| Grant number: | 07/01791-0 |
| Support Opportunities: | Scholarships in Brazil - Master |
| Start date: | March 01, 2008 |
| End date: | February 28, 2009 |
| Field of knowledge: | Engineering - Production Engineering - Operational Research |
| Principal Investigator: | Marcos Nereu Arenales |
| Grantee: | Pedro Augusto Munari Junior |
| Host Institution: | Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brazil |
| Associated research grant: | 06/03496-3 - Theory and practice of cutting and packing problems, AP.TEM |
Abstract A otimização linear tem sido objeto de estudo há mais de 50 anos, desde os trabalhos pioneiros de George B. Dantzig em 1947. O grande interesse por esta área decorre da capacidade em modelar problemas reais e complexos presentes em diversas outras áreas, e devido aos diversos algoritmos eficientes propostos na literatura para a resolução desses problemas. Além disso, a otimização linear é fundamental na resolução de problemas de otimização inteira, cujos algoritmos dependem da resolução de vários problemas de otimização linear. Os métodos mais utilizados para a resolução de problemas de otimização linear são os métodos tipo simplex. A implementação computacional direta desses métodos, exatamente como são descritos na teoria e sem uma abordagem adequada, leva inevitavelmente a resultados indesejáveis para a resolução de problemas de grande porte. O desenvolvimento de softwares científicos de otimização que sejam capazes de resolver problemas reais, complexos e de grande porte exige o conhecimento da teoria de otimização, dos resultados relevantes da computação científica, de princípios de engenharia de software e do estado-da-arte em tecnologia de hardware computacional. Os objetivos deste projeto são o estudo da teoria de métodos tipo simplex, em especial métodos tipo dual-simplex, e das abordagens computacionais adequadas para a implementação eficiente desses métodos. Além disso, como resultado dos estudos e das implementações realizadas, pretende-se produzir um software científico para a resolução eficiente de problemas de otimização linear de grande porte. (AU) | |
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