CV Lattes
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Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica (IMECC) (Instituição-sede da última proposta de pesquisa) País de origem: Brasil
Possui graduação em Ciência da Computação pela Universidade de São Paulo (1994), mestrado em Matemática Aplicada pela Universidade de São Paulo (1997), doutorado em Matemática Aplicada pela Universidade de São Paulo (2000) e Livre-docência pela Universidade de São Paulo (2007). Atualmente é Professor Associado da Universidade Estadual de Campinas. Tem experiência na área de Matematica Aplicada e Pesquisa Operacional, com ênfase em Programação Linear, Não-Linear, Mista e Dinâmica, atuando principalmente nos seguintes temas: métodos proximais, programação convexa, operadores monótonos maximais, desigualdades variacionais e otimização. Atua também como coordenado do Centro Nacional de Processamento de Alto Desempenho em São Paulo. (Fonte: Currículo Lattes)
| Matéria(s) publicada(s) na Agência FAPESP sobre o(a) pesquisador(a) |
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Nosso grupo atua no ambiente científico brasileiro há 40 anos, e é sensível às novas tendências e às modernas aplicações da Otimização. Ao longo dos anos, este grupo, financiado por sucessivos projetos temáticos da FAPESP, tem realizado contribuições significativas nas áreas que envolvem métodos de decomposição, métodos quase-Newton, programação quadrática sequencial, métodos de Lagrangia…
O foco desta proposta é a transferência de conhecimento matemático para outras áreas da ciência, tecnologia e indústria, por meio de um centro de pesquisa estruturado para esse fim. Todo o conhecimento matemático é, em última análise, aplicável se não diretamente, por meio de outros conhecimentos. Em algumas áreas da matemática a aplicação é quase imediata (entretanto, a colocação em prát…
Sessões Orais, Painéis Gerais e IC: Os trabalhos completos (de 5 a 7 páginas) e os resumos (2 páginas), apresentados nas sessões orais e painéis, respectivamente, encontram-se inseridos nos temas das 14 subáreas que compõem o CNMAC. As Sessões Técnicas desta edição são:Análise Aplicada, Biomatemática, Computação Científica, Computação Gráfica e Matemática Discreta, Física-Matemática, Mec…
Esse projeto visa trazer o prof. Eckstein para uma visita de cerca de três semanas ao IMECC, Unicamp. Nesse período pretendemos avançar em nossa pesquisa sobre resolução inexata dos subproblemas de métodos de multiplicadores e algoritmos relacionados e a sua implementação. A visita também deve servir de oportunidade de para explorar novas parcerias do prof. Eckstein com outros membros do …
Esse projeto apresenta propostas para avançar no estado da arte de métodos de otimização não-linear baseados em penalidades interiores e exteriores, com ênfase em métodos de lagrangiano aumentados. Do ponto de vista teórico uma ferramenta fundamental é o uso de condições de qualificação adequadas, o mais fracas possíveis, permitindo diminuir as hipóteses requeridas para convergência. Fina…
Problemas de Ciência de Dados tem atraído forte interesse nos últimos anos devido à capacidade sem precedentes da sociedade de angariar dados que devem ser processados devido ao novo estilo devida conectado.Nesse contexto houve um ressurgimento da otimização convexa e extensões, que se mostram fundamentais para o treinamento dos modelos de aprendizagem de máquinas que possuem bom desempe…
O problema do planejamento da operação energética pode ser modelado como um programa linear estocástico multiestágio de muito grande porte. A programação dinâmica dual estocástica é uma técnica consagrada para resolver esse tipo de problemas. Uma característica das incertezas no problema de interesse é o seu comportamento periódico, tipicamente, as afluências aos reservatórios seguem o re…
Sistemas estocásticos são desafiadores na otimização matemática mas se mostram relevantes em aplicações em Engenharia, Economia, redes de energia, processamento de sinais, entre outras. Nesse contexto o uso de técnicas de Análise Estocástica Variacional tem ganho apelo, auxiliando na resolução de sistemas de equações generalizadas, otimização e equilíbrio, cujos parâmetros são em parte in…
Métodos de penalidade são tradicionais na resolução de problemas restritos de programação não-linear. Entre estes destacam-se os métodos com parâmetro de penalidade limitado, como o método dos lagrangianos aumentados e métodos de penalidade exata diferenciáveis. Este projeto busca atacar alguns problemas recentes abertos em métodos de penalidade, como a busca por critérios de coercividade…
Problemas de desigualdades variacionais com restrições convexas são uma generalização importante das condições de otimalidade de problemas de otimização contínua. Recentemente, vários métodos baseados em penalidades têm surgido para resolvê-las: penalidades puras, lagrangianos aumentados e penalidades exatas. Esse projeto visa o estudo de métodos de penalidades para resolução de desiguald…
A proposta do projeto é avançar no desenvolvimento dos métodos de decomposição de operadores, explorando três frentes relacionadas, uma teórica e duas de natureza prática. Embora não dependam do trabalho teórico, os dois subprojetos práticos são projetados para aproveitar ao máximo quaisquer avanços obtidos na parte teórica. Os tópicos de pesquisa descritos abaixo são desafiadores, na van…
A Ciência de Dados é uma ativa área do conhecimento que tenta encontrarinformações presentes na vasta massada de dados adquiridas todos os dias. Elapode ser vista como uma combinação de técnicas da Estatística, Ciência daComputação e Aprendizado de Máquinas que muitas vezes resultam em modelos quedevem ser otimizados usando algoritmos matemáticos.Nesse projeto nós propomos o uso de técnic…
Este projeto propõe explorar o desenvolvimento de novos métodos de multiplicadores para a resolução de problemas de programação não-linear através da combinação de duas áreas que apresentaram grandes avanços recentes. Por um lado, queremos estudar o emprego de métodos de multiplicadores primais-duais baseados em distânciascoercivas e com erro relativo fixo nos sub-problemas irrestritos. P…