Débora Pretti Ronconi.

Neste projeto, uma ampla gama de problemas de pesquisa operacional e otimização discreta é estudada com a finalidade de contribuir com abordagens e soluções inovadoras para os problemas de gestão da produção e cadeias de suprimentos. Os problemas a serem estudados neste Projeto Temático são 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. No projeto, visa-se também dar continuidade à integração e colaboração de grupos de pesquisadores de diferentes instituições interessados nestas pesquisas, assim como a formação de recursos humanos e a capacitação em pesquisa e desenvolvimento tecnológico. Pretende-se intensificar a cooperação entre o setor produtivo e a academia, com o desenvolvimento de estudos de caso nas empresas. Espera-se, 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. Este projeto é uma continuação de outros três Projetos Temáticos FAPESP, sendo o primeiro desenvolvido entre 2006 e 2010, o segundo entre 2010 e 2015 e o terceiro entre 2017 e 2023. Nos dois primeiros projetos foram estudados principalmente problemas em (A), (B), (C) e (D), bem como, algumas integrações destes problemas (G). No terceiro projeto, os problemas em (E) e (F) foram adicionados e o estudo das integrações entre os problemas foi intensificado.

Este projeto demandará a pesquisa de conceitos e métodos nas áreas de pesquisa operacional, inteligência artificial e sistemas de tecnologia da informação para a concepção e projeto de ferramentas e sistemas que reforcem a capacidade analítica dos gestores responsáveis por tomadas de decisão nos Processos de Contratação de Bens e Serviços da Cadeia de Suprimento para Implantação e Manutenção de Poços de Petróleo, visando aprimorar o atendimento das demandas e otimizar a alocação dos recursos. Trata-se de um problema complexo que envolve e afeta diversas funções de planejamento, controle e operação da organização além da cadeia de fornecedores e o seu tratamento demanda conhecimentos e experiências multidisciplinares em diversas áreas do conhecimento como logística empresarial, computação, planejamento e desenvolvimento de sistemas de informação. Desta forma, o projeto envolve grupos de pesquisa da Escola Politécnica da USP que desenvolvem estudos nas áreas de Gestão da Tecnologia da Informação (GTI), Gestão de Operações e Logística (GOL) e Técnicas Inteligentes (LTI). Para orientar o planejamento do processo de integração dos diferentes subsistemas de informação envolvidos e a condução de seu desdobramento, o projeto adota a abordagem inovadora de explorar o paradigma dos Sistemas Multi Agentes Holônicos. Vigência de 17/12/2019 a 16/12/2021. O orçamento total é de R$4.479.425,74 dos quais R$1.057.317,84 em bolsas (ao longo de 24 meses).

Os problemas a serem estudados neste Projeto Temático financiado pela FAPESP 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.

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.

A área de Ciência da Computação experimenta hoje um crescimento vertiginoso. Novidades tecnológicas surgem e tornam-se obsoletas em um ou dois anos de existência. Novas abordagens surgem com enorme rapidez. Tal desenvolvimento se dá por necessidades criadas em outras áreas do conhecimento de novas técnicas para resolver problemas cada vez mais complexos. Hoje em dia é impossível imaginar um pesquisador de qualquer área do conhecimento que possa desenvolver suas atividades sem o apoio de métodos, técnicas ou tecnologia desenvolvida por pesquisadores de Ciência da Computação. É evidente que os mais bem sucedidos avanços tecnológicos em Ciência da Computação estão fundamentados em resultados teóricos. Áreas como mineração de dados e reconhecimento de padrões, para citar apenas duas, têm seus métodos fortemente baseados em técnicas desenvolvidas em Teoria da Computação. Nosso objetivo neste projeto é o estudo de estruturas combinatórias e diversas formas de abordar problemas relacionados com tais estruturas: métodos algébricos, geométricos, probabilísticos, combinatórios, etc. Uma melhor compreensão destes objetos pode resultar em novas estratégias e algoritmos mais eficientes para resolver problemas a eles relacionados. A equipe proponente tem pesquisadores com grande experiência que cobrem uma ampla gama de subáreas de Teoria da Computação, permitindo uma maior sinergia para a solução dos problemas abordados. As principais contribuições esperadas neste projeto são a publicação de artigos científicos em conferências e periódicos bem estabelecidos, com alta circulação e de seletiva política editorial. Desejamos também intensificar o intercâmbio internacional do grupo e a formação de alunos nos vários níveis (de iniciação científica a pós-doutorandos). Pretendemos ainda, durante a execução do projeto, realizar uma Escola Avançada de Ciências na área de Teoria da Computação.

Otimização Combinatória é a área que estuda métodos para encontrar pontos ótimos (máximo ou mínimo) de uma função definida sobre um certo domínio. Neste projeto estudamos o uso de técnicas de otimização para a solução de problemas de combinatória notadamente de quatro subáreas: problemas em grafos, problemas de combinatória assintótica, problemas de empacotamento e escalonamento e problemas de programação não linear.

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.

O projeto buscou estudar e obter boas soluções para algumas variantes de problemas de job shop scheduling que ocorrem em PrintShop Providers na área de impressão da HP (imaging and printing group).

O objeto central deste projeto temático consiste no estudo dos Problemas de Corte e Empacotamento (PCE), os quais abrangem uma variedade de problemas de otimização combinatória caracterizados por uma estrutura comum que consiste em arranjar "itens dentro de um objeto". Este arranjo, em sua versão mais concreta, pode definir o corte de peças em estoque para a produção de itens encomendados, como também o empacotamento de caixas num contêiner. Apesar da enormidade de aplicações práticas desta "versão concreta", os problemas de corte e empacotamento surgem naturalmente em "arranjos simbólicos" como subproblemas importantes no uso de recursos escassos, que formam a essência dos problemas da pesquisa operacional, tais como seleção de projetos, dimensionamento de lotes, alocação de tarefas, etc. A relevância dos PCE's advém do crescente estímulo que as indústrias, em geral, têm recebido para otimizar seus processos. Este estímulo ocorre, entre outras causas, pela maior competitividade imposta pelas transformações que têm afetado a ordem econômica mundial. O Brasil se alinha nesta tendência e experimenta profundas mudanças no seu setor produtivo no que tange à modernização de seus processos produtivos, melhoria da qualidade de seus produtos e racionalização administrativa. Neste projeto visa-se o desenvolvimento de modelos matemáticos de problemas oriundos de ambientes industriais de corte e empacotamento, o desenvolvimento e/ou aperfeiçoamento de métodos de solução, o desenvolvimento de estudos computacionais, a identificação de novos problemas práticos, bem como a revisão de problemas da literatura. Estudos de Problemas de Corte e Empacotamento têm sido desenvolvidos por diversos pesquisadores em diferentes instituições de ensino/pesquisa no estado de S. Paulo, seja de forma independente ou já em colaboração.

Otimização Combinatória é a área da matemática que estuda métodos para encontrar pontos ótimos (máximo ou mínimo) de uma função definida sobre um certo domínio. Nos problemas desta área o domínio é finito, e os pontos podem ser enumerados. Entretanto, o número de pontos do domínio pode ser muito grande, inviabilizando uma abordagem que enumerasse todas as possibilidades. Diversos problemas práticos podem ser modelados como problemas de Otimização Combinatória. Tais aplicações práticas motivam o estudo de abordagens exatas e aproximadas para sua resolução, objeto principal de estudo neste projeto. Os problemas que estudaremos provêm de diversas áreas como Biologia Computacional, Escalonamento de Tarefas, Empacotamento, entre outros. A equipe do projeto consiste de 14 pesquisadores que já interagem há algum tempo dos quais 5 são pesquisadores de instituições emergentes, que fizeram seus doutoramentos orientados por pesquisadores do IME-USP, instituição principal deste projeto. As instituições envolvidas são a USP (através do IME e da Escola Politécnica), UFRJ, UECE, UFPE e UFMS. Os objetivos deste projeto são o fortalecimento da colaboração existente entre os grupos de pesquisa envolvidos e a ampliação do apoio aos doutores egressos da instituição, a fim de que possam continuar a desenvolver pesquisa de qualidade na área. Durante o projeto pretendemos realizar oficinas semestrais de pesquisa, que visam a expor os alunos envolvidos a um ambiente de pesquisa prolífero. Tais oficinas contarão com a participação de pesquisadores do país e do exterior que apresentarão palestras de seus trabalhos. Além disso, haverá também seções de problemas em aberto com a participação ativa dos estudantes. Ampliar esta interação é um dos principais objetivos deste projeto.

O problema genérico de programação de tarefas consiste na alocação de recursos para tarefas, respeitando as restrições impostas e otimizando um ou mais critérios. De forma geral, este problema é muito complexo devido a sua natureza combinatória, e, dentre os problemas de otimização combinatória, pode ser classificado como um dos mais difíceis. Na maioria dos trabalhos teóricos sobre scheduling, medidas simples de desempenho foram aplicadas, como por exemplo a minimização do makespan (Conwayetal., 1967; Pinedo, 1995). Em geral estas medidas são medidas regulares, ou seja não-decrescentes com o instante de término das tarefas. Dentre estas podemos citar medidas de desempenho relacionadas com atraso, como a minimização da soma dos atrasos, cuja dificuldade se baseia no fato de que o atraso não é uma função linear do makespan (Baker 1974). Com o passar dos anos tais medidas passaram a ser mais exploradas, especialmente nos ambientes com múltiplas máquinas, tendo em vista a crescente importância para o mercado de fatores ligados a determinação e ao cumprimento de datas de entrega (Kim, 1995). Além disso, diversos artigos sobre programação de tarefas têm utilizado a penalização por adiantamento em adição à penalização por atraso (veja Baker & Scudder, 1990; Gordon et al., 2002). Essa tendência se deve à propagação da filosofia Just In Time (JIT) pelas indústrias, segundo a qual os produtos devem estar disponíveis o mais próximo possível do instante de início de sua utilização. Dado o sucesso dos métodos de otimização em inúmeras aplicações, este trabalho aborda a resolução de problemas de programação de tarefas através destas técnicas. Dentro deste enfoque, o projeto trata especificamente de dois tópicos: (i) desenvolvimento de heurísticas para a programação de tarefas no ambiente flowshop com duas máquinas buscando a minimização de adiantamentos e atrasos, e (ii) desenvolvimento de um algoritmo branch-and-bound para a resolução do problema de programação

In this project we plan to develop new approaches and algorithms to solve hard combinatorial optimization problems. Many of these problems have important applications in practice. For instance, many problems that arise in the design of VLSI circuits can be formulated as combinatorial optimization problems.

We are specially interested in packing problems. Such problems have been broadly investigated not only because of their interesting theoretical aspects, but also due to their many practical
applications, such as in cloth, glass, paper and wood industries.
They also have applications in design of VLSI circuits, warehouse storage, newspapers paging, production of alcohol in the sugar cane
industry, and in several other contexts.

In this project we intend to develop new algorithms for a variety of packing problems. All participants have ongoing experience on this subject, and this project is a natural attempt to combine their skills to solve new hard problems.

problema genérico de programação de tarefas consiste na alocação de recursos para tarefas, respeitando as restrições impostas e otimizando um ou mais critérios. De forma geral, este problema é muito complexo devido a sua natureza combinatorial, e dentre os problemas de otimização combinatória, pode ser classificado como um dos mais difíceis. Na prática, a maioria destes problemas é de difícil resolução através de métodos que garantidamente fornecem a solução ótima. Seguindo esta orientação, vários procedimentos eficientes de busca heurística têm sido elaborados. Com especial êxito, pesquisadores adaptaram idéias de outras áreas para desenvolverem as metaheurísticas. Dado o sucesso dos métodos de otimização, em especial métodos heurísticos, em inúmeras aplicações, este plano trata da resolução de problemas de programação de tarefas através destas técnicas, em especial dos seguintes tópicos: 
* Programação de tarefas com penalização de antecipação e atraso
* Estudo de casos

Uma grande variedade de problemas de natureza combinatorial pode ser encontrada em setores da indústria, governo e ciência. A programação de tarefas no ambiente flowshop com o objetivo de minimizar o makespan, e o particionamento de conjuntos de acordo com o conceito de Tecnologia de Grupo são alguns exemplos desta classe de problemas. Na prática, a maioria destes problemas é de difícil resolução através de métodos que garantidamente fornecem a solução ótima. Nestes casos métodos heurísticos são geralmente empregados para encontrar soluções não necessariamente ótimas, porém de boa qualidade. Com especial sucesso, pesquisadores adaptaram idéias de outras áreas para desenvolverem as metaheurísticas. Este plano trata da resolução de problemas de produção através destas técnicas. Dentre deste enfoque, o projeto trata especificamente de três tópicos: elaboração de heurísticas para o problema de flowshop com buffer zero; desenvolvimento de métodos ótimos para este problema com diferentes medidas de desempenho; e estudo de casos reais para possíveis resoluções através de heurísticas e metaheurísticas.

Neste projeto de pesquisa tem-se como objetivo central o estudo de Problemas de Corte e Empacotamento (PCE), tendo em vista aspectos teóricos e práticos. O Problema de Corte consiste, basicamente, em determinar a ?melhor? forma de cortar unidades de material (aqui denominadas objetos), de maneira a produzir um conjunto de unidades menores (itens). Similarmente ao Problema de Corte, o Problema de Empacotamento consiste em determinar a ?melhor? forma de arranjar um conjunto de itens dentro de objetos. Por aspectos teóricos entendemos a modelagem do problema, desenvolvimento de métodos de solução, identificação de propriedades, revisão da literatura, e estudos computacionais. Por outro lado, os aspectos práticos, além de incluir as etapas da parte teórica, devem ter uma motivação por um problema industrial, coleta de dados, validação do modelo na prática, e desenvolvimento de ferramentas computacionais amigáveis.
Estudos de Problemas de Corte e Empacotamento têm sido desenvolvidos por diversos pesquisadores em diferentes instituições de ensino/pesquisa no estado de S. Paulo, seja de forma independente ou já em colaboração. Por meio do presente projeto, busca-se dar continuidade à integração e/ou integrar novos grupos de pesquisadores nesta temática de trabalho, objetivando o intercâmbio de diferentes experiências e conhecimentos desenvolvidos separadamente e, com isso, poder produzir pesquisa de melhor qualidade, evitando superposições e melhorando o desempenho global através da sinergia do trabalho conjunto.