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Uma metodologia para otimização antecipatória, multicritério e estocástica

Processo: 12/16504-5
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Doutorado
Vigência (Início): 01 de outubro de 2012
Vigência (Término): 31 de agosto de 2014
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Matemática da Computação
Pesquisador responsável:Fernando José von Zuben
Beneficiário:Carlos Renato Belo Azevedo
Instituição-sede: Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação (FEEC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
Assunto(s):Inteligência computacional   Meta-heurística   Otimização estocástica   Otimização multiobjetivo

Resumo

O presente projeto propõe investigações para avançar na concepção de sistemas de decisão em estágios, operando em ambientes incertos sob múltiplos critérios conflitantes de otimização. Pressupõe-se que a dinâmica do sistema a ser controlado (em tempo discreto e sob um horizonte finito) seja linear e que a incerteza exógena possa ser estimada por modelos paramétricos de distribuições. Nesse contexto, quatro desafios são cobertos, a saber: (1) o aprendizado de modelos probabilísticos capazes de mensurar a influência das decisões implementadas sobre os custos de operação futuros; (2) a determinação de políticas estocásticas capazes de modelar o tomador de decisão; (3) a determinação dos riscos de violação das restrições do problema; e (4) a incorporação de preferências parciais na tomada de decisão. Enfatiza-se que o tratamento de múltiplos critérios conflitantes e a incorporação dos riscos de violação de restrições apresentam-se como campos incipientes na literatura de meta-heurísticas antecipatórias e de programação dinâmica aproximada. Como principal contribuição, espera-se que a nova metodologia e as ferramentas propostas permitam a síntese de sistemas antecipatórios multicritério eficientes. Antevê-se a aplicabilidade da metodologia a uma ampla classe de problemas como o controle de estoque e roteamento de veículos gerenciados pelo fornecedor; a otimização de carteiras de investimentos e portfólios de produtos; e o controle de sistemas de transporte público operando em tempo real.

Publicações científicas
(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)
AZEVEDO, CARLOS R. B.; VON ZUBEN, FERNANDO J. Learning to Anticipate Flexible Choices in Multiple Criteria Decision-Making Under Uncertainty. IEEE TRANSACTIONS ON CYBERNETICS, v. 46, n. 3, p. 778-791, MAR 2016. Citações Web of Science: 2.
Publicações acadêmicas
(Referências obtidas automaticamente das Instituições de Ensino e Pesquisa do Estado de São Paulo)
AZEVEDO, Carlos Renato Belo. Anticipation in multiple criteria decision-making under uncertainty = : Antecipação na tomada de decisão com múltiplos critérios sob incerteza. 2014. Tese de Doutorado - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação.

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