Comparação de métodos de decisão multicritério para fins de ranqueamento utilizando dados técnicos de jogadores de futebol

Alves, Gabriel Daiha

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DC Field	Value	Language
dc.contributor.advisor	Bhaya, Amit	-
dc.contributor.author	Alves, Gabriel Daiha	-
dc.date.accessioned	2022-07-27T19:25:35Z	-
dc.date.available	2023-12-21T03:00:19Z	-
dc.date.issued	2019-02	-
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11422/17954	-
dc.language	por	pt_BR
dc.publisher	Universidade Federal do Rio de Janeiro	pt_BR
dc.rights	Acesso Aberto	pt_BR
dc.subject	tomada de decisão multicritério	pt_BR
dc.subject	ranqueamento	pt_BR
dc.subject	futebol	pt_BR
dc.subject	ciência de dados	pt_BR
dc.subject	aprendizado não-supervisionado.	pt_BR
dc.title	Comparação de métodos de decisão multicritério para fins de ranqueamento utilizando dados técnicos de jogadores de futebol	pt_BR
dc.title.alternative	Comparison of multicriteria decision methods for ranking purposes using data football players coaches	pt_BR
dc.type	Trabalho de conclusão de graduação	pt_BR
dc.contributor.advisorLattes	http://lattes.cnpq.br/5078353361131903	pt_BR
dc.contributor.referee1	Tavares, Frederico Caetano Jandre de Assis	-
dc.contributor.referee2	Peixoto, Alessandro Jacound	-
dc.description.resumo	O futebol é um ambiente de decisões com um número grande de alternativas dependentes de muitos critérios. E uma das tarefas decisórias mais complexas envolve a comparação de um conjunto grande de jogadores, como por exemplo para a realização de contratação de atletas. Dentro desse contexto, esse trabalho se propõe a discutir estratégias para o ranqueamento do rendimento em campo de jogadores a partir de dados de eventos técnico-táticos ocorridos nas partidas. Serão avaliadas diversas combinações para pré-processamento dos dados, geração dos scores individuais das habilidades, aplicações de pesos para as ações analisadas e usos de métodos de decisão multicritério. O método heurístico de ponderação de critérios mostrou melhor desempenho em relação a não adoção e ao método por entropia. O método Contagem de Borda desempenhou melhor quando aplicado aos dados originais, enquanto TOPSIS performou melhor quando aplicado PCA.	pt_BR
dc.publisher.country	Brasil	pt_BR
dc.publisher.department	Escola Politécnica	pt_BR
dc.publisher.initials	UFRJ	pt_BR
dc.subject.cnpq	CNPQ::ENGENHARIAS	pt_BR
dc.embargo.terms	aberto	pt_BR
Appears in Collections:	Engenharia de Controle e Automação

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