CV Lattes
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Universidade Nove de Julho (UNINOVE). Campus Vergueiro (Instituição Sede da última proposta de pesquisa) País de origem: Brasil
Bolsista de Produtividade em Pesquisa do CNPQ (PQ Nível 2). Docente permanente do Programa de Pós-Graduação em Informática e Gestão do Conhecimento (PPGI - Mestrado e Doutorado) e no Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção (PPGEP - Mestrado e Doutorado), na Universidade Nove de Julho. Na Graduação, participa do Grupo de Pesquisa em Computação Aplicada e na orientação de Trabalhos de Iniciação Científica e Conclusão de Curso. Tem experiência na área de Matemática Aplicada e Pesquisa Operacional, com ênfase em Modelagem e Simulação Computacional, incluindo temas como métodos de otimização heurísticos e determinísticos, job-shop scheduling, técnicas de pré-condicionamento e métodos iterativos para sistemas lineares esparsos, multigrid algébrico, programação paralela. Formação: Mestre em Matemática Aplicada pela Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho - UNESP (2002). Doutor em Engenharia Elétrica pela Escola Politécnica da Universidade de São Paulo (2007) onde também desenvolveu um projeto de Pós-doutorado (2008) com apoio da Fapesp. (Fonte: Currículo Lattes)
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O problema de sequenciamento da produção job shop (job shop scheduling) tem sidoexaustivamente estudado nos últimos anos devido a sua importância prática e complexidadecomputacional. Além disso, as aplicações práticas desses problemas na indústria e na ciência estão setornando cada vez maiores e complexas, exigindo mais poder computacional e métodos especializadospara uma solução escaláve…
O problema de sequenciamento da produção (scheduling) tem sido exaustivamente estudado nos últimos anos devido a sua importância prática e complexidade computacional. Em geral, problemas de scheduling são resolvidos com uso de técnicas metaheurísticas de otimização. Entretanto, apesar de existirem abordagens relativamente eficientes para problemas considerados pequenos (até 100 operações)…
O método Multigrid Algébrico (AMG) é uma das mais eficientes técnicas numéricas para resolver sistemas de equações algébricas lineares oriundos do Método dos Elementos Finitos (MEF), especialmente em problemas 3D envolvendo complicadas geometrias como, por exemplo, na simulação de motores e dispositivos elétricos na engenharia. Entretanto, a abordagem tradicional do AMG apresenta dificuld…
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