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Título: A matemática a favor do direito : o algoritmo de Knaster como solução para uma partilha mais justa
Autor(es): Cordeiro, Luan Alvino
Orientador(es): Azevedo, André Felipe Gomma de
Assunto: Partilha de bens (Espólio)
Algoritmos
Data de apresentação: 5-Dez-2018
Data de publicação: 13-Mai-2019
Referência: CORDEIRO, Luan Alvino. A matemática a favor do direito: o algoritmo de Knaster como solução para uma partilha mais justa. 2018. 57 f., il. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Direito)—Universidade de Brasília, Brasília, 2018.
Resumo: Em 1948, o matemático polonês Bronislaw Knaster desenvolveu um algoritmo com a finalidade de proporcionar alocações eficientes e equitativas de bens indivisíveis entre duas ou mais pessoas. Nesta monografia, propõe-se a aplicação do algoritmo desenvolvido por Knaster à partilha de bens em litígios judiciais sucessórios. Considera-se que o algoritmo pode conduzir a partilhas mais justas, sob a perspectiva da satisfação dos jurisdicionados. O trabalho detalha o procedimento de aplicação do algoritmo, bem como as vantagens em aplicá-lo para resolver a partilha de bens. São também traçadas sugestões para a operacionalização prática do algoritmo na audiência de conciliação.
Abstract: In 1948, the polish mathematician Bronislaw Knaster developed an algorithm intended to provide efficient and equitable allocations of indivisible goods between one or more people. This paper applies the algorithm developed by Knaster to the resolution of judicial estate sharing demands. It is considered that the algorithm may conduct to fairer divisions of the estate, under the scope of the litigators´ satisfaction. The paper offers a detailed analysis of the algorithm´s procedural application, as well as the advantages of its enforcement for solving inheritance disputes. Suggestions are also made for the algorithm’s practical operationalization within the conciliation procedure.
Informações adicionais: Trabalho de Conclusão de Curso (graduação)—Universidade de Brasília, Faculdade de Direito, 2018.
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