GestÃ£o de ResÃduos SÃ³lidos em Centros Comerciais do MunicÃpio ...

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57 Em seguida, calcula-se o valor médio de cada linha da matriz normalizada para obter o vetor peso W, peso relativo ou, ainda, o eigen vector, que é determinado por: W = [wk] (3) onde: w k = n ∑ i= 1 a ' ij n para 1 = j = n e 1 = k = n Assim, para a comparação aos pares entre os critérios, repete-se o processo para cada matriz A. Cada linha, conectando dois elementos quaisquer na hierarquia, possui um peso relativo associado a ele. Uma vez que todos os pesos relativos tenham sido calculados, um vetor peso composto Cd para cada escolha da decisão d é determinado. Isso é definido pela agregação de pesos sobre a hierarquia para cada escolha da decisão. Para tanto, multiplica-se o peso relativo W (vetor que contém a média normalizada das somas das linhas da matriz A) pela própria matriz A e, então, somam-se esses produtos. O resultado é um único valor de peso, que pela notação matemática, é denominado peso composto, C, e dado por: C = [ c d ], para 1 = d = n ∑ onde: = ( W *[ A] ) c d (4) Após o cálculo do vetor peso composto Cd, divide-se este valor pelo seu peso relativo correspondente. A soma dos resultados é o vetor D. C D = ∑ (5) W A próxima etapa refere-se ao cálculo da média dos valores do vetor [D]. Esta é uma aproximação do que é denominado “maximum eigenvalue”, denotado por ? max : D λ max = (6) n Posteriormente, calcula-se o índice de consistência (CI ou Consistency Index) para uma matriz, que é dado pela seguinte fórmula, em que n é a ordem da matriz A:
58 λmax − n CI = n −1 (7) Finalmente, para determinar se há consistência dos valores atribuídos à matriz A, determina-se a taxa de consistência (CR ou Consistency Ratio), que é um indicador matemático aproximado, ou guia, da consistência das comparações aos pares. Esta taxa é uma função do valor do ? max e do “índice de consistência”, que é, então, comparada, a valores semelhantes se as comparações aos pares tiverem sido simplesmente randômicas (chamado “índice randômico”). Se a relação do índice de consistência para o índice aleatório (chamado “relação de consistência”) não for maior que 0.1, Saaty (1980) sugere, genericamente, que esta consistência seja bastante aceitável para propósitos pragmáticos. A taxa de consistência é determinada através da seguinte fórmula. CI C . R. = (8) RI em que o valor do RI (Índice Randômico) depende da ordem da matriz A, conforme apresentado na Tabela 3.7. Estes valores foram baseados em um grande número de simulações desenvolvidas por Saaty (1980, citado por BETENCOURT, 2000). TABELA 3.7 – VALORES DOS ÍNDICES RANDÔMICOS (RI) PARA MATRIZES DE ORDEM 1 A 11 N 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 ... RI 0,00 0,00 0,58 0,90 1,12 1,2 1.32 1,41 1,45 1,49 1,51 ... Fonte: Saaty (1980, citado por BETENCOURT, 2000) Caso a taxa de consistência apresente um valor maior do que 0,1, é necessário modificar os pesos estabelecidos para cada elemento de comparação na Matriz A neste critério e refazer os cálculos. 3.6 ANÁLISE DO POTENCIAL ECONÔMICO DOS MATERIAIS RECICLÁVEIS O fato dos centros comerciais originarem grandes quantidades de resíduos recicláveis faz com que a implantação de operações de reciclagem possa estar relacionada ao lucro com a venda e/ou reaproveitamento destes resíduos. Com o intuito de determinar o potencial econômico da reciclagem para cada um dos centros comerciais estudados, foram obtidas as quantidades geradas de cada resíduo reciclável em cada estabelecimento, além da determinação do valor comercial de cada tipo de resíduo.
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