Learning-Based Multi-Criteria Decision Making Model for Sawmill Location Problems

Este estudo propõe um framework de Tomada de Decisão Multicritério Baseado em Aprendizado (LB-MCDM) que integra machine learning com análise espacial GIS para otimizar a localização de serrarias. Demonstrado através de um caso de estudo no Mississippi, o modelo aplica cinco algoritmos de ML para identificar locais adequados, destacando o Random Forest Classifier como o de melhor desempenho e utilizando SHAP para determinar a importância dos critérios.