CHAMADA PARA TRABALHOS

Mauricio G. C. Resende, Ph.D. (UNIFESP-ITA PPG-PO e Universidade de Washington) – S.J. dos Campos, Brasil e Seattle, EUA
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Mini-Biografia: Mauricio G. C. Resende é Professor Afiliado de Engenharia Industrial e de Sistemas na Universidade de Washington e Professor Sênior do Programa de Pós-Graduação em Pesquisa Operacional da UNIFESP-ITA.

Cresceu no Rio de Janeiro (BR), West Lafayette (IN-EUA) e Amherst (MA-EUA). Fez sua graduação em engenharia elétrica (com concentração em engenharia de sistemas) na Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro. Obteve um Mestrado em pesquisa operacional pelo Georgia Tech e um Doutorado em pesquisa operacional pela Universidade da Califórnia, Berkeley.

É mais conhecido por seu trabalho com metaheurísticas, em particular GRASP e algoritmos genéticos com chaves aleatórias tendenciosas, bem como por seu trabalho com métodos de ponto interior para programação linear e fluxos em rede. O Dr. Resende publicou mais de 200 artigos sobre otimização e detém 15 patentes nos EUA. Editou o Handbook of Heuristics (Springer, 2018), o Handbook of Optimization in Telecommunications (Springer, 2006), o Handbook of Massive Data Sets (Kluwer, 2002) e o Handbook of Applied Optimization (Oxford, 2002), além de ser coautor do livro Optimization by GRASP (Springer, 2016). Possui um índice h de 87 no Google Scholar (mais de 33.500 citações) e está na lista dos 2% melhores cientistas do mundo (2020-23). Faz parte dos conselhos editoriais de várias revistas de otimização.

Trabalhou na Amazon Research como Cientista Principal de Pesquisa na área de logística de 2014 a 2022. Antes da Amazon, Resende foi Cientista Inventivo Líder no Departamento de Fundamentos Matemáticos da Computação dos AT&T Bell Labs e no Departamento de Pesquisa de Algoritmos e Otimização dos AT&T Labs Research de 1988 a 2014. Desde 2016, é Professor Afiliado de Engenharia Industrial e de Sistemas na Universidade de Washington em Seattle e, desde 1994, é Membro Permanente do Centro de Matemática Discreta e Ciência da Computação Teórica (DIMACS) na Rutgers University, além de ser Professor Sênior no programa de pós-graduação em pesquisa operacional da UNIFESP-ITA desde 2023. É Membro da INFORMS desde 2016 e foi agraciado com o Prêmio Constantine Carathéodory em 2017.

TÍTULO: OTIMIZADORES DE CHAVE ALEATÓRIA (RKO): OTIMIZAÇÃO COMBINATÓRIA INDEPENDENTE DO PROBLEMA

RESUMO: Esta palestra introduz os Otimizadores de Chave Aleatória (RKO), uma abordagem independente do problema para resolver problemas de otimização combinatória. Chaves aleatórias são números reais gerados aleatoriamente no intervalo (0,1]. Um vetor de chaves aleatórias é um vetor de n chaves aleatórias e corresponde a um ponto no hipercubo unitário n-dimensional. Soluções de problemas de otimização combinatória podem ser codificadas como vetores de chaves aleatórias. Usando um decodificador, uma solução pode ser recuperada de um vetor de chaves aleatórias. Por exemplo, ao classificar um vetor de chaves aleatórias, uma permutação resultará dos índices do vetor classificado. Em um problema de Caça ao Tesouro (TSP), esses índices correspondem às cidades em uma rota. No problema de otimização de chave aleatória, buscamos um ponto no hipercubo unitário n-dimensional que otimize a função do decodificador. Para um TSP, qual é o ponto no hipercubo unitário n-dimensional que, decodificado com o decodificador de ordenação, resulta na rota mais curta entre as n cidades. Ilustraremos este conceito descrevendo vários decodificadores para diferentes problemas de otimização combinatória e apresentando vários RKOs, incluindo um sistema híbrido que combina vários RKOs em um único sistema inteligente.

FORMATO E SUBMISSÃO DO ARTIGO

Os manuscritos são limitados a doze (12) páginas, incluindo texto, referências, apêndices, tabelas e figuras. Os artigos podem ser escritos em português ou inglês, utilizando o estilo de artigo da SBC:

Modelo SBC

Artigos escritos em português devem ter títulos e resumos em inglês. Manuscritos que não seguirem as diretrizes de formatação poderão ser rejeitados sem revisão. As submissões devem ser realizadas online através do sistema JEMS: https://jems.sbc.org.br/jems2/

Por favor, selecione a trilha apropriada (trilha de Graduação para artigos cujo autor principal é um estudante de graduação, trilha principal para os demais).

O processo de revisão será anônimo (nomes e instituições dos autores devem ser omitidos nos artigos). Todos os artigos submetidos serão revisados por pelo menos dois especialistas na área. Autores de artigos aceitos serão convidados a apresentar seu trabalho em uma apresentação oral ou em uma sessão de pôsteres. Todos os artigos aceitos provavelmente serão publicados eletronicamente através da SBC Open Lib – SOL. Não haverá distinção entre artigos apresentados em formato oral ou de pôster nos anais.