Artur Pessoa, professor da Universidade Federal Fluminense (UFF) ministra palestra intitulada “Otimização Combinatória Robusta e Aplicações em Problemas de Escalonamento de Tarefas” nesta quinta-feira, 17, às 16h, na sala de Seminários do Instituto de Computação (Icomp).

Resumo

Otimização Robusta é uma subárea da Otimização onde os problemas são definidos com folgas que protegem as soluções obtidas contra variações nos dados de entrada. O espaço de variação dos dados de entrada para os quais a solução robusta deve estar protegida é denominado conjunto de incertezas. O problema, então, consiste em minimizar ou maximizar uma função objetivo de modo a satisfazer todas as restrições considerando o pior caso do conjunto de incertezas. Recentemente, descobriu-se que o conjunto de incertezas conhecido como orçado (budgeted) tem propriedades estatísticas semelhantes aos conjuntos clássicos e permite preservar as características de otimização combinatória e a complexidade computacional de muitos problemas determinísticos em sua versão robusta. Nesta palestra, serão discutidos alguns resultados básicos de otimização robusta e alguns novos problemas de otimização combinatória que surgem ao acrescentar robustez a problemas de escalonamento de tarefas clássicos utilizando o conjunto de incertezas orçado. Alguns resultados preliminares de um trabalho de pesquisa em andamento, feito em parceria com a Universidade de Montpellier (França) também serão apresentados.

Doutor Artur Pessoa

Possui graduação em Engenharia de Computação pela Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-RJ), mestrado e doutorado em Informática também pela PUC carioca. Atualmente é professor adjunto da UFF. Tem experiência na área de Engenharia de Produção e Ciência da Computação, com ênfase em Otimização, Programação Matemática, Relaxação Lagrangeana, Programação Dinâmica e Complexidade Computacional, atuando principalmente nos seguintes temas: escalonamento de tarefas, roteamento de veículos, problemas de alocação quadrática e otimização robusta.