CV Lattes
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Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP). Campus São José dos Campos. Instituto de Ciência e Tecnologia (ICT) (Instituição Sede da última proposta de pesquisa) País de origem: Brasil
Possui graduação em Matemática Aplicada e Computacional pela Universidade Estadual de Campinas (2005), Bacharelado em Matemática pela Universidade Estadual de Campinas (2008), mestrado em Matemática Aplicada pela Universidade Estadual de Campinas (2008) e doutorado (2011) em Matemática Aplicada pela Universidade Estadual de Campinas sobre supervisão do professor José Mario Martínez. Fez estágio de pós-doutorado com o professor Ernesto Birgin no departamento de computação da Universidade de São Paulo (2012). Atualmente é professor associado da Universidade Federal de São Paulo, com pesquisa para a melhor tomada de decisão atuando principalmente nos seguintes temas: otimização não linear, métodos numéricos e aplicações. (Fonte: Currículo Lattes)
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O LVI SBPO contará com uma programação diversificada, composta por 3 plenárias, 6 semi-plenárias , 4 minicursos e sessões especiais e técnicas. Todas as atividades são selecionadas pela Comissão Científica . Nas plenárias, pesquisadores de renome internacional compartilharão seus conhecimentos e experiências, buscando promover a união da comunidade de Pesquisa Operacional e divulgar traba…
Neste projeto são apresentadas alternativas de pesquisa relacionadas a métodos do tipo Restauração Inexata para que seja possível usá-los eficientemente para abordar algumas aplicações interessantes. Propomos que seja feita uma apresentação modular dos algoritmos de forma que alternativas de modificações possam ser feitas sem que toda a teoria precise ser revista. Desta maneira acredita…
Neste projeto serão apresentadas alternativas de pesquisa sobre Métodos Computacionais de Otimização para problemas cujas restrições e função objetivo não possam ser aferidas de maneira exata. Nosso foco com este projeto está em estudar as estratégias de restauração inexata já existentes para essa categoria de problemas e desenvolver estratégias mais eficientes e que exijam hipóteses meno…
Neste projeto serão apresentadas alternativas de pesquisa sobre Métodos Computacionais de Otimização com aplicações em Otimização Topológica. Nosso foco consiste em investigar estratégias que auxiliem na definição de designs mais eficientes de estruturas. Acreditamos que uma nova globalização para Programação Linear Sequencial usando métodos de Restauração inexata podem contribuir para es…
Neste projeto pretende-se estudar métodos de otimização, em especial algoritmos estocásticos, aplicados ao treinamento de redes neurais. Em um trabalho recente proposto por L. F. Bueno eJ. M. Martínez, On the complexity of solving feasibility problems, 2018, foi apresentado um algoritmo de primeira ordem com bons resultados de complexidade para problemas de quadradosm minimos.Um dos princ…
A Restauração Inexata (RI) é uma abordagem amplamente conhecida e aplicada na otimização, com métodos bem estabelecidos para problemas determinísticos com restrições. Muitas das contribuições nesse campo foram realizadas pelo grupo ao qual pertence o orientador deste projeto. No entanto, a aplicação da RI à otimização estocástica foi adaptada para casos sem restrições pelo grupo de pesqui…