Cristina Gomes Fernandes.

Designing energy-efficient distributed algorithms has garnered significant interest within the distributed computing community, resulting in a substantial number of publications on this topic in recent years. The primary objective of these works is to develop algorithms that solve fundamental problems in distributed computing while optimizing energy efficiency. The initiative we present here focuses on joint research, underpinning its guidelines with a strong emphasis on collaborative knowledge. In technical terms, the natural way to save energy is to allow each agent of a system the possibility of switching off its communication devices. The state in which the agent is online is known as the awake state. In the sleeping state, an agent does not receive, listen, or send messages. It is important to note that being idle and just listening consumes nearly as much energy as sending or receiving messages. In other words, to save energy, agents must be completely offline. This complicates the design of algorithms as messages sent to a node in the sleeping state are lost. Scheduling the rounds in which a node should alternate between sleeping and awake states becomes the central challenge in algorithm design for the sleeping model. We aim to promote student training through research internships and potential co-supervision by team members from different institutions. We intend to merge specialized knowledge to forge significant advancements in the field, leading to top-tier publications.

Nos problemas de otimização combinatória, o objetivo é encontrar soluções ótimas que satisfaçam múltiplos requisitos. As soluções são discretas e enumeráveis, mas em grande quantidade, impossibilitando uma busca exaustiva. Problemas clássicos como clusterização, conectividade e roteamento são bem estudados, porém o crescente volume de dados impõe novos desafios com restrições adicionais. Por exemplo, enquanto problemas de particionamento são resolvidos tipicamente por algoritmos clássicos para k-means ou k-center, agora precisamos também que cada cluster mantenha uma proporção mínima de representação social (veja uma ampla discussão em www.fairclustering.com). Em problemas de corte e conectividade, já não basta ter conexão, mas garantir interconexão mesmo na presença de falhas. Em problemas de logística e roteamento, é preciso tomar decisões cada vez mais integradas sobre grandes volumes de dados e com grande importância econômica (e.g., apenas no Brasil, de acordo com a CNT, o custo logístico supera 12 do PIB, podendo chegar a um trilhão de reais). Na grande maioria das vezes, as decisões acima estão associadas a problemas de otimização NP-difíceis e as restrições adicionais tornam esses problemas ainda mais difíceis computacionalmente. Neste projeto, objetivamos investigar aspectos práticos e teóricos de problemas de empacotamento, particionamento e classificação e de problemas de conexidade e roteamento de redes, por meio de abordagens que incluem algoritmos de aproximação, algoritmos parametrizados e programação linear inteira, bem como estudar aspectos relacionados da teoria dos grafos que modelam e sustentam esses problemas e algoritmos. Algoritmos para os problemas propostos são essenciais em muitas áreas e as contribuições teóricas que advirão deste estudo trarão avanços na área. A equipe tem experiência na área e em problemas correlatos e poderá contribuir desenvolvendo soluções inovadoras. (Projeto Universal CNPq - Processo: 404315/2023-2)

Este é um projeto de pesquisa para a chamada conjunta de propostas entre a Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP), Brasil, e a Comisión Nacional de Investigación Científica y Tecnológica (CONICYT), Chile. As equipes brasileira e chilena têm trabalhado em Combinatória e Teoria dos Grafos há vários anos. Alguns dos membros brasileiros já colaboraram com alguns dos membros chilenos da equipe. Este pedido conjunto pretende estabelecer e consolidar uma cooperação entre as duas equipes trabalhando de forma colaborativa em problemas importantes das áreas do projeto. As linhas de pesquisa propostas neste projeto pertencem ao campo da teoria dos grafos e suas variantes. Grafos são estruturas matemáticas que têm aplicações em uma variedade de assuntos e problemas do mundo real, que vão desde a ciência da computação passando pela física e por redes sociais. Nosso principal objetivo é estudar grafos do ponto de vista teórico, contribuindo para uma melhor compreensão das leis que regem o comportamento dessas estruturas. O avanço neste objetivo deve fornecer novas estratégias para problemas relacionados, bem como disponibilizar novas técnicas para problemas em diversas áreas de conhecimento. Um estudo de várias técnicas combinatórias e um bom entendimento de propriedades estruturais dos grafos são os pilares deste projeto, que deve conduzir às soluções de problemas relevantes. O presente projeto também contribuirá para o fortalecimento do sistema de inserção nacional e internacional das universidades envolvidas. Observamos que as equipes propostas contêm uma mistura de jovens acadêmicos com excelente desempenho acadêmico e renomados pesquisadores que possuem ampla experiência nos problemas a serem investigados.

Diversos problemas reais podem ser modelados por meio de estruturas discretas, tais como grafos, ou por programas de programação linear inteiros ou mistos. Por exemplo, é possível modelar a relação de parentesco em comunidades indígenas por meio de grafos mistos e, das propriedades destes grafos, extrair informações interessantes sobre o comportamento destas comunidades. Pode-se modelar a dispersão de sementes por aves no meio-ambiente através de um grafo bipartido, e a identificação de padrões repetidos nestes grafos pode melhorar o nosso entendimento de como florestas se regeneram, e eventualmente pode ajudar na identificação de fatores que interferem com essa regeneração. Otimização é uma área que se encontra na intersecção da matemática com a ciência da computação e que vem se desenvolvendo rapidamente desde a descoberta do método simplex para programação linear na década de 1940. Métodos de otimização têm aplicações em diversas áreas, dentre as quais destacamos economia, biologia computacional, estudo de redes sociais, logística, etc.O objetivo principal desse projeto é o estudo de estruturas discretas e a investigação de diversos problemas de otimização, com ênfase no desenvolvimento de técnicas e algoritmos, e no tratamento de questões de natureza teórica a respeito desses problemas e estruturas. Dentre as técnicas que investigaremos destacam-se o uso de algoritmos de aproximação, algoritmos enumerativos, métodos probabilísticos, programação linear mista ou inteira, combinatória poliédrica, e programação semidefinida.

(Proj. CNPq/Edital Universal 2014) O principal objetivo do projeto é a aplicação de técnicas de otimização a diversos problemas, teóricos e práticos, com destaque ao uso de ferramentas de programação semidefinida, programação mista, combinatória poliédrica e algoritmos de aproximação. Nossas investigações contribuirão para avançar o estado-da-arte em otimização combinatória e em áresa correlatas.

Temático FAPESP

STIC AmiSud

Universal CNPq

Equipe Associada INRIA

http://www.ime.usp.br/~yw/prosul/

(Projeto Temático ProNEx - FAPESP/CNPq Proc. No. 2003/09925-5).
The research proposed under this project focuses on the development of efficient combinatorial algorithms and on the investigation of discrete structures of intrinsic interest, with the global aim of giving support of fundamental nature to computer science (CS).

This project's approach is of a classical nature. Of the multiple fronts of CS that try to give support to computationally intense research projects of modern science, this project falls into the mathematical category, attacking algorithmic problems rigorously. The algorithms that are developed are analysed for correctness and computational complexity, and, when, relevant, they are implemented.

The main themes that will be considered are the following:

 1. Several approaches to the development of algorithms for combinatorial optimization problem;
 2. Combinatorial problems from computational biology;
 3. The structure of graphs and related objects;
 4. Asymptotic properties of combinatorial structures. 

Each of these themes will be regarded as a subproject within this project, under coordination of one of the senior members of the project.

Theme 1 will be coordinated by Yoshiko Wakabayashi (DCC-IME-USP), theme 2 by Carlos Eduardo Ferreira (DCC-IME-USP), theme 3, by Cláudio Leonardo Lucchesi (IC-UNICAMP) and theme 4 by Yoshiharu Kohayakawa (DCC-IME-USP).

Projeto ProNEx 107/97 - MCT/CNPq