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Hibridização de métodos heurísticos e exatos para abordar problemas de otimização combinatória

Processo: 15/21660-4
Linha de fomento:Auxílio à Pesquisa - Regular
Vigência: 01 de março de 2016 - 31 de dezembro de 2018
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
Pesquisador responsável:Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset
Beneficiário:Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset
Instituição-sede: Instituto de Ciência e Tecnologia (ICT). Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP). Campus São José dos Campos. São José dos Campos , SP, Brasil
Pesq. associados: Ana Paula Ferreira Dias Barbosa Póvoa ; Valerio Rosset
Assunto(s):Otimização combinatória 

Resumo

A solução de problemas de otimização combinatória é um grande desafio para pesquisadores que objetivam além de qualidade, baixo tempo de solução. Métodos exatos são inviáveis e mesmo os métodos heurísticos tradicionais enfrentam dificuldades para resolver instâncias de larga escala, bastante pertinentes nas atuais aplicações. Determinar soluções de boa qualidade, ou mesmo factíveis, para o problema de cadeias de suprimentos sustentáveis, de planejamento de produção e de roteamento também são exemplos de barreiras ainda não totalmente vencidas na literatura. Tendo esses problemas em mente que, neste projeto, a pesquisadora e colaboradores (dentre eles, mestrandos, doutorandos, graduandos e pesquisadores nacionais e internacionais) além de desenvolver métodos eficientes, baseando-se em hibridizações de exatos e heurísticos, principalmente, para esses problemas de otimização combinatória, estudarão novas modelagens, mais fortes, para tratar tais problemas. (AU)

Publicações científicas (6)
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
CARVALHO, DESIREE M.; NASCIMENTO, MARIA C. V. A kernel search to the multi-plant capacitated lot sizing problem with setup carry-over. Computers & Operations Research, v. 100, p. 43-53, DEC 2018. Citações Web of Science: 0.
NAKAMURA, KATIA Y.; COELHO, LEANDRO C.; RENAUD, JACQUES; NASCIMENTO, MARIA C. V. The Traveling Backpacker Problem: A computational comparison of two formulations. Journal of the Operational Research Society, v. 69, n. 1, p. 108-114, 2018. Citações Web of Science: 0.
ROSSET, VALERIO; PAULO, MATHEUS A.; CESPEDES, JULIANA G.; NASCIMENTO, MARIA C. V. Enhancing the reliability on data delivery and energy efficiency by combining swarm intelligence and community detection in large-scale WSNs. EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS, v. 78, p. 89-102, JUL 15 2017. Citações Web of Science: 8.
FRANCISQUINI, RODRIGO; ROSSET, VALERIO; NASCIMENTO, MARIA C. V. GA-LP: A genetic algorithm based on Label Propagation to detect communities in directed networks. EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS, v. 74, p. 127-138, MAY 15 2017. Citações Web of Science: 5.
MAXIMO, VINICIUS R.; NASCIMENTO, MARIA C. V.; CARVALHO, ANDRE C. P. L. F. Intelligent-guided adaptive search for the maximum covering location problem. Computers & Operations Research, v. 78, p. 129-137, FEB 2017. Citações Web of Science: 2.
CARVALHO, DESIREE M.; NASCIMENTO, MARIA C. V. Lagrangian heuristics for the capacitated multi-plant lot sizing problem with multiple periods and items. Computers & Operations Research, v. 71, p. 137-148, JUL 2016. Citações Web of Science: 4.

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