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Hibridização de métodos heurísticos e exatos para abordar problemas de otimização combinatória

Processo:15/21660-4
Modalidade de apoio:Auxílio à Pesquisa - Regular
Data de Início da vigência: 01 de março de 2016
Data de Término da vigência: 31 de dezembro de 2018
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
Pesquisador responsável:Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset
Beneficiário:Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset
Instituição Sede: Instituto de Ciência e Tecnologia (ICT). Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP). Campus São José dos Campos. São José dos Campos , SP, Brasil
Município da Instituição Sede:São José dos Campos
Pesquisadores associados: Ana Paula Ferreira Dias Barbosa Póvoa ; Valerio Rosset
Assunto(s):Otimização combinatória 
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:heurísticas híbridas | matheuristicas | Métodos exatos | Otimização combinatória

Resumo

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, para o problema de cadeias de suprimentos sustentáveis, de planejamento de produção e de roteamento também são exemplos de barreiras ainda não totalmente vencidas na literatura. Tendo esses problemas em mente que, neste projeto, a pesquisadora e colaboradores (dentre eles, mestrandos, doutorandos, graduandos e pesquisadores nacionais e internacionais) além de desenvolver métodos eficientes, baseando-se em hibridizações de exatos e heurísticos, principalmente, para esses problemas de otimização combinatória, estudarão novas modelagens, mais fortes, para tratar tais problemas. (AU)

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Publicações científicas (16)
(As publicações científicas contidas nesta página são originárias da Web of Science ou da SciELO, cujos autores mencionaram números dos processos FAPESP concedidos a Pesquisadores Responsáveis e Beneficiários, sejam ou não autores das publicações. Sua coleta é automática e realizada diretamente naquelas bases bibliométricas)
JALAL, AURA M.; TOSO, ELI A. V.; TAUTENHAIN, CAMILA P. S.; NASCIMENTO, MARIA C. V.. An integrated location-transportation problem under value-added tax issues in pharmaceutical distribution planning. EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS, v. 206, p. 17-pg., . (13/07375-0, 17/07236-0, 14/27334-9, 15/21660-4)
ROSSET, VALERIO; PAULO, MATHEUS A.; CESPEDES, JULIANA G.; NASCIMENTO, MARIA C. V.. Enhancing the reliability on data delivery and energy efficiency by combining swarm intelligence and community detection in large-scale WSNs. EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS, v. 78, p. 89-102, . (15/18580-9, 15/21660-4)
FRANCISQUINI, RODRIGO; NASCIMENTO, MARIA C. V.; BASGALUPP, MARCIO P.; IEEE. NGA-LP: A robust and improved genetic algorithm to detect communities in directed networks. 2018 IEEE CONGRESS ON EVOLUTIONARY COMPUTATION (CEC), v. N/A, p. 8-pg., . (16/02870-0, 15/21660-4)
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CARVALHO, DESIREE M.; NASCIMENTO, MARIA C. V.. Lagrangian heuristics for the capacitated multi-plant lot sizing problem with multiple periods and items. Computers & Operations Research, v. 71, p. 137-148, . (15/21660-4)
MAXIMO, VINICIUS R.; NASCIMENTO, MARIA C. V.. Intensification, learning and diversification in a hybrid metaheuristic: an efficient unification. Journal of Heuristics, v. 25, n. 4-5, SI, p. 539-564, . (13/07375-0, 15/21660-4)
MAXIMO, VINICIUS R.; NASCIMENTO, MARIA C. V.. Intensification, learning and diversification in a hybrid metaheuristic: an efficient unification. Journal of Heuristics, v. 25, n. 4-5, p. 26-pg., . (13/07375-0, 15/21660-4)
CARVALHO, DESIREE M.; NASCIMENTO, V, MARIA C.. Hybrid matheuristics to solve the integrated lot sizing and scheduling problem on parallel machines with sequence-dependent and non-triangular setup. European Journal of Operational Research, v. 296, n. 1, p. 158-173, . (15/21660-4, 13/07375-0, 16/02537-0)
TAUTENHAIN, CAMILA P. S.; NASCIMENTO, MARIA C. V.; ROCHA, AP; STEELS, L; VANDENHERIK, J. Spectral Algorithm for Line Graphs to Find Overlapping Communities in Social Networks. PROCEEDINGS OF THE 11TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON AGENTS AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE (ICAART), VOL 2, v. N/A, p. 12-pg., . (15/21660-4, 16/22688-2)
TAUTENHAIN, CAMILA P. S.; NASCIMENTO, V, MARIA C.. An ensemble based on a bi-objective evolutionary spectral algorithm for graph clustering. EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS, v. 141, . (16/22688-2, 15/21660-4)
FRANCISQUINI, RODRIGO; BERTON, RAFAEL; SOARES, SANDRO GOMES; PESSOTTI, DAYELLE S.; CAMACHO, MAURICIO F.; ANDRADE-SILVA, DEBORA; BARCICK, UILLA; SERRANO, SOLANGE M. T.; CHAMMAS, ROGER; NASCIMENTO, MARIA C. V.; et al. Community-based network analyses reveal emerging connectivity patterns of protein-protein interactions in murine melanoma secretome. JOURNAL OF PROTEOMICS, v. 232, . (17/22330-3, 15/21660-4, 13/07375-0, 17/24185-0, 14/06579-3, 19/10817-0, 13/07467-1)
JESKE, MARLON; ROSSET, VALERIO; NASCIMENTO, MARIA C., V. Determining the trade-offs between data delivery and energy consumption in large-scale WSNs by multi-objective evolutionary optimization. Computer Networks, v. 179, p. 18-pg., . (15/21660-4, 15/18580-9)
FRANCISQUINI, RODRIGO; ROSSET, VALERIO; NASCIMENTO, MARIA C. V.. GA-LP: A genetic algorithm based on Label Propagation to detect communities in directed networks. EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS, v. 74, p. 127-138, . (15/18580-9, 15/21660-4)
MAXIMO, VINICIUS R.; NASCIMENTO, MARIA C. V.; CARVALHO, ANDRE C. P. L. F.. Intelligent-guided adaptive search for the maximum covering location problem. Computers & Operations Research, v. 78, p. 129-137, . (13/07375-0, 10/20231-9, 15/21660-4)
TAUTENHAIN, CAMILA P. S.; BARBOSA-POVOA, ANA PAULA; NASCIMENTO, V, MARIA C.. A multi-objective matheuristic for designing and planning sustainable supply chains. COMPUTERS & INDUSTRIAL ENGINEERING, v. 135, p. 1203-1223, . (13/07375-0, 14/27334-9, 16/02203-4, 15/21660-4)