Especialistas Seniores em Covid-19 com atuação no Brasil

Maria Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset

Professora Associada 40h/DE na Universidade Federal de São Paulo, campus São José dos Campos (desde 2010, até o momento). É doutora pelo Programa de Pós-Graduação em Computação e Matemática Computacional da Universidade de São Paulo, tendo sua tese financiada pela FAPESP. De março a outubro de 2020, foi professora visitante da HEC/Montreal, com BPE/FAPESP. Atuou como vice-coordenadora do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação (2012-2015) e como coordenadora desse mesmo programa (2016-2019). É editora associada do periódico Expert Systems with Applications e consultora ad hoc da FAPESP, CNPq. É revisora de periódicos como European Journal of Operational Research, Expert Systems with Applications, Information Sciences, Computers and Operations Research, Computers & Industrial Engineering, Applied Soft Computing, IEEE in Evolutionary Computation, dentre diversos outros outros. Sua pesquisa concentra-se na área de Otimização Combinatória combinando-a com técnicas de Ciência de Dados. (Texto informado pelo autor)

https://lattes.cnpq.br/1010810293243435 (06/09/2021)

Rótulo/Grupo:

Bolsa CNPq: Nível 2

Período de análise:

Endereço: Universidade Federal de São Paulo, Campus São José dos Campos. Avenida Cesare Mansueto Giulio Lattes - sala 5 Eugênio de Mello 12247014 - São José dos Campos, SP - Brasil Telefone: (12) 33099595 URL da Homepage: https://www.sjc.unifesp.br/portal/users/mcvnascimento

Grande área: Ciências Exatas e da Terra

Área: Ciência da Computação

Citações: Google Acadêmico

Produção bibliográfica

Artigos completos publicados em periódicos (24)
1. FRANCISQUINI, RODRIGO ; BERTON, RAFAEL ; SOARES, SANDRO GOMES ; PESSOTTI, DAYELLE S. ; CAMACHO, MAURÍCIO F. ; ANDRADE-SILVA, DÉBORA ; BARCICK, UILLA ; SERRANO, SOLANGE M.T. ; CHAMMAS, ROGER ; NASCIMENTO, MARIÁ C.V. ; ZELANIS, ANDRÉ. Community-based network analyses reveal emerging connectivity patterns of protein-protein interactions in murine melanoma secretome. Journal of Proteomics. v. 232, p. 104063, issn: 1874-3919, 2021.
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2. TAUTENHAIN, CAMILA P.S. ; BARBOSA-POVOA, ANA PAULA ; MOTA, BRUNA ; NASCIMENTO, MARIÁ C.V.. An efficient Lagrangian-based heuristic to solve a multi-objective sustainable supply chain problem. EUROPEAN JOURNAL OF OPERATIONAL RESEARCH. v. 294, p. 70-90, issn: 0377-2217, 2021.
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3. MAXIMO, V. R. ; NASCIMENTO, MARIÁ C.V.. A hybrid adaptive Iterated Local Search with diversification control to the Capacitated Vehicle Routing Problem. EUROPEAN JOURNAL OF OPERATIONAL RESEARCH. v. 294, p. 1108-1119, issn: 0377-2217, 2021.
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4. DA SILVA, TIAGO TIBURCIO ; FRANCISQUINI, RODRIGO ; NASCIMENTO, MARIÁ C.V.. Meteorological and human mobility data on predicting COVID-19 cases by a novel hybrid decomposition method with anomaly detection analysis: A case study in the capitals of Brazil. EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS. v. 182, p. 115190, issn: 0957-4174, 2021.
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5. SANTOS, C. P. ; NASCIMENTO, MARIÁ C.V.. An ensemble based on a bi-objective evolutionary spectral algorithm for graph clustering. EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS. v. 141, p. 112911, issn: 0957-4174, 2020.
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6. JESKE, M. ; ROSSET, VALERIO ; NASCIMENTO, MARIÁ 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. 107347, issn: 1389-1286, 2020.
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7. SERNAGIOTTO, M. A. ; ROSSET, V. ; NASCIMENTO, MARIÁ C.V.. Seleção otimizada de enlaces no contexto das redes ATN/IPS. Spectrum (Brasília. 2000). v. 21, p. 85-90, issn: 1981-4291, 2020.
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8. TAUTENHAIN, CAMILA P.S. ; BARBOSA-POVOA, ANA PAULA ; NASCIMENTO, MARIÁ C.V.. A multi-objective matheuristic for designing and planning sustainable supply chains. COMPUTERS & INDUSTRIAL ENGINEERING. v. 135, p. 1203-1223, issn: 0360-8352, 2019.
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9. MÁXIMO, VINÍCIUS R. ; Nascimento, Mariá C. V.. Intensification, learning and diversification in a hybrid metaheuristic: an efficient unification. JOURNAL OF HEURISTICS. v. 25, p. 539-564, issn: 1381-1231, 2019.
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10. CARVALHO, D. M. ; NASCIMENTO, MARIÁ. C.V. A kernel search to the multi-plant capacitated lot sizing problem with setup carry-over. COMPUTERS & OPERATIONS RESEARCH. v. 100, p. 43-53, issn: 0305-0548, 2018.
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11. NAKAMURA, KÁTIA Y. ; COELHO, LEANDRO C. ; RENAUD, JACQUES ; Nascimento, Mariá C. V.. The Traveling Backpacker Problem: A computational comparison of two formulations. JOURNAL OF THE OPERATIONAL RESEARCH SOCIETY. v. 69, p. 108-114, issn: 0160-5682, 2018.
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12. FRANCISQUINI, R. ; ROSSET, V. ; NASCIMENTO, M. 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, issn: 0957-4174, 2017.
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13. ROSSET, V. ; PAULO, M. A. ; CESPEDES, J. 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, issn: 0957-4174, 2017.
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14. MÁXIMO, VINÍCIUS R. ; NASCIMENTO, MARIÁ C.V. ; CARVALHO, ANDRÉ C.P.L.F.. Intelligent-guided adaptive search for the maximum covering location problem. Computers & Operations Research. v. 78, p. 129-137, issn: 0305-0548, 2017.
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15. SANTOS, C. P. ; CARVALHO, D. M. ; NASCIMENTO, M. C. V.. A consensus graph clustering algorithm for directed networks. Expert Systems with Applications. v. 54, p. 121-135, issn: 0957-4174, 2016.
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16. Carvalho, Desiree Maldonado ; NASCIMENTO, M. 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, issn: 0305-0548, 2016.
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17. COSTA, C. ; ROSSET, VALERIO ; NASCIMENTO, M. C. V.. A GRASP for the Steiner Tree Problem in Graphs to Support Multicast Routing. Revista IEEE América Latina. v. 13, p. 3873-3878, issn: 1548-0992, 2015.
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18. NASCIMENTO, MARIA C. V. Community detection in networks via a spectral heuristic based on the clustering coefficient. DISCRETE APPLIED MATHEMATICS. v. 176, p. 89-99, issn: 0166-218X, 2014.
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19. NASCIMENTO, M. C. V.; PITSOULIS, L. S.. Community detection by modularity maximization using GRASP with path relinking. Computers & Operations Research. v. 40, p. 3121-3131, issn: 0305-0548, 2013.
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20. FIORUCI, J. A. ; TOLEDO, F. M. B. ; NASCIMENTO, M. C. V.. Heuristics for minimizing the maximum within-clusters distance. Pesquisa Operacional (Impresso). v. 32, p. 1-26, issn: 0101-7438, 2012.
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21. NASCIMENTO, M. C. V.; CARVALHO, A. C. P. L. F.. A graph clustering algorithm based on a clustering coefficient for weighted graphs. Journal of the Brazilian Computer Society (Impresso). v. 17, p. 19-29, issn: 0104-6500, 2011.
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22. NASCIMENTO, M. C. V.; CARVALHO, A. C. P. L. F.. Spectral methods for graph clustering ? A survey. European Journal of Operational Research. v. 211, p. 221-231, issn: 0377-2217, 2011.
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23. NASCIMENTO, M. C. V.; RESENDE, M.G.C ; TOLEDO, F. M. B.. GRASP heuristic with path-relinking for the multi-plant capacitated lot sizing problem. European Journal of Operational Research. v. 200, p. 747-754, issn: 0377-2217, 2010.
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24. NASCIMENTO, M. C. V.; TOLEDO, F. M. B. ; CARVALHO, A. C. P. L. F.. Investigation of a new GRASP-based clustering algorithm applied to biological data. Computers & Operations Research. v. 37, p. 1381-1388, issn: 0305-0548, 2010.
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Livros publicados/organizados ou edições (0)
Capítulos de livros publicados (3)
1. Tautenhain, Camila P. S. ; Costa, Calvin R. ; Nascimento, Mariá C. V.. Improved Multilevel Algorithm to Detect Communities in Flight Networks. Em: Cerri R.; Prati R.C.. (Org.). Lecture Notes in Computer Science. -ed. : Springer International Publishing. 2020.v. 12320, p. 573-587.
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2. NASCIMENTO, MARIÁ C.V.; YANASSE, H. H. ; CARVALHO, D. M.. The multi-plant lot sizing problem with multiple periods and items. Handbook of Heuristics. Em: Rafael Mart??; Panos M. Pardalos; Mauricio G. C. Resende. (Org.). Handbook of Heuristics. 1ed. : Springer, Cham. 2018.v. 1, p. 1.
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3. Carvalho, Desiree Maldonado ; Resende, Hugo ; Nascimento, Mariá C. V.. Modularity Maximization Adjusted by Neural Networks. Lecture Notes in Computer Science. 1ed. Em: . : Springer International Publishing. 2014.p. 287-294.
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Textos em jornais de notícias/revistas (0)
Trabalhos completos publicados em anais de congressos (29)
1. DA COSTA, CALVIN RODRIGUES ; NASCIMENTO, MARIA C. V.. Intelligent-Guided Adaptive Search For The Traveling Backpacker Problem. Em: 2021 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC), p. 2362, 2021.
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2. FRANCISQUINI, RODRIGO ; DA SILVA, TIAGO T. ; NASCIMENTO, MARIA C. V.. Detecting Anomalies In Daily COVID-19 Cases Data From Brazil Capitals Using GSP Theory. Em: 2021 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC), p. 1296, 2021.
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3. TAUTENHAIN, C. P. S. ; COSTA, C. ; NASCIMENTO, MARIÁ C.V.. Improved Multilevel Algorithm to Detect Communities in Flight Networks. Em: Brazilian Conference on Intelligent System, p. 573-587, 2020.
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4. TAUTENHAIN, CAMILA ; NASCIMENTO, MARIÁ. Spectral Algorithm for Line Graphs to Find Overlapping Communities in Social Networks. Em: 11th International Conference on Agents and Artificial Intelligence, p. 306-317, 2019.
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5. JESKE, M. ; NASCIMENTO, MARIÁ C.V. ; ROSSET, V.. Avaliação da confiabilidade de entrega e eficiência energética em RSSFS por meio de uma abordagem multiobjetivo evolutiva. Em: XIX Simpósio de Pesquisa Operacional e Logística da Marinha, 2019.
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6. TAUTENHAIN, C. P. S. ; NASCIMENTO, MARIÁ. C.V. Modelos e Métodos para Otimização de Cadeias de Suprimentos Sustentáveis. Em: 51º Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional, 2019.
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7. COSTA, C. R. ; Yanasse, H. H. ; NASCIMENTO, M. C. V.. Limitantes inferiores para o problema de minimização de pilhas abertas. Em: 51º Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional, v. 2, p. 108117, 2019.
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8. SERNAGIOTTO, M. A. ; ROSSET, V. ; NASCIMENTO, MARIÁ C.V.. Priorização do QoS na seleção de redes heterogêneas sem fim com um método multi-critério. Em: XXI SIGE, 2019.
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9. FRANCISQUINI, R. ; NASCIMENTO, MARIÁ C.V. ; BASGALUPP, M. P.. NGA-LP: A robust and improved genetic algorithm to detect communities in directed networks. Em: IEEE Congress on Evolutionary Computation, 2018.
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10. SERNAGIOTTO, M. A. ; ROSSET, V. ; NASCIMENTO, MARIÁ. C.V. Seleção de Redes Heterogêneas no Contexto da ATN-BR. Em: XX SIGE, 2018.
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11. CARVALHO, D. M. ; NASCIMENTO, MARIÁ. C.V. Uma breve análise de formulações para o problema integrado de dimensionamento de lotes e scheduling em máquinas paralelas com setup não triangular. Em: Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional, 2017.
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12. FERNANDES, C. C. D. ; NASCIMENTO, MARIÁ C.V.. Análise de Modelos para o Problema de Dimensionamento de Lotes com Máquinas Paralelas. Em: Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional, 2017.
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13. FRANCISQUINI, R. ; ROSSET, V. ; NASCIMENTO, MARIÁ C.V.. GA-LP: Um algoritmo genético baseado no Label Propagation para detecção de comunidades em redes direcionada. Em: Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional, 2017.
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14. PAULO, M. A. ; ROSSET, V. ; NASCIMENTO, MARIA C. V.. Improving the Connectivity of Community Detection-based Hierarchical Routing Protocols in Large-Scale WSNs. Em: Knowledge-Based and Intelligent Information & Engineering Systems, v. 96, p. 521-530, 2016.
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15. SANTOS, C. P. ; NASCIMENTO, MARIÁ. C.V. Growing Neural Gas as a Memory Mechanism of a Heuristic to Solve a Community Detection Problem in Networks. Em: Knowledge-Based and Intelligent Information & Engineering Systems, v. 96, p. 485-494, 2016.
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16. MATHIAS, S. ; ROSSET, V. ; NASCIMENTO, MARIÁ. C.V. Community Detection by Consensus Genetic-based Algorithm for Directed Networks. Em: Knowledge-Based and Intelligent Information & Engineering Systems, v. 96, p. 90-99, 2016.
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17. MAXIMO, V. R. ; NASCIMENTO, MARIÁ. C.V ; BREVE, F. A. ; QUILES, M. G.. Active Consensus-Based Semi-supervised Growing Neural Gas. Em: The 23rd International Conference on Neural Information Processing (ICONIP), v. 9948, p. 126-135, 2016.
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18. LIMA, L. E. ; CESPEDES, J. G. ; NASCIMENTO, M. C. V. ; ROSSET, V.. A Border-Oriented-Forward Routing Protocol for Large-Scale WSANs with Support to Actuator-Sensor-Actuator Communication. Em: The Fourteenth International Conference on Networks ICN 2015, p. 12-17, 2015.
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19. SANTOS, C. P. ; NASCIMENTO, MARIÁ C.V.. Agrupamento em grafos direcionados pela maximização da modularidade ajustada. Em: XLVII Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional, 2015.
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20. MAXIMO, VINICIUS R. ; QUILES, MARCOS G. ; NASCIMENTO, MARIA C. V.. A consensus-based semi-supervised growing neural gas. Em: 2014 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), v. 1, p. 2019-2026, 2014.
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21. PAULO, MATHEUS A. DE ; NASCIMENTO, MARIA C.V. ; ROSSET, VALERIO. RLP: A Community Detection-Based Routing Protocol for Wireless Sensor Networks. Em: 2014 IEEE 13th International Symposium on Network Computing and Applications (NCA), p. 237, 2014.
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22. CARVALHO, D. M. ; NASCIMENTO, M. C. V.. Uma heurística Lagrangiana para o problema de dimensionamento de lotes com múltiplas plantas. Em: Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional, 2014.
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23. MAXIMO, V. R. ; NASCIMENTO, M. C. V.. IGAS: uma meta-heurística adaptativa para a solução de problemas de otimização combinatória. Em: Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional, 2014.
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24. CARVALHO, D. M. ; RESENDE, H. ; NASCIMENTO, MARIÁ C.V.. Modularity Maximization Adjusted by Neural Networks. Em: 21st International Conference, p. 287-294, 2014.
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25. QUITERIO, T. M. ; NASCIMENTO, M. C. V.. Uma Heurística Espectral Baseada em Colônias de Formigas para Detecção de Comunidades em Redes. Em: Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional, 2014.
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26. SANTOS, C. P. ; NASCIMENTO, M. C. V.. Clustering consensual para a detecção eficiente de comunidades em redes pela modularidade ajustada. Em: Anais do CSBC, 2013.
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27. NAKAMURA, K. Y. ; NASCIMENTO, M. C. V.. Um estudo do planejamento de rotas aéreas com múltiplos destinos. Em: Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional, 2013.
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28. NASCIMENTO, M. C. V.; TOLEDO, F. M. B. ; P. L. F. de Carvalho, André C.. A Hybrid Heuristic for the k-medoids Clustering Problem. Em: Fourteenth international conference on Genetic and evolutionary computation conference (GECCO '12), p. 417-424, 2012.
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29. CARVALHO, D. M. ; NASCIMENTO, M. C. V.. Uma meta-heurística de busca tabu para o problema de maximização da modularidade. Em: ELAVIO, 2012.
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Resumos expandidos publicados em anais de congressos (0)
Resumos publicados em anais de congressos (15)
1. OLIVEIRA, I. L. ; TAUTENHAIN, C. P. S. ; NASCIMENTO, MARIÁ C.V.. Um algoritmo genético para a detecção de comunidades com overlapping em redes de passagens aéreas. Em: 51º Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional, 2019, Limeira. Anais do LI SBPO, 2019.
  [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
2. TAUTENHAIN, C. P. S. ; FRANCISQUINI, R. ; NASCIMENTO, MARIÁ C.V.. Community Structure And Sentiment Related To Brazilian Election Twitter Networks. Em: INFORMS 2019 Annual Meeting, 2019, Seattle. Proceedings of the INFORMS 2019 Annual Meeting, 2019.
  [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
3. FRANCISQUINI, R. ; NASCIMENTO, MARIÁ C.V.. Fluxcom:A Local Strategy for Community Detection in Dynamic Networks. Em: INFORMS 2019 Annual Meeting, 2019, Seattle. Proceedings of the INFORMS 2019 Annual Meeting, 2019.
  [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
4. COSTA, C. ; YANASSE, H. H. ; NASCIMENTO, MARIÁ C.V.. Avaliação Computacional de um Limitante Inferior Para o Problema de Minimização de Pilhas Abertas. Em: Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional, 2017, Blumenau. Anais do XLIX SBPO, 2017.
  [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
5. GODOI, T. S. ; NASCIMENTO, MARIÁ. C.V. Um Estudo do Problema de Design de Redes de Transporte Escolar. Em: XXXVII Congresso Nacional de Matemática Pura e Aplicada, 2017, São José dos Campos. Anais do XXXVII CNMAC, v. -, 2017.
  [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
6. COSTA, C. R. ; NASCIMENTO, M. C. V. ; YANASSE, H. H.. Agrupamentos em grafo MOSP. Em: XLVIII Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional, 2016, Vitória. Anais do XLVIII SBPO, p. 85-85, 2016.
  [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
7. FERNANDES, C. C. D. ; NASCIMENTO, MARIÁ C.V.. Problema de Roteamento com Transporte entre Concentradores. Em: XLVIII Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional, 2016, Vitória. Anais do XLVIII SBPO, 2016.
  [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
8. COSTA, C. ; NASCIMENTO, MARIÁ C.V. ; ROSSET, V.. Uma Meta-heurística aplicada ao Problema da Árvore de Steiner em Grafos como suporte ao Roteamento Multicast. Em: XLVII Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional, 2015, Porto de Galinhas. Anais do XLVII Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional, 2015.
  [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
9. NASCIMENTO, MARIÁ. C.V; FRANCISQUINI, R. ; ROSSET, V.. Uma heurística espectral local para a detecção de comunidades em redes. Em: XLVII Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional, 2015, Porto de Galinhas. Anais do XLVII Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional, 2015.
  [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
10. NAKAMURA, K. Y. ; NASCIMENTO, M. C. V.. GRASP for planning air routes. Em: 20th Conference of the International Federation of Operational Research Societies, 2014, Barcelona. Annals of the 20th Conference of the International Federation of Operational Research Societies, 2014.
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11. YANASSE, H. H. ; NASCIMENTO, M. C. V.. Proposta de um novo modelo para o problema de dimensionamento de lotes em múltiplas plantas não capacitado. Em: XLVI Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional, 2014, Salvador. Anais do XLVI Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional, 2014.
  [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
12. ANTUNES, M. P. ; NASCIMENTO, M. C. V. ; ROSSET, V.. Roteamento Baseado em Comunidades para Redes de Sensores Sem Fios. Em: XLV Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional, 2013, Natal. Anais do XLV Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional, 2013.
  [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
13. SANTOS, C. P. ; NASCIMENTO, M. C. V.. Uma heurística multi-nível para maximização de modularidade em grafos de larga escala. Em: XLV Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional, 2013.
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14. NASCIMENTO, M. C. V.; TOLEDO, F. M. B.. A metaheuristic for the graph clustering problem. Em: EURO XXIV- European Conference on Operational Research, 2010, Lisbon. Annals of XXIV European Conference on Operationa Research, 2010.
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15. NASCIMENTO, M. C. V. Estudo de problemas de particionamento para detecção de comunidades em redes. Em: 42 Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional, 2010, Bento Gonçalves, RS. Anais do XXXXII SBPO, 2010.
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Artigos aceitos para publicação (0)
Apresentações de trabalho (5)
1. NASCIMENTO, MARIA C. V. Grafos. 2016. Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra
2. NASCIMENTO, M. C. V. Agrupamento em grafos: métodos e aplicações. 2014. Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra
3. NASCIMENTO, M. C. V.; PITSOULIS, L. S.. Community Detection by Modularity Maximization using GRASP with Path Relinking. 2012. Apresentação de Trabalho/Congresso
4. NASCIMENTO, M. C. V. A novel spectral method for the community detection problem. 2012. Apresentação de Trabalho/Simpósio
5. NASCIMENTO, M. C. V.; TOLEDO, F. M. B. ; CARVALHO, A. C. P. L. F.. A Hybrid Heuristic for the k-medoids Clustering Problem. 2012. Apresentação de Trabalho/Congresso
Demais tipos de produção bibliográfica (0)

Produção técnica

Programas de computador com registro de patente (0)
Programas de computador sem registro de patente (0)
Produtos tecnológicos (0)
Processos ou técnicas (0)
Trabalhos técnicos (0)
Demais tipos de produção técnica (0)

Produção artística

Total de produção artística (0)

Orientações em andamento

Supervisão de pós-doutorado (1)
1. Dalton Borges. . Instituto Tecnológico de Aeronáutica, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior.. Início: 2021.
  Supervisor: Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset.
Tese de doutorado (9)
1. Camyla Ferreira Moreno. Novas formulações para o problema de designação de locais de armazenagem. Tese (Doutorado em Pesquisa Operacional e Transporte Aereo) - Instituto Tecnológico de Aeronáutica, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. Início: 2021.
  Orientador: Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset.
2. Carlos Eduardo de Morais Ferreira. Modelos e Métodos de solução para problemas dee dimensionamento de lotes com múltiplas plantas. Tese (Doutorado em Pesquisa Operacional) - Universidade Federal de São Paulo, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. (Coorientador).. Início: 2020.
  Supervisor: Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset.
3. Bruna Cristina Braga. Aprendizado por representação em metaheurísticas para abordar o problema de graph drawing. Tese (Doutorado em Pesquisa Operacional) - Universidade Federal de São Paulo, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. Início: 2020.
  Orientador: Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset.
4. Emerson Yoshiaki Okano. Identificação de anomalias na necessidade de uso de recursos hospitalares. Tese (Doutorado em Pesquisa Operacional) - Universidade Federal de São Paulo, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. Início: 2020.
  Orientador: Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset.
5. Carla Cristina Doescher Fernandes. Um estudo do problema de previsão de demanda em comércio eletrônico para a alocação de estoques em Fullfiment Centers. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Paulo, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Início: 2020.
  Orientador: Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset.
6. Marlon Jeske. Ciência de dados para o planejamento da implementação de redes mesh. Tese (Doutorado em Pesquisa Operacional) - Universidade Federal de São Paulo, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Início: 2019.
  Orientador: Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset.
7. Camila Pereira dos Santos. Teoria Espectral para a Análise de Agrupamento em Grafos. Tese (Doutorado em Ciências Biológicas: Farmacologia e Terapêutica) - Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. Início: 2017.
  Orientadores: Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset, Rafael Roesler.
8. Rodrigo Franciquini da Silva. Análise espectral para detecção de anomalias em redes dinâmicas com atributos. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Paulo, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. Início: 2017.
  Orientador: Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset.
9. Calvin Rodrigues da Costa. Intelligent-Guided Adaptive Search Para Problemas de Otimização Multiobjetivo. Tese (Doutorado em Pesquisa Operacional) - Universidade Federal de São Paulo, . Início: 2017.
  Orientador: Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset.
Dissertação de mestrado (2)
1. Gabriela Nunes Martins. Um estudo do problema de designação de locais de armazenagem no contexto de e-commerce. Dissertação (Mestrado em Pesquisa Operacional) - Universidade Federal de São Paulo, . Início: 2021.
  Orientador: Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset.
2. Bruno José Dreux Ferrari. Aprendizado profundo aplicado ao problema do caixeiro viajante. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Paulo, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. Início: 2019.
  Orientador: Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset.
Monografia de conclusão de curso de aperfeiçoamento/especialização (0)
Trabalho de conclusão de curso de graduação (0)
Iniciação científica (0)
Orientações de outra natureza (0)

Supervisões e orientações concluídas

Supervisão de pós-doutorado (1)
1. Tiago Tiburcio da Silva. . Universidade Federal de São Paulo, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. 2021.
  Supervisor: Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset.
Tese de doutorado (2)

Vinícius Rosa Máximo. Diversity Control Mechanisms in Iterated Local Search to Solve Vehicle Routing Problems. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Paulo, . 2021.
Orientador: Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset.
Desiree Maldonado Carvalho. Abordagens para o problema integrado de dimensionamento de lotes e scheduling em máquinas paralelas. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Paulo, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. 2019.
Orientador: Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset.
Dissertação de mestrado (11)

Marlon Jeske. Exposição de Gallus gallus domesticus (Linnaeus, 1758) a concentrações preditivas e ambientalmente relevantes de nanopartículas de óxido de zinco. Dissertação (Mestrado em Mestrado em Conservação de Recursos Naturais do Cerrado) - Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia Goiano - Campus Urutaí, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. 2019.
Orientadores: Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset, Guilherme Malafaia Pinto, Felipe Francisco Bondan Tuon.
Marco Aurélio Sernagiotto. Seleção otimizada de enlaces instáveis em redes de comunicação aeronáutica ATN/IPS. Dissertação (Mestrado em Pesquisa Operacional) - Instituto Tecnológico de Aeronáutica, . 2019.
Orientador: Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset.
Carla Cristina Doescher Fernandes. Uma Math-heurística para o Problema de Dimensionamento de Lotes com Máquinas Paralelas e Setup Carry-over. Dissertação (Mestrado em Pesquisa Operacional) - Universidade Federal de São Paulo, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. 2018.
Orientador: Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset.
Camila Pereira dos Santos. Sintomas Depressivos em indivi?duos que frequentam Grupoterapia contra o Tabagismo. Dissertação (Mestrado em Mestrado em Envelhecimeno Humano) - Universidade de Passo Fundo, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. 2017.
Orientadores: Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset, Silvana Alba Scortegagna.
Calvin Rodrigues da Costa. Agrupamento em grafos para a decomposição do problema de minimização de pilhas abertas. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Paulo, Campus São José dos Campos, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. 2017.
Orientadores: Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset, Horacio Hideki Yanasse.
Matheus Antunes de Paulo. Modelo de Otimização Multiobjetivo para Avaliação de Desempenho de Protocolos de Roteamento em RSSF/RSASFs de Larga Escala. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Paulo, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. 2017.
Supervisor: Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset.
Kátia Nakamura. Problema do Mochileiro Viajante: formulações e métodos. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Paulo, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. 2015.
Orientador: Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset.
Vinícius Rosa Máximo. IGAS aplicado ao problema de localização de máxima cobertura. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Paulo, . 2015.
Orientador: Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset.
Desiree Maldonado Carvalho. Matheurísticas para o problema de dimensionamento de lotes em múltiplas plantas. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Paulo, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2015.
Orientador: Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset.
Stefano Bacciuylis Bluyus Rodrigues Pansardis Mathias. Detecção de comunidades em redes por algoritmos ensemble. Dissertação (Mestrado em Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Paulo, . 2014.
Orientador: Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset.
Hugo Resende. Algoritmos paralelos para determinar agrupamentos em grafos com única ou múltiplas camadas. Dissertação (Mestrado em Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Paulo, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. 2014.
Orientador: Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset.
Monografia de conclusão de curso de aperfeiçoamento/especialização (0)
Trabalho de conclusão de curso de graduação (9)

Bruno Deux Ferrari. Seleção supervisionada de meta-heurísticas para o problema bipartite graph drawing. (Graduação em Matemática Computacional) - Universidade Federal de São Paulo, . 2021.
Orientador: Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset.
Maíra Tayana Menegas. Minimização de custo de atrasos através do remanejamento de tripulação em companhia aérea. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Paulo, . 2017.
Orientador: Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset.
Tiago dos Santos Godoi. Um estudo do problema de design de redes de transporte. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Paulo, . 2016.
Orientador: Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset.
Calvin Rodrigues da Costa. Steiner Tree Problem para redução do impacto causado no multicasting devido ao tráfego na rede. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Paulo, . 2014.
Orientador: Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset.
Camila Pereira dos Santos. Agrupamento em grafos de larga escala por um algoritmo e. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Paulo, . 2014.
Orientador: Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset.
Kátia Yoshime Nakamura. Um Estudo do Planejamento de Rotas Aéreas com Múltiplos Destinos. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Paulo, . 2013.
Orientador: Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset.
Desiree Maldonado Carvalho. Maximização da modularidade ajustada por redes neurais. (Graduação em Matemática Computacional) - Universidade Federal de São Paulo, . 2013.
Orientador: Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset.
Desiree Maldonado Carvalho. Estudo de uma heurística para a maximização da modularidade. (Graduação em Matemática Computacional) - Universidade Federal de São Paulo, . 2012.
Orientador: Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset.
Kátia Nakamura. Uma ferramenta computacional para o problema de planejamento de rotas aéreas. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Paulo, . 2012.
Orientador: Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset.
Iniciação científica (15)

Daiana Kathrin Santana Santos. Estudo da produtividade científica de docentes após a maternidade. (Graduando em Engenharia da Computação) - Universidade Federal de São Paulo, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2019.
Orientador: Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset.
Igor Luppi de Oliveira. Um algoritmo genético para o problema de agrupamento de dígrafos dinâmicos. (Graduando em Ciência e Tecnologia) - Universidade Federal de São Paulo, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2018.
Orientador: Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset.
Daiana Kathrin Santana Santos. Uma heurística para o problema do mochileiro viajante. (Graduando em Ciência e Tecnologia) - Universidade Federal de São Paulo, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2018.
Orientador: Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset.
Tiago dos Santos Godoi. Um estudo do problema de design de redes de transporte. (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Paulo, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2017.
Orientador: Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset.
Igor Luppi. Estudo de novos planos de corte na modelagem por fluxo do problema do mochileiro viajante. (Graduando em Ciência e Tecnologia) - Universidade Federal de São Paulo, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2016.
Orientador: Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset.
Rodrigo Francisquini Silva. Uma heurística espectral para o problema de detecção de comunidades em redes. (Graduando em Ciência e Tecnologia) - Universidade Federal de São Paulo, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. 2015.
Orientador: Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset.
Pedro Henrique de Oliveira Lopes Costa. Otimização combinatória em roteamento multicast. (Graduando em Ciência e Tecnologia) - Universidade Federal de São Paulo, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2014.
Orientador: Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset.
Camila Pereira Santos. Uma heurística multi-nível para agrupamento em grafos. (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Paulo, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. 2013.
Orientador: Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset.
Mariana Amery. Avaliação da expressão das proteínas ATF4 e XBP-1 em monócitos e linfócitos T CD4+ provenientes de indivíduos HIV positivos submetidos a diferentes esquemas terapêuticos. (Graduando em Matemática Computacional) - Universidade Federal de São Paulo, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2013.
Orientadores: Antonio Egidio Nardi, Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset, Aguinaldo Roberto Pinto, Léder Leal Xavier, Fernando Rosado Spilki.
Matheus Antunes de Paulo. Roteamento de redes sensores sem fio usando agrupamento em grafos (co-orientadora). (Graduando em Matemática Computacional) - Universidade Federal de São Paulo, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2013.
Orientador: Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset.
Bruna Cristina Braga. Um algoritmo espectral para agrupamento semissupervisionado em grafos. (Graduando em Matemática Computacional) - Universidade Federal de São Paulo, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2013.
Orientador: Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset.
Thaise Marques Quitério. Uma metaheurística de colônia de formigas para o problema de detecção de comunidades em redes. (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Paulo, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. 2012.
Orientador: Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset.
Desiree Maldonado Carvalho. Uma meta-heurística de busca tabu para o problema de agrupamento em grafos. (Graduando em Matemática Computacional) - Universidade Federal de São Paulo, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. 2012.
Orientador: Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset.
Vinícius Duarte de Almeida. Uma meta-heurística para problemas de agrupamento em grafos. (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Paulo, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2012.
Orientador: Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset.
José Augusto Fioruci. Heurísticas para a minimização do maior diâmetro de clusters. (co-orientadora). (Graduando em Matemática Aplicada e Computação Científica) - Universidade de São Paulo, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. 2010.
Orientador: Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset.
Orientações de outra natureza (0)

Projetos de pesquisa

Total de projetos de pesquisa (16)

2020-2020. Estrategias de aprendizado para busca heuristica em problemas de otimizacao combinatoria
Descrição: O aprendizado profundo (AP) tem sido aplicado com sucesso a uma variedade de tarefas de processamento de sinais e de informações, com excelentes resultados. Consistindo de modelos computacionais compostos por várias camadas de processamento, o objetivo do aprendizado profundo é aprender a representação de dados considerando vários níveis de abstração. Várias abordagens recentes por redes profundas podem ser observadas na literatura no tratamento de problemas de otimização combinatória. Apesar dos esforços, desenvolver modelos competitivos com os métodos heurísticos estado da arte continua sendo um desafio. Um dos principais problemas ainda não superados por ferramentas baseadas em AP, principalmente nas soluções fim-a-fim, é a escalabilidade. Dessa forma, este projeto propõe a incorporação de aprendizado profundo em uma metaheurística baseada em busca local. Para tanto, será investigada uma estratégia de aprendizado profundo em tempo linear, baseada na vizinhança dos vértices em grafos. O objetivo é alcançar a escalabilidade e obter resultados competitivos na solução de problemas de roteamento.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . Integrantes: Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset - Coordenador / Jean-François Cordeau - Integrante.
Membro: Maria Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset.
2020-Atual. Ciencia de Dados no Enfrentamento de Surtos, Epidemias e Pandemias em Hospitais
Descrição: O Brasil tem enfrentado a proliferação de diversas doenças contagiosas nos últimos anos, sendo o caso mais recente o da pandemia COVID-19. Contudo, surtos de dengue são recorrentes em diversas regiões do país e mesmo doenças endêmicas como a febre amarela têm se proliferado em localidades diferentes das usuais. Hospitais de referência em grandes cidades enfrentam muitas dificuldades de gestão de seus recursos e profissionais nesses períodos. E, embora grandes volumes de dados sejam coletados nesses hospitais, sua organização e curagem ainda é precária e dificulta realizar análises que deem suporte a uma tomada de decisão confiável. Neste projeto propõe-se a formação de estudantes em nível de pós-graduação em trabalhos que envolvem diversas etapas da Ciência de Dados com o objetivo de obter modelos preditivos confiáveis para o enfrentamento de surtos, endemias, epidemias e pandemias. Para tal, pretende-se abordar desde a definição de um protocolo adequado de coleta e organização dos dados hospitalares para fins de análise preditiva à realização de análises dos dados para otimizar a gestão de recursos hospitalares. A equipe executora é composta de profissionais das áreas de Inteligência Artificial e Otimização e conta com a colaboração do Hospital São Paulo e do Hospital Municipal Dr. José de Carvalho Florence (São José dos Campos) na obtenção dos dados e validação dos modelos desenvolvidos.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (2) Doutorado: (4) . Integrantes: Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset - Integrante / Horacio H. Yanasse - Integrante / Antonio A. Chaves - Integrante / Carlos Henrique Costa Ribeiro - Integrante / Ana Carolina Lorena - Coordenador / Luiz Leduíno de Salles Neto - Integrante / Filipe Alves Neto Verri - Integrante / Elton Felipe Sbruzzi - Integrante. Financiador(es): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Auxílio financeiro.Número de orientações: 1
Membro: Maria Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset.
Descrição: O Brasil tem enfrentado a proliferação de diversas doenças contagiosas nos últimos anos, sendo o caso mais recente o da pandemia COVID-19. Contudo, surtos de dengue são recorrentes em diversas regiões do país e mesmo doenças endêmicas como a febre amarela têm se proliferado em localidades diferentes das usuais. Hospitais de referência em grandes cidades enfrentam muitas dificuldades de gestão de seus recursos e profissionais nesses períodos. E, embora grandes volumes de dados sejam coletados nesses hospitais, sua organização e curagem ainda é precária e dificulta realizar análises que deem suporte a uma tomada de decisão confiável. Neste projeto propõe-se a formação de estudantes em nível de pós-graduação em trabalhos que envolvem diversas etapas da Ciência de Dados com o objetivo de obter modelos preditivos confiáveis para o enfrentamento de surtos, endemias, epidemias e pandemias. Para tal, pretende-se abordar desde a definição de um protocolo adequado de coleta e organização dos dados hospitalares para fins de análise preditiva à realização de análises dos dados para otimizar a gestão de recursos hospitalares. A equipe executora é composta de profissionais das áreas de Inteligência Artificial e Otimização e conta com a colaboração do Hospital São Paulo e do Hospital Municipal Dr. José de Carvalho Florence (São José dos Campos) na obtenção dos dados e validação dos modelos desenvolvidos... Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (2) / Doutorado: (4) . Integrantes: Antônio Augusto Chaves - Integrante / Horacio Yanasse - Integrante / Luiz Leduíno de Salles Neto - Integrante / Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento - Integrante / Ana Carolina Lorena - Coordenador / Carlos Henrique Costa Ribeiro - Integrante / Filipe Alves Neto Verri - Integrante / Vitor Venceslau Curtis - Integrante / Elton Felipe Sbruzzi - Integrante. Financiador(es): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Outra.
Membro: Antonio Augusto Chaves.
2019-Atual. Solucao de problemas de otimizacao por metodos heuristicos eficientes
Descrição: Os avanços tecnológicos têm sido responsáveis pela geração de uma grande quantidade de dados nas mais diversas aplicações. Consequentemente, problemas de otimização que lidam com o gerenciamento de grandes volumes de dados têm recebido atenção especial nos últimos anos, como, por exemplo: o problema de agrupamento de dados, o de roteamento de dados em larga escala em redes de sensores sem fio, problemas de gerenciamento de dados de passagens aéreas, dentre os quais,pode-se citar o do mochileiro viajante, entre outros. Esses problemas de otimização combinatória,em particular, requerem solução em baixo tempo devido à natureza das aplicações. Dessa forma, métodos exatos são inviáveis e mesmo os métodos heurísticos tradicionais enfrentam dificuldades para resolver instâncias desses problemas. Nesse sentido, este projeto visa o estudo dos problemas citados e o desenvolvimento de métodos heurísticos rápidos e que forneçam boas soluções para os mesmos.Além desses problemas, outros clássicos de otimização inteira e inteira mista, como o de dimensionamento de lotes com sequenciamento, de cadeias de suprimentos sustentáveis, de roteamento de veículos capacitado e de remanejamento de tripulação aérea, serão investigados neste projeto a fim de se determinar soluções de boa qualidade. Em suma, neste projeto, a pesquisadora e colaboradores ?dentre eles, mestrandos, doutorandos, graduandos e pesquisadores nacionais e internacionais ? além de desenvolver métodos eficientes, baseando-se em métodos heurísticos e em hibridizações de exatos e heurísticos, estudarão novas modelagens mais fortes, para tratar tais problemas. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset - Coordenador / Camila Pereira dos Santos - Integrante / Vinícius Rosa Máximo - Integrante / Carvalho, Desiree Maldonado - Integrante / Calvin Costa - Integrante / Ana Barbosa-Póva - Integrante / Carla Cristina Doescher Fernandes - Integrante / TAUTENHAIN, CAMILA P.S. - Integrante / Marco Aurélio Sernagiotto - Integrante / Marlon Jeske - Integrante.
Membro: Maria Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset.
2019-Atual. Ciencia de dados para o planejamento da implementacao de redes mesh
Descrição: Este projeto faz parte da Chamada 23/2018 CNPq e financia duas bolsas de doutorado vinculadas à empresa Desh e aos programas de computação e pesquisa operacional.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Doutorado: (2) . Integrantes: Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset - Integrante / Carla Cristina Doescher Fernandes - Integrante / Marlon Jeske - Integrante / Bruno Moreira Silva - Coordenador. Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.Número de orientações: 2
Membro: Maria Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset.
2017-Atual. Problemas de corte, empacotamento, dimensionamento de lotes, programacao da producao, roteamento, localizacao e suas integracoes em contextos industriais e logisticos
Descrição: Os problemas a serem estudados neste projeto temático podem ser divididos em: (A) problemas de corte; (B) problemas de empacotamento; (C) problemas de dimensionamento de lotes; (D) problemas de programação da produção; (E) problemas de roteamento; (F) problemas de localização e (G) a integração destes problemas. Além do estudo e desenvolvimento de modelos matemáticos relacionados a estes problemas, métodos de solução e algoritmos para resolvê-los serão desenvolvidos e seus desempenhos computacionais serão analisados. O projeto visa também dar continuidade à integração e colaboração de grupos de pesquisadores de diferentes instituições interessados nestes problemas, assim como a formação de recursos humanos e a capacitação em pesquisa e desenvolvimento tecnológico. Pretendemos intensificar a cooperação entre o setor produtivo e a academia, com o desenvolvimento de estudos de caso nas empresas. Esperamos, com isso, possibilitar colaborações e parcerias no estudo destes problemas e no desenvolvimento de ferramentas computacionais para serem utilizadas na prática. A equipe deste projeto é formada por vários pesquisadores em diversos estágios de suas carreiras acadêmicas, desde alunos de pós-graduação e recém-doutores, até pesquisadores experientes na pesquisa destes problemas. Observamos que este projeto é uma continuação de outros dois projetos temáticos FAPESP, sendo o primeiro desenvolvido entre 2006 e 2010 e o segundo entre 2010 e 2015. Nos projetos anteriores foram estudados principalmente problemas em (A), (B), (C) e (D), bem como, algumas integrações destes problemas.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (10) Doutorado: (10) . Integrantes: Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset - Integrante / Reinaldo Morabito Neto - Coordenador.
Membro: Maria Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset.
Descrição: Projeto de Pesquisa - Temático - FAPESP. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Antônio Augusto Chaves - Integrante / Horacio Yanasse - Integrante / Reinaldo Morabito - Coordenador / Vinícius Amaral Armentano - Integrante / Débora Pretti Ronconi - Integrante / Silvio Alexandre de Araujo - Integrante.
Membro: Antonio Augusto Chaves.
Descrição: Os problemas a serem estudados neste Projeto Temático podem ser divididos em: (A) problemas de corte, (B) problemas de empacotamento, (C) problemas de dimensionamento de lotes, (D) problemas de programação da produção, (E) problemas de roteamento, (F) problemas de localização e (G) a integração destes problemas. Além do estudo e desenvolvimento de modelos matemáticos relacionados a estes problemas, métodos de solução e algoritmos para resolvê-los serão desenvolvidos e seus desempenhos computacionais serão analisados. O projeto visa também dar continuidade à integração e colaboração de grupos de pesquisadores de diferentes instituições interessados nestes problemas, assim como a formação de recursos humanos e a capacitação em pesquisa e desenvolvimento tecnológico. Pretendemos intensificar a cooperação entre o setor produtivo e a academia, com o desenvolvimento de estudos de caso nas empresas. Esperamos, com isso, possibilitar colaborações e parcerias no estudo destes problemas e no desenvolvimento de ferramentas computacionais para serem utilizadas na prática. A equipe deste projeto é formada por vários pesquisadores em diversos estágios de suas carreiras acadêmicas, desde alunos de pós-graduação e recém-doutores, até pesquisadores experientes na pesquisa destes problemas. Observamos que este projeto é uma continuação de outros dois Projetos Temáticos FAPESP, sendo o primeiro desenvolvido entre 2006 e 2010 e o segundo entre 2010 e 2015. Nos projetos anteriores foram estudados principalmente problemas em (A), (B), (C) e (D), bem como, algumas integrações destes problemas.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Horacio Hideki Yanasse - Integrante / Reinaldo Morabito - Coordenador / Flávio Keidi Miyazawa - Integrante / Carlos Alberto Alonso Sanches - Integrante / Vitória Maria Miranda Pureza - Integrante / Vinicius Amaral Armentano - Integrante / Andréa Carla Gonçalves Vianna - Integrante / Mônica Maria de Marchi - Integrante / Débora Pretti Ronconi - Integrante / Ernesto Birgin - Integrante / Maria José Pinto Lamosa - Integrante / Sílvio Alexandre de Araújo - Integrante / Adriana Cristina Cherri - Integrante / Luiz Leduíno de Salles Neto - Integrante / PEDRO MUNARI - Integrante / Maristela Oliveira dos Santos - Integrante / Maria Socorro Nogueira Rangel - Integrante / Alyne Toscano Martins - Integrante / Kelly Cristina Poldi - Integrante / Nei Yoshihiro Soma - Integrante / Antonio Augusto Chaves - Integrante / YAMASHITA, DENISE SATO - Integrante / Mará Cristina Vasconcelos Nascimento - Integrante. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
Membro: Horacio Hideki Yanasse.
2016-2019. Hibridizacao de metodos heuristicos e exatos para abordar problemas de otimizacao combinatoria
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (3) / Doutorado: (1) . Integrantes: Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset - Coordenador / Horacio H. Yanasse - Integrante / ROSSET, VALERIO - Integrante / Alysson M. Costa - Integrante. Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
Membro: Maria Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset.
2016-2018. Meta-heuristicas para comunicacao confiavel em redes de sensores e atuadores sem fio de larga escala
Descrição: As Redes de Sensores (e Atuadores) Sem Fio (RSSF/RSASFs) podem ser formadas por centenas ou até milhares de nós sensores de baixo custo que possuem, além da autonomia de operação dependente de um suprimento finito de energia, capacidades limitadas de processamento, armazenamento e comunicação. Em virtude dessas restrições, existem na literatura diversos protocolos de roteamento que têm como objetivo otimizar o uso de energia dos nós sensores. Entretanto, como o foco principal das abordagens da literatura está na eficiência energética, normalmente, os protocolos existentes podem não oferecer a confiabilidade de entrega de dados exigida por aplicações de segurança pública como, por exemplo, o monitoramento de fronteiras ou alerta de desastres naturais. Esse problema é agravado em RSSF/RSASFs de larga escala em que a grande quantidade de transmissões concorrentes reduz a taxa de entrega de dados. Neste projeto de pesquisa é proposto o desenvolvimento de soluções de roteamento que atendam os requisitos de eficiência energética e confiabilidade de entrega de dados em RSSF/RSASFs de larga escala com topologia dinâmica. As soluções desenvolvidas neste projeto farão uso de técnicas de otimização combinatória e algoritmos bio-inspirados distribuídos visando o equilíbrio entre o consumo energético dos nós sensores, latência e confiabilidade de entrega de dados.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset - Integrante / Valerio Rosset - Coordenador / Juliana Garcia Cespedes - Integrante / Bruno Yuji Kimura - Integrante.
Membro: Maria Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset.
2015-2019. Hibridizacao de metodos heuristicos e exatos para abordar problemas de otimizacao combinatoria
Descrição: A solução de problemas de otimização combinatória é um grande desa?o para pesquisadores que objetivam além de qualidade, baixo tempo de solução. Problemas de agrupamento em grafos, por exemplo, possuem como grande parte de suas aplicações, instâncias de larga escala, para as quais métodos exatos são inviáveis e mesmo os métodos heurísticos tradicionais (ou meta-heurísticas) enfrentam di?culdades para encontrar uma solução em tempo viável. Determinar soluções factíveis por métodos heurísticos e exatos para algumas variações do problema de dimensionamento de lotes e do 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, graduandos e docentes) estudarão uma hibridização especí?ca para atacá-los. Espera-se, como resultado, condições para tratar aplicações inviáveis por meio de algoritmos de otimização já que o aprendizado do espaço de soluções por uma rede neural topológica visa atenuar o tempo de por tais algoritmos.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Mestrado acadêmico: (5) / Doutorado: (1) . Integrantes: Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset - Coordenador / Camila Pereira dos Santos - Integrante / Katia Nakamura - Integrante / Desiree Maldonado Carvalho - Integrante / MAXIMO, VINICIUS R. - Integrante / PAULO, MATHEUS A. DE - Integrante / Calvin Costa - Integrante. Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro. Número de produções C, T & A: 5
Membro: Maria Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset.
2015-2018. MAP: Aprendizado de Maquina: uma abordagem baseada em multiplas estrategias
Descrição: sse projeto diz respeito a uma pesquisa conjunta em que técnicas de Aprendizado de Máquina (AM), com ênfase em uma abordagem baseada em múltiplas estratégias. De uma perspectiva da abordagem baseada em múltiplas estratégias, os objetivos são estudar \textit{trade-offs} entre diferentes estratégias de aprendizado e desenvolver sistemas de aprendizado que empregam múltiplas estratégias de inferência ou paradigmas computacionais em um processo de aprendizado. Como consequência, sistemas baseados em múltiplas estratégias têm o potencial de serem aplicáveis a um vasto grupo de problemas. A maioria dos problemas abordados será no contexto de aprendizado não supervisionado, ou análise de agrupamento. Por exemplo, nos iremos analisar a sinergia e os trade-offs entre agrupamento com restrições por programação com restrições (grupo francês) e agrupamento evolutivo multi-objetivo (grupo brasileiro). Os aspectos práticos das técnicas propostas serão abordados, por exemplo, no contexto de mineração e modelagem de dados biológicos, provenientes de texto e temporais. Outro importante objetivo do projeto é estimular a cooperação internacional reunindo pesquisadores brasileiros e Francês para a troca de idéias e experiências. Os grupos do Brasil e da França já possuem um histórico de colaboração que pode ser fortalecida com este projeto.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset - Integrante / André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho - Coordenador / Ana Carolina Lorena - Integrante / Marcilio C. P. de Souto - Integrante. Financiador(es): Université d'Orléans - Cooperação.
Membro: Maria Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset.
Descrição: Esse projeto diz respeito a uma pesquisa conjunta em que técnicas de Aprendizado de Máquina (AM), com ênfase em uma abordagem baseada em múltiplas estratégias. De uma perspectiva da abordagem baseada em múltiplas estratégias, os objetivos são estudar \textit{trade-offs} entre diferentes estratégias de aprendizado e desenvolver sistemas de aprendizado que empregam múltiplas estratégias de inferência ou paradigmas computacionais em um processo de aprendizado. Como consequência, sistemas baseados em múltiplas estratégias têm o potencial de serem aplicáveis a um vasto grupo de problemas. A maioria dos problemas abordados será no contexto de aprendizado não supervisionado, ou análise de agrupamento. Por exemplo, nos iremos analisar a sinergia e os trade-offs entre agrupamento com restrições por programação com restrições (grupo francês) e agrupamento evolutivo multi-objetivo (grupo brasileiro). Os aspectos práticos das técnicas propostas serão abordados, por exemplo, no contexto de mineração e modelagem de dados biológicos, provenientes de texto e temporais. Outro importante objetivo do projeto é estimular a cooperação internacional reunindo pesquisadores brasileiros e Francês para a troca de idéias e experiências. Os grupos do Brasil e da França já possuem um histórico de colaboração que pode ser fortalecida com este projeto.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (2) Doutorado: (10) . Integrantes: André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho - Coordenador / Katti Faceli - Integrante / Marcílio Souto - Integrante / Teresa Ludermir - Integrante / Renata M.C.R. de Souza - Integrante / Mariá Cristina Nascimento - Integrante / A Carolina Lorena - Integrante / Tiemi Sakata - Integrante / Sandra Aluísio - Integrante / Gustavo Batista - Integrante. Financiador(es): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Cooperação.
Membro: Andre Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho.
2014-2019. Problemas de planejamento em cadeias de suprimentos sustentaveis
Descrição: O planejamento de cadeias de suprimentos envolve o estudo de todas as etapas relacionadas à produção de um produto, visando maximizar algum critério econômico como, por exemplo, o lucro. O processo de produção de um produto, contudo, gera impactos ambientais, como, por exemplo, dispêndio de energia, uso de água e emissão de gases do efeito estufa. Apesar disso, tradicionalmente, o planejamento de cadeias de suprimentos não leva em consideração os impactos ambientais causados pelo processo de produção de um produto. Entretanto, os consumidores e os governos têm investido cada vez mais em sustentabilidade, um dos motivos para o surgimento das cadeias de suprimentos sustentáveis. O problema de planejamento de cadeias de suprimentos sustentáveis objetiva, além da maximização do critério econômico, minimizar o impacto ambiental e social causado para a produção do produto. Pretende-se com esse projeto apresentar um estudo e desenvolver modelos e métodos para minimizar o impacto ambiental/social e maximizar o aspecto econômico.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Mestrado acadêmico: (1) / Doutorado: (1) . Integrantes: Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset - Coordenador / Camila Pereira dos Santos - Integrante / Alysson M. Costa - Integrante / Ana Barbosa-Póva - Integrante / Rodrigo L. Costa - Integrante.
Membro: Maria Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset.
2013-Atual. CeMEAI - Centro de Ciencias Matematica Aplicadas a Industria.
Descrição: O foco desta proposta é a transferência de conhecimento matemático para outras áreas da ciência, tecnologia e indústria, por meio de um centro de pesquisa estruturado para esse fim. Todo o conhecimento matemático é, em última análise, aplicável. se não diretamente, por meio de outros conhecimentos. Em algumas áreas da matemática a aplicação é quase ime( Entretanto, a colocação em prática de tal aplicabilidade se encontra muitas vezes travada por tradições incorretas, academicismo mal direcionado e dificuldades operacionais. Nos últimos anos, o crescimento da ciência no Brasil, e da matemática em particular, foi notável. Entretanto, a aplicação tecnológica, muitas vezes medida pelas patentes registradas, não teve o mesmo sucesso. Para fechar essa lacuna é necessário a criação de estruturas institucionais que estabeleçam as pontes entre as ciências matemáticas e aplicações como um objetivo em si mesmo. Não se trata apenas de orientar os trabalhos teóricos a áreas "potencialmente aplicáveis", mas de avançar nas aplicações até as últimas consequências, isto é, sua efetiva implementação na indústria, em sentido amplo. Não é mais possível descansar na posição de que a aplicação é problema de outros. É, de fato, problema de todos e reflete o necessário comprometimento da ciência aplicada e pura com o progresso material e espiritual da sociedade. A estratégia do presente projeto envolve, em primeiro lugar, a aglutinação de grupos destacados nas áreas mais aplicáveis da matemática no Estado visando seu direcionamento para aplicações efetivas. Os grupos selecionados têm demonstrado sua excelência na atividade científica convencional, em primeiro lugar, e em muitos casos, em aplicações relevantes. No CEPID proposto os grupos participantes continuarão com sua atividade científica habitual, e, ao mesmo tempo, desenvolverão "Ações de Transferência" de acordo com o roteiro: 1) Teses de mestrado e doutorado necessariamente vinculadas com aplicações em sentido amplo, com co-orientação explícita de especialistas nesses setores. 2) Realização de pelo menos um Workshop anual de Transferência, onde participarão os membros do CEPID e representantes de indústrias, administração, serviços, setores educativo e tecnológico. 3) Visitas periódicas de membros do CEPID a instituições com potencial para aplicações relevantes. 4) Elaboração de uma publicação interna chamada em princípio "Transference experiences" visando a consolidação de uma publicação mais permanente.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset - Integrante / José Alberto Cuminato - Coordenador. Número de produções C, T & A: 1 / Número de orientações: 5
Membro: Maria Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset.
2012-2015. Dinamica de satelites artificiais
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset - Integrante / Rodolpho Vilhena de Moraes - Coordenador. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
Membro: Maria Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset.
2012-2012. Abordagem teorica sobre o problema de agrupamento de grafos
Descrição: Pesquisador Visitante estrangeiro.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset - Coordenador / Leonidas Pitsoulis - Integrante. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
Membro: Maria Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset.
2011-2015. Uma abordagem teorica e computacional para o problema de deteccao de comunidades em redes
Descrição: Projeto Jovem Pesquisador - FAPESP. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (3) . Integrantes: Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset - Coordenador. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
Membro: Maria Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset.
2011-2013. Uma abordagem teorica e computacional para o problema de agrupamento em grafos
Descrição: Bolsa Produtividade FADA/UNIFESP. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (8) / Mestrado acadêmico: (2) . Integrantes: Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset - Coordenador. Financiador(es): Fundo de Auxílio aos Docentes e Alunos - Bolsa.
Membro: Maria Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset.
2010-2014. Problemas de corte, empacotamento, dimensionamento de lotes e programacao da producao, e suas integracoes em contextos industriais e logisticos
Descrição: Projeto Temático. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (6) / Mestrado acadêmico: (15) / Doutorado: (10) . Integrantes: Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset - Integrante / Reinaldo Morabito Neto - Coordenador / Maria do Socorro Nogueira Rangel - Integrante / Marcos Nereu Arenales - Integrante / Vinicius Amaral Armentano - Integrante / Débora Pretti Ronconi - Integrante / Horacio H. Yanasse - Integrante. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
Membro: Maria Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset.
Descrição: Neste Projeto Temático pretendemos estudar: (i) problemas de corte e empacotamento, (ii) problemas de dimensionamento de lotes e programação (scheduling), (iii) integração dos problemas de corte ou empacotamento em (i) com os problemas de dimensionamento de lotes ou programação em (ii). Este projeto é uma continuação de outro Projeto Temático FAPESP concluído em 2010, em que foram estudados principalmente problemas em (i), mas também alguns problemas integrando problemas de (i) e (ii). Os objetivos deste projeto incluem o estudo e a modelagem matemática destes problemas, o desenvolvimento de métodos de solução e algoritmos para resolvê-los, bem como a análise de seus desempenhos computacionais. Também são objetivos deste projeto promover a integração e colaboração de grupos de pesquisadores de diferentes instituições interessados nestes problemas, assim como a formação de recursos humanos e a capacitação em pesquisa e desenvolvimento tecnológico. É nossa preocupação neste projeto motivar a aproximação entre universidades e empresas, por meio do desenvolvimento de estudos de caso dos problemas aqui estudados nas empresas. Esperamos com isso possibilitar colaborações e parcerias no estudo destes problemas e no desenvolvimento de ferramentas computacionais para serem utilizadas na prática. A equipe deste projeto é formada por vários pesquisadores em diversos estágios de suas carreiras acadêmicas, desde alunos de pós-graduação e recém-doutores, até pesquisadores ativos e experientes na pesquisa destes problemas. Contaremos também com a colaboração de diversos pesquisadores do exterior especializados nestes temas.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Antônio Augusto Chaves - Integrante / Horacio Yanasse - Integrante / Reinaldo Morabito - Coordenador / Marcos Nereu Arenales - Integrante / Vinícius Amaral Armentano - Integrante / Debora Pretti Ronconi - Integrante / Maria do Socorro Nogueira Rangel - Integrante. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
Membro: Antonio Augusto Chaves.
Descrição: Neste Projeto Temático pretendemos estudar: (i) problemas de corte e empacotamento, (ii) problemas de dimensionamento de lotes e programação (scheduling), (iii) integração dos problemas de corte ou empacotamento em (i) com os problemas de dimensionamento de lotes ou programação em (ii). Este projeto é uma continuação de outro Projeto Temático FAPESP concluído em 2010, em que foram estudados principalmente problemas em (i), mas também alguns problemas integrando problemas de (i) e (ii). Os objetivos deste projeto incluem o estudo e a modelagem matemática destes problemas, o desenvolvimento de métodos de solução e algoritmos para resolvê-los, bem como a análise de seus desempenhos computacionais. Também são objetivos deste projeto promover a integração e colaboração de grupos de pesquisadores de diferentes instituições interessados nestes problemas, assim como a formação de recursos humanos e a capacitação em pesquisa e desenvolvimento tecnológico. É nossa preocupação neste projeto motivar a aproximação entre universidades e empresas, por meio do desenvolvimento de estudos de caso dos problemas aqui estudados nas empresas. Esperamos com isso possibilitar colaborações e parcerias no estudo destes problemas e no desenvolvimento de ferramentas computacionais para serem utilizadas na prática. A equipe deste projeto é formada por vários pesquisadores em diversos estágios de suas carreiras acadêmicas, desde alunos de pós-graduação e recém-doutores, até pesquisadores ativos e experientes na pesquisa destes problemas. Contaremos também com a colaboração de diversos pesquisadores do exterior especializados nestes temas.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Horacio Hideki Yanasse - Integrante / Marcos Nereu Arenales - Integrante / Maria Cristina Nogueira Gramani - Integrante / Vitória Maria Miranda Pureza - Integrante / Vinicius Amaral Armentano - Integrante / Kelly Maria Rangel - Integrante / Andréa Carla Gonçalves Vianna - Integrante / Gisele de Castro Fontanella Pileggi - Integrante / Débora Pretti Ronconi - Integrante / Franklina Maria Braggion de Toledo - Integrante / Ernesto Birgin - Integrante / Maria José Pinto Lamosa - Integrante / Sílvio Alexandre de Araújo - Integrante / Robinson Samuel Vieira Hoto - Integrante / Adriana Cristina Cherri - Integrante / Rodolfo Ranck Junior - Integrante / Alysson Machado Costa - Integrante / Maristela Oliveira dos Santos - Integrante / Maria Socorro Nogueira Rangel - Integrante / Nei Yoshihiro Soma - Integrante / Reinaldo Morabito Neto - Coordenador.
Membro: Horacio Hideki Yanasse.

Prêmios e títulos

Total de prêmios e títulos (10)

Orientadora de dissertação selecionada entre as 5 melhores em Pesquisa Operacional - Carla Doescher Fernandes, SOBRAPO.. 2019.
Membro: Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset.
Orientadora de tese selecionada entre as 5 melhores em Pesquisa Operacional - Desiree Maldonado Carvalho, SOBRAPO.. 2019.
Membro: Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset.
Orientadora de Dissertação de Mestrado que recebeu Menção Honrosa no Encontro Nacional de PPG´s em Engenharia de Produção - Marlon Jeske, ANPEPRO.. 2019.
Membro: Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset.
Orientadora de um dos 5 melhores trabalhos de IC - Rodrigo Francisquini, Sobrapo.. 2017.
Membro: Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset.
Professora Homenageada da Turma de Bacharelado em Ciência da Computação, Unifesp.. 2015.
Membro: Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset.
Orientadora de um dos 3 melhores de Iniciação Científica - Camila Santos, SOBRAPO.. 2015.
Membro: Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset.
Orientadora de um dos 5 trabalhos de Mestrado concorrendo ao Concurso de Teses e Dissertações (CTD-CBIC) - Vinícius Rosa Máximo, Sociedade Brasileira de Inteligência Computacional.. 2015.
Membro: Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset.
Orientadora de um dos 10 melhores trabalhos de IC - Camila Santos, SBC.. 2013.
Membro: Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset.
Orientadora de um dos 5 melhores trabalhos de IC - Kátia Nakamura, Sobrapo.. 2013.
Membro: Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset.
Tese de Doutorado classificada em 3º Lugar no Concurso de Teses e Dissertações em Inteligência Artificial, SBC/SBIA.. 2010.
Membro: Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset.

Participação em eventos

Total de participação em eventos (7)

2014 IEEE 13th International Symposium on Network Computing and Applications (NCA).RLP: A Community Detection-based Routing Protocol for Wireless Sensor Networks. 2014. (Simpósio).
20th Conference of the International Federation of Operational Research Societies. GRASP for planning air routes. 2014. (Congresso).
Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional.Uma Heurística Espectral Baseada em Colônias de Formigas para Detecção de Comunidades em Redes. 2014. (Simpósio).
Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO'12). A Hybrid Heuristic for the k-medoids Clustering Problem. 2012. (Congresso).
ORP3 - Operation Research Peripatetic Postgraduate Programme.A novel spectral method for the community detection problem. 2012. (Encontro).
Workshop 10th DIMACS Implementation Challenge. Community Detection by Modularity Maximization using GRASP with Path Relinking. 2012. (Congresso).
24TH EUROPEAN CONFERENCE ON OPERATIONAL RESEARCH (EURO XXIV). Spectral GRASP for the graph clustering problem. 2010. (Congresso).

Organização de eventos

Total de organização de eventos (3)

NASCIMENTO, M. C. V.; CHAVES, A. A. ; SALLES NETO, L. L. ; YANASSE, H. H.. Membro de comitê científico da XVIII Oficina Nacional de Problemas de Corte e Empacotamento, Planejamento e Programação da Produção e Correlatos. 2017. Outro
NASCIMENTO, M. C. V.. Comitê Local do Congresso Nacional de Matemática Pura e Aplicada (CNMAC). 2017. (Congresso).. . 0.
YANASSE, Horacio Hideki ; POLDI, Kelly Cristina ; CHAVES, Antonio Augusto ; HAESER, Gabriel ; SALLES NETO, Luiz Leduíno de ; NASCIMENTO, Mariá Cristina Vasconcelos ; SILVA, Ricardo Coelho. XIII Oficina Nacional de Problemas de Corte, Empacotamento, Dimensionamento de Lotes e Programação da Produção. 2011. Congresso

Lista de colaborações

Colaborações endôgenas (4)

Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset ⇔ André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho (5.0)
MÁXIMO, VINÍCIUS R. ; NASCIMENTO, MARIÁ C.V. ; CARVALHO, ANDRÉ C.P.L.F.. Intelligent-guided adaptive search for the maximum covering location problem. Computers & Operations Research. v. 78, p. 129-137, issn: 0305-0548, 2017.
[ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
NASCIMENTO, M. C. V.; CARVALHO, A. C. P. L. F.. Spectral methods for graph clustering ? A survey. European Journal of Operational Research. v. 211, p. 221-231, issn: 0377-2217, 2011.
[ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
NASCIMENTO, M. C. V.; CARVALHO, A. C. P. L. F.. A graph clustering algorithm based on a clustering coefficient for weighted graphs. Journal of the Brazilian Computer Society (Impresso). v. 17, p. 19-29, issn: 0104-6500, 2011.
[ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
NASCIMENTO, M. C. V.; TOLEDO, F. M. B. ; CARVALHO, A. C. P. L. F.. Investigation of a new GRASP-based clustering algorithm applied to biological data. Computers & Operations Research. v. 37, p. 1381-1388, issn: 0305-0548, 2010.
[ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
NASCIMENTO, M. C. V.; TOLEDO, F. M. B. ; P. L. F. de Carvalho, André C.. A Hybrid Heuristic for the k-medoids Clustering Problem. Em: Fourteenth international conference on Genetic and evolutionary computation conference (GECCO '12), p. 417-424, 2012.
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Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset ⇔ Horacio Hideki Yanasse (3.0)
NASCIMENTO, MARIÁ C.V.; YANASSE, H. H. ; CARVALHO, D. M.. The multi-plant lot sizing problem with multiple periods and items. Handbook of Heuristics. Em: Rafael Mart??; Panos M. Pardalos; Mauricio G. C. Resende. (Org.). Handbook of Heuristics. 1ed. : Springer, Cham. 2018.v. 1, p. 1.
[ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
COSTA, C. R. ; Yanasse, H. H. ; NASCIMENTO, M. C. V.. Limitantes inferiores para o problema de minimização de pilhas abertas. Em: 51º Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional, v. 2, p. 108117, 2019.
[ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
COSTA, C. R. ; NASCIMENTO, M. C. V. ; YANASSE, H. H.. Agrupamentos em grafo MOSP. Em: XLVIII Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional, 2016, Vitória. Anais do XLVIII SBPO, p. 85-85, 2016.
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Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset ⇔ Marcos Gonçalves Quiles (2.0)
MAXIMO, V. R. ; NASCIMENTO, MARIÁ. C.V ; BREVE, F. A. ; QUILES, M. G.. Active Consensus-Based Semi-supervised Growing Neural Gas. Em: The 23rd International Conference on Neural Information Processing (ICONIP), v. 9948, p. 126-135, 2016.
[ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
MAXIMO, VINICIUS R. ; QUILES, MARCOS G. ; NASCIMENTO, MARIA C. V.. A consensus-based semi-supervised growing neural gas. Em: 2014 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), v. 1, p. 2019-2026, 2014.
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Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset ⇔ Roger Chammas (1.0)
FRANCISQUINI, RODRIGO ; BERTON, RAFAEL ; SOARES, SANDRO GOMES ; PESSOTTI, DAYELLE S. ; CAMACHO, MAURÍCIO F. ; ANDRADE-SILVA, DÉBORA ; BARCICK, UILLA ; SERRANO, SOLANGE M.T. ; CHAMMAS, ROGER ; NASCIMENTO, MARIÁ C.V. ; ZELANIS, ANDRÉ. Community-based network analyses reveal emerging connectivity patterns of protein-protein interactions in murine melanoma secretome. Journal of Proteomics. v. 232, p. 104063, issn: 1874-3919, 2021.
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(*) Relatório criado com produções desde 2010 até 2021
Data de processamento: 06/11/2021 15:23:32

Relatório gerado por scriptLattes V8.11. Os resultados estão sujeitos a falhas devido a inconsistências no preenchimento dos CVs Lattes. E-mail de contato: henriquimicosp@gmail.com