Possui graduação em Engenharia Elétrica (1994) pela Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho (UNESP), mestrado (1999) e doutorado (2003) em Engenharia Elétrica pela Universidade de São Paulo. Atualmente, é professor associado no Departamento de Computação e Matemática, FFCLRP, Universidade de São Paulo (USP). Orienta no programa de pós-graduação em Computação Aplicada da FFCLRP/USP. Atua na área de Ciência da Computação, com especial interesse em computação evolutiva e redes neurais artificiais. (Fonte: Currículo Lattes)
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Informações sobre a estrutura do problema estão disponíveis em muitas aplicações relacionadas à otimização. No entanto, essas informações são negligenciadas pela vasta maioria dos Algoritmos Evolutivos (AEs), tornando a otimização um processo black-box (caixa-preta). Em contraste, otimização gray-box (caixa-cinza) tira proveito do conhecimento da interação entre variáveis de decisão para …
A recombinação de soluções assume papel importante em diversos algoritmos da computação evolutiva. Recombinação é também interessante em outros paradigmas usados em otimização, quer para recombinar soluções encontradas em diferentes execuções de um algoritmo, quer para recombinar soluções produzidas por diferentes algoritmos. O objetivo principal deste projeto é o desenvolvimento de novo…
Está-se interessado, neste projeto de pesquisa, em utilizar Robôs Evolutivos (REs) para o desenvolvimento e teste de modelos comportamentais de ratos em um Labirinto em Cruz Elevado (LCE). O RE utilizado é um robô móvel cuja trajetória é controlada por uma Rede Neural Artificial (RNA) recorrente com pesos otimizados por um Algoritmo Genético. O robô móvel será utilizado para investigar o …
Osteosarcoma é o tipo mais comum de câncer nos ossos. Neste trabalho, imagens de raio-X serão classificadas utilizando-se métodos de Aprendizado de Máquina (AM). O método deverá auxiliar na detecção de Osteosarcoma, indicando diferentes níveis de malignidade. Atualmente, tem havido um grande interesse em utilizar Redes Neurais Convolucionais para a classificação de imagens médicas. Estas …
Conseguir identificar as possíveis alterações de padrões durante a corrida, principalmente aquelas provenientes da fadiga, pode auxiliar na elaboração de treinos mais eficientes e na prevenção de lesões em esportes de alto rendimento. Todavia, essa tarefa não é trivial devido à complexidade dos padrões. Uma alternativa interessante é utilizar métodos de Aprendizado de Máquina, como Redes …
Fratura Vertebral por Compressão (FVC) ocorre quando o corpo vertebral é colapsado. FVCs podem ser causadas por trauma (benignas) ou por tumores (malignas), sendo que a investigação da etiologia de uma FVC é essencial para a determinação do tratamento do paciente. Neste trabalho, imagens de vértebras obtidas por Ressonância Magnética serão classificadas utilizando-se métodos de Aprendizad…
O código genético é altamente conservado e está presente na maior parte dos organismos vivos. Uma questão que tem intrigado os cientistas é se o código genético é fruto do acaso ou de um processo evolutivo. Se qualquer associação entre aminoácidos e códons é possível, então existem cerca de 1,51 x 1084 códigos possíveis. A hipótese de que o código genético evoluiu é suportada por sua robu…
Este projeto visa o estudo teórico de Algoritmos Genéticos (AGs) em problemas de otimização dinâmica, que são caracterizados por mudanças na superfície de fitness durante a execução do algoritmo de otimização. A pesquisa de Algoritmos Evolutivos em ambiente dinâmicos tem recebido grande atenção de pesquisadores nos últimos anos. Infelizmente, poucos trabalhos tem estudado AGs em problemas…
CV Lattes
ORCID