CV Lattes
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Ministério da Defesa (Brasil). Instituto Tecnológico de Aeronáutica (ITA). Divisão de Ciência da Computação (IEC) (Instituição Sede da última proposta de pesquisa) País de origem: Brasil
Professora Associada 40h/DE no Instituto Tecnológico de Aeronáutica (ITA). É doutora pelo Programa de Pós-Graduação em Computação e Matemática Computacional da Universidade de São Paulo, tendo sua tese financiada pela FAPESP. De março a outubro de 2020, foi professora visitante da HEC/Montreal, com BPE/FAPESP. É coordenadora do Programa de Pós-Graduação em Pesquisa Operacional (ITA/UNIFESP) (2024-). Atuou como vice-coordenadora do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação (2012-2015) e como coordenadora desse mesmo programa (2016-2019). É editora associada do periódico Expert Systems with Applications e consultora ad hoc da FAPESP, CNPq. É revisora de periódicos como European Journal of Operational Research, Expert Systems with Applications, Information Sciences, Computers and Operations Research, Computers Industrial Engineering, Applied Soft Computing, IEEE in Evolutionary Computation, dentre diversos outros outros. Sua pesquisa concentra-se na área de Otimização Combinatória combinando-a com técnicas de Ciência de Dados. (Fonte: Currículo Lattes)
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Neste projeto, uma ampla gama de problemas de pesquisa operacional e otimização discreta é estudada com a finalidade de contribuir com abordagens e soluções inovadoras para os problemas de gestão da produção e cadeias de suprimentos. Os problemas a serem estudados neste Projeto Temático são divididos em: (A) problemas de corte, (B) problemas de empacotamento, (C) problemas de dimensioname…
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, pa…
O desafio de encontrar grupos de vértices (ou comunidades) altamente relacionados em um grafo (ou rede), conhecido como o problema de detecção de comunidades em redes ou o problema de agrupamento em grafos, tem despertado um grande interesse em físicos, cientistas da computação, matemáticos, estatísticos, entre outros pesquisadores na última década. A razão desse grande interesse é sua a…
O problema de detecção de comunidades consiste em encontrar grupos de nós em um grafo de forma que estes nós compartilhem de alta conectividade intra-comunidade. Seu objetivo é encontrar partições em uma rede ou grafo. Uma de suas aplicações compreende, por exemplo, a determinação de comunidades em redes sociais para explicar o comportamento de grupos de indivíduos baseando-se em suas int…
Organizar estudantes em assentos, em uma sala de aula, de maneira eficiente, levando em conta suas necessidades pedagógicas e comportamentais, é uma tarefa complexa devido ao grande número de combinações possíveis e à dinâmica social envolvida. Essa tarefa é solicitada periodicamente a professores de escolas públicas do ensino fundamental visando promover um ambiente adequado à aprendizag…
O aumento na emissão de gases de efeito-estufa (GEE) é responsável pela elevação da temperatura mundial média. O aumento na temperatura causa diversos impactos negativos, como o aumento do nível do mar, secas e danos às plantações. Uma solução para reduzir essa emissão é a substituição dos veículos à combustão por veículos elétricos. Entretanto, veículos elétricos necessitam de recargas m…
O Problema de Roteamento de Veículos (PRV) é um problema amplamente estudado na pesquisa operacional. Ao longo dos anos, muitas técnicas foram propostas para solucionar diferentes variantes desse problema. Dentre as técnicas propostas, as meta-heurísticas (MHs) se destacam ao fornecer soluções razoáveis em tempo hábil, o que é esperado pela maioria das aplicações. Na prática, dada uma ins…
O Storage Location Assignment Problem (SLAP) é um desafio na gestão de armazéns de e-commerce, cujo o objetivo é otimizar a localização de itens para melhorar a eficiência operacional. A crescente demanda por compras online resultou em um aumento significativo no número de itens que precisam ser armazenados e rapidamente recuperados, o que torna o SLAP ainda mais crítico. Localizar itens …
Estratégias de detecção de anomalias em dados possuem diversas aplicações, como detecção de intrusão em redes de computadores ou detecção de fraudes em transações financeiras. Em particular, quando os dados são representáveis por meio de grafos, podem-se utilizar métricas e métodos baseados em teoria de grafos e que sejam conhecidos pela qualidade das soluções obtidas. No caso de grafos e…
Estratégias de agrupamento em grafos são úteis para, por exemplo, reconhecer padrões em dados relacionais de larga escala. Em particular, dados de passagens de empresas aéreas podem ser modelados como grafos orientados (dígrafos). Entretanto, para uma melhor representação desses dados, deve-se levar em consideração na modelagem as alterações nos custos e na disponibilidade de passagens. D…
O aprendizado profundo (AP) tem sido aplicado com sucesso a uma variedade de tarefas de processamento de sinais e de informações, com excelentes resultados. Consistindo de modelos computacionais compostos por várias camadas de processamento, o objetivo do aprendizado profundo é aprender a representação de dados considerando vários níveis de abstração. Várias abordagens recentes por redes …
Cadeias de suprimentos sustentáveis podem ser representadas por modelos matemáticos de otimização. O planejamento dessas cadeias, neste projeto, visa minimizar os custos, minimizar o impacto ambiental e maximizar um critério social. Dessa forma, este projeto considera o problema de otimização multiobjetivo de cadeias de suprimentos sustentáveis. Na literatura, avaliam-se os modelos e méto…