisor6=NULL,
vetor_notas_decisor7=NULL,vetor_notas_decisor8=NULL,
vetor_notas_decisor9=NULL,vetor_notas_decisor10=NULL
) {
require(dplyr)
listas_notas_decisores=list(vetor_notas_decisor1,
vetor_notas_decisor2,
vetor_notas_decisor3,
vetor_notas_decisor4,
vetor_notas_decisor5,
vetor_notas_decisor6,
vetor_notas_decisor7,
vetor_notas_decisor8,
vetor_notas_decisor9,
vetor_notas_decisor10
)
numero_criterios=length(criterios)
numero_alternativas=length(alternativas)
vetor_peso=data.frame()
for (i in 1:length(listas_notas_decisores)) {
if (is.null(listas_notas_decisores[[i]])==F) {
decisorpeso = matrix(listas_notas_decisores[[i]],
nrow=numero_criterios,
ncol=numero_criterios,
byrow = TRUE)
vetorpesonorm=rowSums(data.frame(decisorpeso))
vetorpesonorm=(vetorpesonorm-min(vetorpesonorm))/(max(vetorpesonorm)-min(vetorpesonorm))
vetorpesonorm=ifelse(vetorpesonorm==0,0.01*tail(sort(vetorpesonorm),2)[1],vetorpesonorm)
vetor_peso=colSums(rbind(vetor_peso,vetorpesonorm))
names(vetor_peso)=criterios
assign("vetor_peso",vetor_peso,envir = .GlobalEnv)
} else {
cat("")
}
}
cat("O nome do seu projeto é:",projeto,"\n")
cat("Aternativas do seu projeto são:",alternativas,"\n")
cat("Criterios do seu projeto:",criterios,"\n")
cat("Os pesos do metodo sapevo-m sãoo:",vetor_peso)
}
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