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  • FCA/UNICAMP - 02 a 06 de Setembro de 2019

    PO e Inteligência Computacional

    Márcia Helena Costa Fampa

    Marcia é professora titular da Universidade Federal do Rio de Janeiro. Possui graduação em Engenharia Elétrica pela Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (1987). Possui mestrado (1992) e doutorado (1996) em Engenharia de Sistemas e Computação pela Universidade Federal do Rio de Janeiro, com pesquisa realizada durante um ano na Universidade de Iowa, EUA, através do programa de doutorado sanduíche do CNPq. Realizou pós-doutorado na Universidade de Iowa, no período de 2005 a 2006. Seu orientador de mestrado foi Nelson Maculan (UFRJ) e seus orientadores de doutorado foram Clovis Gonzaga (UFRJ), Kurt Anstreicher (University of Iowa) e Jon Lee (University of Kentucky). Sua área de pesquisa de interesse é Otimização, atuando principalmente nas áreas de programação não linear inteira mista e programação semidefnida. Atualmente Marcia é a vice-presidente da Sociedade Brasileira de Pesquisa Operacional (SOBRAPO). (Fonte: Currículo Lattes).

    Tendências em PO

    Lidando com não linearidades em programação inteira

    Recentemente a atenção de muitos pesquisadores tem se voltado ao estudo de métodos eficazes para resolver problemas de programação não linear inteira mista (PNLIM). Uma das motivações para a pesquisa é a maturidade alcançada nas áreas de programação linear inteira mista e de programação não linear, que formam alicerces teóricos e computacionais para a resolução de problemas de PNLIM. A outra motivação é a flexibilidade que estes problemas têm para modelar aplicações nas mais diversas áreas. Nesta apresentação abordaremos metodologias usadas para resolver problemas de PNLIM, nos quais diferentes funções não lineares, convexas e não convexas, estão presentes nos modelos. Por fim, falaremos de algumas aplicações destes modelos na pesquisa operacional.