Minissimpósios

MS1 - Computação Bio-inspirada

Organizadora e palestrante: Maira Barbosa de Oliveira, FACOM – UFU.
Palestrantes: Aurora Pozzo, UFPR; Fran Sergio Lobato, Engenharia Química - UFU.

MS2 - Planejamento Ótimo de Experimentos.

Organizador e palestrante: Edmilson Rodrigues Pinto, FAMAT – UFU.
Palestrantes: José Carlos Costa da Silva Pinto, Programa de Engenharia Química da COPPE/UFRJ; Luzia Aparecida Trinca, Instituto de Biociências de Botucatu – UNESP/Botucatu.

PLANEJAMENTO ÓTIMO DE EXPERIMENTOS PARA MODELOS LINEARES GENERALIZADOS E APLICAÇÕES
Resumo (Edmilson Rodrigues Pinto)

A teoria de planejamento (desenho) ótimo de experimentos tem recebido bastante atenção da comunidade acadêmica nos últimos anos, principalmente por sua aplicabilidade em várias áreas da ciência e da indústria, especialmente nas indústrias química e farmacêutica. Uma das grandes vantagens para a obtenção de desenhos ótimos é que eles permitem a estimação eficiente dos parâmetros do modelo considerado, economizando tempo e dinheiro. Além disso, em situações onde os experimentos clássicos não podem ser usados, por exemplo, em alguns problemas de mistura com restrições, desenhos ótimos, obtidos com ajuda de computadores, devem ser utilizados. A obtenção do desenho ótimo está associada ao modelo considerado, ou seja, dado um modelo pode-se obter um planejamento ótimo. Uma classe de modelos de grande importância no contexto da modelagem estatística é a classe dos modelos lineares generalizados (MLG), com aplicações nas mais diversas áreas do conhecimento. O objetivo dessa palestra é apresentar a teoria aproximada para obtenção de desenhos ótimos para MLG e algumas aplicações. Tópicos avançados como a obtenção de desenhos ótimos para MLG com parâmetro de dispersão variável e desenhos ótimos para MLG multivariados também serão abordados.

PLANEJAMENTO EXPERIMENTAL PARA DISCRIMINAÇÃO DE MODELOS E ESTIMAÇÃO DE PARÂMETROS
Resumo (José Carlos Pinto)

Os procedimentos usados para planejamento de experimentos em problemas de discriminação de modelos e de estimação ótima de parâmetros em sistemas não lineares são normalmente tratados como conjuntos independentes e complementares de técnicas de planejamento. Para conciliar os objetivos perseguidos por esses dois conjuntos de técnicas de planejamento, propõe-se nesse trabalho o uso de critérios de planejamento experimental baseados em medidas do ganho de informação obtido quando novos experimentos são realizados. O critério de planejamento resultante nesse caso depende dos volumes das regiões de confiança dos parâmetros estimados e apresenta várias vantagens comparativas, como a conciliação dos objetivos de discriminação de modelos e estimação ótima dos parâmetros e a fácil interpretação dos resultados numéricos em termos do conteúdo de desinformação eliminada após a realização dos experimentos adicionais. Além disso, o critério proposto pode acomodar facilmente procedimentos de planejamento multiobjetivo, como discutido nos exemplos. Comparado a resultados prévios reportados na literatura, foi observado que o desempenho do novo critério de planejamento resultou em número similar ou menor de experimentos realizados para discriminar modelos e em parâmetros estimados com maior precisão.

DELINEAMENTOS ÓTIMOS PARA EXPERIMENTOS FATORIAIS: UMA CORREÇÃO NOS CRITÉRIOS USUAIS
Resumo (Luzia A. Trinca)

Experimentos envolvendo vários fatores são realizados em várias áreas do conhecimento e a teoria de delineamentos ótimos tem proporcionado bastante flexibilidade nas situações nas quais um delineamento clássico não é possível. Em muitos casos, parte da análise dos resultados experimentais envolve técnicas inferenciais como construção de intervalos de confiança e ou testes de hipóteses relacionados aos parâmetros de um modelo de regressão. Existem vários critérios de delineamento que podem ser usados para obter experimentos eficientes. No entanto, os critérios usuais não consideram que o delineamento deve garantir a estimação não tendenciosa da variabilidade casual, ou seja, da variabilidade do "erro puro". Neste trabalho mostramos que os critérios usuais apresentam as propriedades a eles atribuídas quando a variabilidade do erro puro é considerada conhecida. Quando tal variabilidade tem que ser estimada através do experimento, outros critérios devem ser considerados. Neste sentido, apresentamos modificações dos critérios usuais, assim como, a proposta de um critério que combina várias propriedades, inclusive estimação do erro puro, particularmente útil quando o experimento apresenta vários objetivos. Vários exemplos ilustrando a performance dos novos critérios são apresentados.

Este trabalho foi desenvolvido em co-autoria com Steven G. Gilmour (University of Southampton, UK).

Agradecemos às seguintes agências de fomento: CAPES/pro-equipamentos/2007; UK EPSR Council grant EP/C541715/1; FAPESP processo 2010/0250-08.

MS3 - Métodos Numéricos para Simulação de Escoamentos Multifásicos.

Organizadores e palestrantes: Antônio Castelo Filho (ICMC – USP – São Carlos); Aristeu da Silveira Neto (FEMEC - UFU); Ricardo Sefaty (Petrobras).
Palestrantes: Adenilso da Silva Simão (ICMC – USP), Frabrício Simeoni de Sousa (ICMC-USP), Mário Lizier (UFSCar) e João Paulo Góis (UFABC), dentre outros que ainda serão convidados.

Observação: Este minissimpósio será patrocinado pela Petrobras. As despesas de diárias e passagens serão custeadas por esta empresa; inclusive as despesas com convidados estrangeiros.

MS4 - Otimização Combinatória

Organizadores: Helenice de Oliveira Florentino Silva (UNESP, Botucatu – SP); Geraldo Regis Mauri (UFES, Alegre – ES) e Antônio Roberto Balbo (UNESP, Bauru – SP).

Resumo

A otimização combinatória é, atualmente, uma área de intensa pesquisa e suas aplicações têm ocorrido em todos os ramos das Ciências. Esta área passou ultimamente por intensas e importantes modificações. A capacidade de resolver problemas complexos melhorou muito devido a diversos fatores, como o desenvolvimento de algoritmos heurísticos, aprimoramento de métodos exatos, disponibilidade de softwares rápidos e confiáveis, baixo custo dos hardwares e o desenvolvimento de linguagens de alto nível. Mesmo assim, a otimização combinatória ainda tem muitos desafios a serem superados.

O objetivo do presente minissimpósio é reunir pesquisadores nacionais e estrangeiros, que trabalhem com novas formulações em otimização combinatória e aplicações. Espera-se criar um fórum de discussão de pesquisas ligadas à otimização combinatória dentro do CMAC – SE; integrar pesquisadores desta área, dando possibilidades de novas colaborações; atrair interessados em temas relacionados à otimização combinatória, de forma a dar dinamismo às discussões de pesquisa e despertar interesse em jovens pesquisadores; proporcionar uma discussão sobre os recentes esforços dos participantes, seus projetos, dificuldades e integrações de pesquisa.

O minissimpósio conterá as seguintes atividades:

Sessões

Os 10 trabalhos a serem apresentados nas sessões técnicas serão analisados pelos revisores da comissão científica do CMAC.

Palestra 1

Palestrante: Prof. Dr. Geraldo Robson Mateus
Título: Otimização em Redes de Comunicação

Resumo

As técnicas de otimização tem se destacado na tomada decisão nas redes de comunicação. Permitem explorar os diversos tipos de serviços e aplicações, tecnologias e topologias presentes nas redes de telecomunicações, sensores, transporte, energia e complexas. Muitos são os problemas de otimização em redes que demandam modelos estáticos e dinâmicos, algoritmos offline e online, exatos e heurísticas. Serão identificados diversos problemas, explicitados os grandes desafios, possíveis modelos e técnicas, o estado da arte, e também comparações de modelos e técnicas de otimização.

Currículo resumido

Prof. Dr. Geraldo Robson Mateus é Professor Titular do Departamento de Ciência da Computação da UFMG, Belo Horizonte, Doutor e Mestre em Engenharia de Sistemas e Computação pela COPPE UFRJ em 1986 e 1980 respectivamente, Pós-Doutorado e professor visitante pela University of Ottawa, Canadá, nos anos de 1991 e 1992. É pesquisador 1B e membro do CACC do CNPq. Seus interesses de pesquisa são otimização em redes, otimização combinatória, algoritmos, logística, transporte e telecomunicações. É membro da INFORMS, IFORS, SBC e SOBRAPO. Publicou 40 artigos em periódicos, 230 artigos em conferências, 2 livros, formou 10 doutores e 60 mestres. Coordenou diversos projetos nacionais e internacionais. Tem atuado como consultor para empresas como Usiminas, CVRD, MBR, Telemig, Telemar, France Telecom, Embratel e para o Governo Estadual e Federal.

Palestra 2

Palestrante: Prof. Dr. Paulo Afonso Faria da Veiga
Título: Mobilidade Acadêmica e Cooperação Internacional: Relato de Experiências na USP

Currículo resumido

Prof. Dr. Paulo Afonso Faria da Veiga possui Bacharelado em Física pela Universidade de São Paulo (1980), Mestrado em Física Teórica pelo Instituto de Física Teórica-SP (1984, atualmente da UNESP) e Doctorat ès Sciences Physiques, Ecole Polytechnique, Palaiseau, França e Université de Paris XI, Orsay (1991). Foi professor visitante no grupo de Física-Matemática do Department of Mathematics e também do Department of Physics, Lyman Laboratory, Harvard University, Cambridge MA, EUA, de início de 1990 a meados de 1993, a convite dos Profs. Arthur Jaffe e John Imbrie. Atualmente é Professor Titular da Universidade de São Paulo, Instituto de Ciências Matemáticas e Computação, São Carlos SP. Tem experiência na área de Matemática Aplicada e Física Teórica, com ênfase em Física-Matemática, atuando principalmente nos seguintes temas: Análise Espectral, Resultados Analíticos Rigorosos em Mecânica Estatística e Teoria dos Campos, Núcleo de Bethe-Salpeter, QCD na rede e Teoria Construtiva de Campos, Grupo de Renormalização, Espectro de Geradores de Dinâmica. Entre os melhores resultados obtidos, citamos: Prova da Renormalizabilidade Não-Perturbativa do Modelo de Gross-Neveu com Grande Número de Componentes em 3 Dimensões (quebrando um paradigma de mais de trinta anos!) e, mais recentemente, a obtenção a partir da dinâmica de parte do Espectro de Partículas para a QCD na Rede, no regime do acoplamento forte, incluindo o Eightfold Way (prêmio Nobel de Física para Gell'Mann e Ne'eman, em 1963). Possui carreira com bom trânsito internacional, com diversos trabalhos e seminários apresentados nos melhores encontros científicos de sua área. Seus trabalhos são citados em mais de cento e cinquenta artigos de outros autores e em alguns livros de renomados autores tais como G. Gallavotti, V. Rivasseau, D. Brydges, J. Fröhlich e A. Sokal. É Bolsista de Pesquisa do CNPq desde 1993.

Mesa Redonda

Título: Otimização Combinatória: Passado e Futuro
Mediador: Prof. Dr. Alysson Machado Costa ICMC USP São Carlos SP

Participantes:

• Prof. Dr. Horácio Hideki INPE S.J. do Campos;
• Prof. Dr. Reinaldo Morábito UFSCAR;
• Prof. Dr. Geraldo Robson Mateus UFMG Belo Horizonte MG;

Currículo resumido do mediador

O Prof. Dr. Alysson Machado Costa é Bolsista de Produtividade em Pesquisa do CNPq - Nível 2 e Professor do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação - Universidade de São Paulo (USP). Doutor em administração pela HEC / Universidade de Montreal com a tese Models and algorithms for two network design problems, desenvolvida no Centre de Research sur les Transports e ganhadora do 2008 Cecil Graham Doctoral Dissertation Award. Possui graduação e mestrado em engenharia elétrica pela Universidade Estadual de Campinas (2000, 2002) e especialização (Diploma de estudos superiores de opção) pela Ecole Centrale de Lyon (2000). Foi pós-doutorando (bolsista CAPES) e professor voluntário na UFRGS, em 2007.

Conferência 1:

Título: Um método de decomposição para estudo de diferentes padrões de folga no contexto do planeamento integrado de viaturas, serviços e escalas para motoristas
Conferencista: Profa. Dra. Margarida Vaz Pato. CIO/FCUL/UL e ISEG/UTL.

Margarida Pato
Universidade Técnica de Lisboa, Instituto Superior de Economia e Gestão, Rua do Quelhas nº 6, 1200-781 Lisboa, Portugal.
Centro de Investigação Operacional da FCUL, Faculdade de Ciências, Bloco C6, piso 4, Cidade Universitária,1749-016 Lisboa, Portugal.

Resumo

O sector dos transportes encontra-se hoje sob grande pressão pois, se por um lado tem que fornecer serviço de elevada qualidade, por outro, as receitas não poderão facilmente ser aumentadas, pelo que há que gerir criteriosamente os recursos. Em particular, nas empresas de transportes públicos de passageiros, ao nível do planeamento operacional, o serviço de transporte é garantido, minimizando os custos com as viaturas e os motoristas, pois são estes os inputs que mais peso têm nas respectivas estruturas de custo. Devido à complexidade dos problemas envolvidos, este planeamento é, geralmente, realizado com base na resolução de uma sequência de três problemas: escalonamento das viaturas, determinação dos serviços diários para tripulações e planeamento das escalas, ou seja, afectação dos serviços aos próprios motoristas da empresa durante um período no geral igual ou superior a quatro semanas. Os serviços e as escalas deverão ter em conta os contratos laborais, bem como as regras internas da empresa respeitantes a trabalho de motoristas.

Contudo, o elevado grau de dependência entre estes problemas aponta para uma resolução, se não simultânea, pelo menos com uma significativa integração. Assim, surgiu o problema do planeamento integrado de viaturas, serviços e escalas para motoristas (PIVSE) que será apresentado nesta comunicação. A abordagem não exacta desenvolvida para o PIVSE baseia-se numa formulação em programação linear inteira. O método combina geração de colunas com técnicas de branch-and-bound e relaxação lagrangeana no contexto de uma decomposição de Benders e itera entre a solução de um problema integrado de viaturas e serviços e a solução de um problema de escalas para motoristas.

Apresentar-se-ão resultados de uma experiência computacional com dados de empresas de transportes públicos urbanos em Portugal.

Agradecimentos: Este projecto de investigação realizado em colaboração com Marta Mesquita, Margarida Moz e Ana Paias é parcialmente subsidiado pela FCT (Portugal). A autora agradece também à FAPESP (Brasil) o subsídio concedido para participar na conferência.

Currículo resumido

A professora Doutora Margarida Maria Gonçalves Vaz Pato é docente e pesquisadora junto ao Centro de investigação Operacional (CIO) da Faculdade de Ciências da Universidade de Lisboa (UL) e junto ao Departamento de Matemática do Instituto Superior de Economia e Gestão (ISEG), Universidade Técnica de Lisboa (UTL) em Portugal. É licenciada em matemática pela Universidade de Lisboa e doutora em Estatística e Computação pela Faculdade de Ciências da Universidade de Lisboa, Portugal. Atualmente é Professora catedrática do grupo III no Instituto Superior de Economia e Gestão, UTL. É coordenadora e docente de disciplinas na área de Pesquisa Operacional da licenciatura em Gestão e licenciatura em Economia e Finanças. Coordena os programas: Mestrado em Decisão Econômica e Empresarial e Doutoramento em Matemática Aplicada à Economia e à Gestão do ISEG. A professora Doutora Margarida é pesquisadora na área de Otimização, autora de diversos trabalhos de modelagem e métodos de otimização combinatória e metaheurísticas, publicados nas mais renomadas revistas da área de pesquisa operacional. Orientou alunos em estágios de graduação e em programas de mestrado e doutorado.

Conferência 2:

Título: Técnicas de Relaxação Baseadas na Divisão em Clusters: Aplicações a Problemas Combinatoriais.
Conferencista: Prof. Dr. Geraldo Regis Mauri, UFES, Alegre – ES

Resumo

Em geral, as relaxações de um problema visam tornar a sua resolução menos árdua. Um dos casos mais comuns é baseado na remoção de um conjunto de restrições, consideradas "difíceis", da formulação do problema. A solução relaxada representa um valor limitante para a solução ótima de um problema. Logo, essa abordagem é uma alternativa interessante para avaliar a proximidade de uma solução (relaxada) em relação à solução ótima de um problema. Uma estratégia usada para relaxar um problema é a sua divisão em problemas menores e com as mesmas características.

Considerando então um problema cujas restrições podem ser representadas por meio de um grafo, uma divisão pode ser realizada pelo particionamento desse grafo em clusters formados por vértices e arestas. Essa estratégia não garante a obtenção de uma solução viável para o problema completo, pois algumas arestas são ignoradas. Entretanto, uma maneira de considerar essas arestas é relaxá-las no sentido lagrangiano e encontrar um limitante dual de boa qualidade para o problema completo. Essa estratégia, proposta recentemente, é conhecida como Relaxação Lagrangiana com Clusters. Uma ideia similar é a Decomposição Lagrangiana com Clusters, que também consiste em dividir o problema original em vários subproblemas. Porém, essa abordagem utiliza a criação de cópias de alguns vértices do grafo e, nesse caso, apenas restrições que garantem a igualdade entre os vértices originais e suas cópias são relaxadas no sentido lagrangiano. Assim, pretende-se apresentar e discutir os preceitos básicos dessas duas alternativas de relaxação baseadas na divisão em clusters. Além disso, propõe-se uma discussão acerca da utilização do algoritmo de subgradientes e da técnica de geração de colunas para resolução do dual lagrangiano associado a essas relaxações. Por fim, serão apresentadas aplicações recentes dessas técnicas a diferentes problemas combinatoriais, como o Problema de Rotulação Cartográfica de Pontos, o Problema de Programação Quadrática Binária Irrestrita, e outros.

Currículo resumido

O Prof. Dr. Geraldo Regis Mauri, UFES, Alegre – ES, é Bolsista de Produtividade em Pesquisa do CNPq - Nível 2 e Bacharel em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Ouro Preto (2003); possui Mestrado (2005) e Doutorado (2008) em Computação Aplicada pelo Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais - INPE. Atualmente é Professor Adjunto da Universidade Federal do Espírito Santo - UFES e coordenador do curso de Ciência da Computação do CCA-UFES. Tem experiência na área de otimização combinatória, com ênfase em programação linear, atuando principalmente nas áreas de metaheurísticas, geração de colunas, algoritmos evolutivos e relaxações.

Conferência 3:

Título: O problema do caixeiro viajante: formulações alternativas e aplicações
Conferencista: Profa. Dra. Socorro Rangel IBILCE UNESP S.J. Rio Preto SP.

Resumo

O Problema do Caixeiro viajante (PVC) é um problema de simples enunciado e cuja solução tem desafiado pesquisadores nacionais e internacionais. A atenção que este problema tem provocado se deve tanto ao interesse teórico quanto ao interesse em aplicações no dia a dia de empresas. Neste trabalho abordamos o problema sob estes dois aspectos. A formulação matemática de um problema de otmização combinatória pode influenciar de forma decisiva o seu processo de solução. Diversos modelos matemáticos foram propostos na literatura para o PVC. Neste trabalho apresentamos algumas dessas formulações e discutimos a sua qualidade levando em consideração o valor da relaxação linear associada. Apresentamos também como estas formulações alternativas podem ser úteis na modelagem e solução de problemas práticos. Em particular discutimos a qualidade destas formulações na solução do problema integrado de dimensionamento e sequenciamento da produção aplicado ao setor de bebidas.

Currículo resumido

A Profa. Dra. Socorro Rangel, IBILCE UNESP S.J. Rio Preto SP, é Bolsista de Produtividade em Pesquisa do CNPq - Nível 2; possui graduação em Matemática (bacharelado e licenciatura) pela Universidade Federal de Goiás (1985), mestrado em Matemática Aplicada pela Universidade Estadual de Campinas (1989), doutorado na área de Pesquisa Operacional (grau de "Doctor of Philosophy - PhD") pela Brunel University (Inglaterra-1995), e é Livre-Docente em Otimização Linear Inteira pela UNESP (2007). Atualmente é Professora Adjunta da Universidade Estadual Paulista (UNESP-S.J. do Rio Preto). Tem experiência na área de Engenharia de Produção e Matemática Aplicada, com ênfase em Otimização, atuando principalmente nos seguintes temas: modelagem de problemas, otimização linear inteira mista, planejamento de produção, corte e empacotamento.

Conferência 4:

Título: Matheurísticas: aplicação a um problema integrado de dimensionamento de lotes e scheduling.
Conferencista: Prof. Dr. Paulo Morelato França UNESP – Pres. Prudente SP

Resumo

As chamadas Metaheurísticas apareceram há duas décadas e promoveram uma forte transformação na forma de resolver problemas de programação matemática/otimização, principalmente na área específica da otimização combinatória. Desde então, nomes como algoritmos genéticos, simulated annealing, busca tabu, colônias de formigas e sistemas imunológicos, entre outras, tornaram-se muito populares e hoje representam um paradigma de excelência quando se trata de resolver problemas complexos de otimização. Não tardou para aparecerem métodos bem sucedidos usando hibridização das metaheurísticas com técnicas de inteligência artificial, programação por restrições e estatística. Entretanto, a forma tradicional proveniente da programação matemática (PM) de atacar problemas de otimização por meio da resolução de modelos matemáticos tem tido ao longo dos anos uma discreta interação com as metaheurísticas, lacuna que vem sendo preenchida recentemente pelas chamadas Matheurísticas, uma forma de hibridizar as vantagens de ambos os enfoques. Isso pode ser feito tanto no sentido de acomodar procedimentos metaheurísticos em PM, como no sentido inverso, provendo as metaheurísticas com maior poder matemático para solução dos problemas.

A palestra dá uma visão abrangente de como funcionam as Matheurísticas, principalmente no sentido de acomodar procedimentos de PM em metaheurísticas de caráter populacional, e mostra uma aplicação a um problema integrado de lot sizing/scheduling. A aplicação descreve um algoritmo genético (AG) que propõe formas de embutir técnicas de PM para, num primeiro estágio, sugerir via AG, soluções de sequenciamento para os lotes de produção. Num segundo estágio, a proposta de sequenciamento é usada para compor um modelo de programação linear simplificado cuja solução exata fornece as decisões de lot sizing. Os dois estágios interagem por um número pré-estabelecido de iterações e, ao final, a melhor solução é apresentada. A matheurística assim construída é testada numa série de problemas-teste da literatura e sua efetividade é comprovada por meio de uma comparação com uma técnica até então tida como a melhor proposta da literatura.

Currículo resumido

O Prof. Dr. Paulo Morelato França, UNESP – Pres. Prudente SP, é Bolsista de Produtividade em Pesquisa do CNPq - Nível 1A. Atualmente Paulo M. França é docente do Programa de Mestrado em Matemática Aplicada e Computacional no Departamento de Matemática, Estatística e Computação da UNESP de Presidente Prudente, SP. Antes disso foi Professor Titular do Departamento de Engenharia de Sistemas da Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação (FEEC) da UNICAMP até 2005 e, após sua aposentadoria, tornou-se Professor Colaborador Voluntário na FEEC, com atuação em pesquisas e orientação de pós-graduação. Formou-se em Engenharia Mecânica pelo Instituto Tecnológico de Aeronáutica (ITA) em 1972. Obteve os títulos de Mestre e Doutor em Engenharia Elétrica pela Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) em 1974 e 1979, respectivamente. Foi Pesquisador Visitante do Laboratoire d'Automatique et d'Analyse des Systèmes (LAAS) de Toulouse, França em 77-78. Realizou estudos de pósdoutoramento no Centre de Recherche sur les Transports (CRT) da Universidade de Montreal, Canadá em (90-91). Sua atuação administrativa inclui: Chefe do Setor de Otimização (85-86); por duas vezes foi Chefe do Departamento de Engenharia de Sistemas (93-94 e 01-02); Chefe do Laboratório de Otimização de Sistemas (93-94); Coordenador dos Cursos de Pós-Graduação da Faculdade de Engenharia Elétrica (95-97). Foi membro do Conselho Universitário (83-84). Já orientou cerca de 30 teses de mestrado e 12 de doutorado; publicou mais de 30 artigos científicos em revistas indexadas e mais de 170 em congressos. É assessor científico do CNPq, FAPESP, CAPES, FINEP, FAEPEX/UNICAMP, FUNDUNESP/UNESP, FAPEMIG, Pró-Reitoria de Pós-Graduação UNESP e tem atuado como árbitro para vários periódicos de circulação nacional e internacional. Trabalhou em vários projetos de pesquisa enfocando o planejamento de sistemas de telecomunicações - em cooperação com a Telebrás e a Telesp, planejamento de sistemas de transmissão e distribuição de energia elétrica - em cooperação com CPFL e Eletropaulo, projeto de sistemas logísticos de distribuição, roteamento de veículos, planejamento e programação (scheduling) de sistemas de produção. Neste último tema foi coordenador de um projeto temático da FAPESP (97 a 01). Principais Áreas de Interesse: Pesquisa Operacional, Otimização Combinatória e Metaheurísticas.

Conferência 5:

Título: O método branch-and-price aplicado ao problema de dimensionamento de lotes com restrições de capacidade
Conferencista: Prof. Dr. Silvio Araujo IBILCE UNESP S.J. Rio Preto SP

Resumo

Neste trabalho apresenta-se um procedimento para a obtenção de limitantes inferiores de boa qualidade para o problema de dimensionamento de lotes com restrições de capacidade. O procedimento é baseado na decomposição por períodos aplicada a uma reformulação do problema. O problema mestre é resolvido com um método híbrido que combina decomposição Dantzig-Wolfe com relação Lagrangiana. Por fim, desenvolve-se um método branch-and-price para a resolução do problema e são apresentados resultados computacionais.

Currículo resumido

O Prof. Dr. Silvio Alexandre de Araújo, IBILCE UNESP S.J. Rio Preto SP, é Bolsista de Produtividade em Pesquisa do CNPq - Nível 2; possui graduação em Matemática pela Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho (1996), graduação em Administração de Empresas pela Instituição Toledo de Ensino (1996), mestrado em Ciências da Computação e Matemática Computacional pela Universidade de São Paulo (1999), doutorado em Ciências da Computação e Matemática Computacional pela Universidade de São Paulo (parte na University of the West of England) (2003) e pos doutorado pela London Business School (2009). Atualmente é professor assitente doutor da Universidade Estadual Paulista (UNESP) campus de São José do Rio Preto. Tem experiência nas áreas de Matemática Aplicada e Engenharia de Produção, com ênfase em Otimização, atuando principalmente nos seguintes temas: planejamento e programação da produção, problemas de dimensionamento de lotes integrados, problemas de corte e empacotamento, programação linear, programação inteira mista, métodos exatos e heurísticos.

Conferência 6:

Título: A definir
Conferencista: Prof. Dr. Reinaldo Morábito UFSCAR São Carlos

Currículo resumido

O prof. Dr. Reinaldo Morábito, UFSCAR São Carlos, é Bolsista de Produtividade em Pesquisa do CNPq - Nível 1A. Possui graduação em Engenharia Civil pela Universidade Estadual de Campinas (1984), mestrado em Ciências da Computação e Matemática Computacional pela Universidade de São Paulo (1989), doutorado em Engenharia de Transportes pela Universidade de São Paulo (1992) e livre-docência em Engenharia Mecânica pela Universidade de São Paulo (1998). Desenvolveu projeto de pos-doutorado na Sloan School of Management do Massachusetts Institute of Technology (1994). Atualmente é professor associado da Universidade Federal de São Carlos. Tem experiência na área de Engenharia de Produção com ênfase na aplicação de modelos e métodos de Pesquisa Operacional em sistemas de produção e logística.

Conferência 7:

Título: Problemas de corte de peças com aproveitamento de sobras.
Conferencista: Prof. Dr. Marcos Nereu Arenales.

Resumo

Nesta palestra revisamos abordagens clássicas para o problema de corte de peças, com ênfase à modelagem matemática. Uma breve revisão da metologia é também apresentada. Em seguida, estendemos algumas abordagens por considerar o aproveitamento de sobras, no qual o usuário define tamanhos de peças que podem ser mantidos em estoque para serem utilizados em cortes futuros. Embora o uso de sobras aproveitáveis seja bastante utilizado na prática e tenha sido citado em trabalhos clássicos há mais de 30 anos, somente recentemente começam a surgir resultados de pesquisa na literatura. Discutimos os casos uni e bidimensionais.

Currículo resumido

O Prof. Dr. Marcos Nereu Arenales é Bolsista de Produtividade em Pesquisa 1A; fez Graduação em Matemática - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho - UNESP (1976), Mestrado em Matemática Aplicada (área: Otimização e Pesquisa Operacional) - Universidade Estadual de Campinas - UNICAMP (1979), Doutorado em Engenharia Elétrica (área: Automação e Sistemas) - Universidade Estadual de Campinas - UNICAMP(1984) e Livre-Docência pela Universidade de São Paulo. Atualmente é professor titular do depto. de Matemática Aplicada e Estatística - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação - Universidade de São Paulo. Tem projetos de pesquisa nas áreas de Engenharia de Produção e Matemática Aplicada, com ênfase em Otimização e Pesquisa Operacional, atuando principalmente nos seguintes temas: otimização linear e inteira, problemas de corte e empacotamento, geração de colunas, dimensionamento de lotes, problemas integrados de otimização de grande porte, modelagem matemática.

Conferência 8:

Título: Algumas abordagens de solução para o problema de minimização do número de trocas de ferramentas.
Conferencista: Prof. Dr. Horácio Hideki Yanasse, INPE S.J. do Campos SP.

Resumo

O problema de minimização de troca de ferramentas busca uma sequência de processamento de um conjunto de tarefas, de modo a minimizar o número de trocas de ferramentas requeridas. Algumas abordagens de solução para se resolver este problema são apresentadas e discutidas com relação as suas potencialidades e fraquezas.

Currículo resumido

O Prof. Dr. Horácio Hideki Yanasse, INPE S.J. do Campos SP, é Bolsista de Produtividade em Pesquisa do CNPq - Nível 1A; possui graduação em Engenharia Eletrônica pelo Instituto Tecnológico de Aeronáutica (1974), mestrado em Análise de Sistemas de Aplicações pelo Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (1977) e doutorado em Pesquisa Operacional pelo Massachusetts Institute of Technology (1981). Atualmente é pesquisador titular do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, Editor Chefe da revista Pesquisa Operacional da Sociedade Brasileira de Pesquisa Operacional, Membro do Conselho Consultivo da Revista Gestão e Produção do Departamento de Engenharia de Producão da Universidade Federal de São Carlos, Membro de Conselho Editorial da revista infoComp da Universidade Federal de Lavras, Membro do Conselho Científico da Revista Produção da Associação Brasileira de Engenharia de Produção, Membro do Conselho Editorial da Revista Brazilian Journal of Operations & Production Management da Associação Brasileira de Engenharia de Produção, Membro da Comissão da Área Multidisciplinar da Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior, e Membro do Conselho Técnico Científico do INPE. Tem experiência na área de Engenharia de Produção, com ênfase em Pesquisa Operacional, atuando principalmente nos seguintes temas: otimização combinatória, programação linear inteira, problemas de cortes, problema da mochila.