As situações de crise no abastecimento urbano de água, caracterizadas pela escassez da água e por prejuízos ambientais, sociais e à saúde da população, principalmente para a população de baixa renda, têm-se tornado algo muito comum em diversas regiões brasileiras. A pesquisa realizada tem o objetivo de apresentar uma contribuição para o planejamento do enfrentamento de crise no abastecimento urbano de água (CAUA). Para isso foi proposta uma combinação de técnicas de inteligência artificial e metodologias multicriteriais de apoio à decisão (MCDA). O desenvolvimento de ferramentas computacionais (software) para auxiliar o processo de tomada de decisão e a realização de um estudo de caso fazem parte do escopo metodológico da proposta da pesquisa. Os resultados encontrados foram os seguintes: o conhecimento de possíveis diretrizes de projeto para solução de casos de CAUA; o conhecimento de fatores influentes na CAUA; o desenvolvimento de um modelo híbrido de análise de decisão, denominado de CAUA-SAD, baseado nos princípios de similaridade vetorial, de sistemas baseados em conhecimento (sistemas especialistas) e na utilização das MCDA (métodos PROMETHEEII, TOPSIS e ELECTRE III). A avaliação da qualidade dos modelos desenvolvidos indicou um percentual de concordância de 56%, e que melhorias nos modelos podem ser obtidas por meio de refinamento nos dados de entrada, em termos de qualidade e de quantidade. As conclusões obtidas da pesquisa indicam que a abordagem adotada para o tratamento do problema pode ser considerada adequada. No entanto, problemas para a obtenção do conhecimento de especialistas humanos sugerem a continuidade dos estudos.
Crisis situations in urban water supply, characterized by water scarcity and by population health, social, and environmental damages, specially for the low-income population, have become very common in several Brazilian regions. The objective of this research is to contribute to the planning for facing crisis in urban water supply (CUWS).To achieving this goal, a combination of artificial intelligence techniques and Multiple Criteria Decision Aid (MCDA) was proposed. The development of computational tools (software) to assist the process of decision making and their application to a case study are parts of the scope of the research proposal. The following results were obtained in this research: knowledge of possible design guidelines for solving CUWS cases; knowledge of factors influencing CUWS; development of a hybrid model of decision analysis, called CUWS-SAD, based on the principles of vector similarity, knowledge-based systems (expert systems) and on the use of MCDA (PROMETHEE II, TOPSIS and ELECTRE III methods). The quality assessment of the developed models indicated concordance index of 56%, and that improvements in the models can be obtained through enhancement in the quality and quantity of the input data. The conclusions of the research indicate that the proposed approach for the problem treatment can be considered adequate. However, problems to attain knowledge of human experts suggest further investigations.