Richard Aderbal Gonçalves

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Produções bibliográficas

• KUK, JOSIEL NEUMANN ; GONÇALVES, RICHARD ADERBAL ; PAVELSKI, LUCAS MARCONDES ; GUSE SCÓS VENSKE, SANDRA MARA ; DE ALMEIDA, CAROLINA PAULA ; RAMIREZ POZO, AURORA TRINIDAD . An empirical analysis of constraint handling on evolutionary multi-objective algorithms for the Environmental/Economic Load Dispatch problem. EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS , v. 165, p. 113774, 2021.

• ALMEIDA, CAROLINA P. ; Gonçalves, Richard A. ; VENSKE, SANDRA ; LÜDERS, RICARDO ; DELGADO, MYRIAM . Hyper-heuristics using multi-armed bandit models for multi-objective optimization. APPLIED SOFT COMPUTING , v. 95, p. 106520, 2020.

• MARTINS, MARCELLA S.R. ; DELGADO, MYRIAM ; LÜDERS, RICARDO ; SANTANA, ROBERTO ; Gonçalves, Richard A. ; DE ALMEIDA, CAROLINA P. . Exploring the probabilistic graphic model of a hybrid multi-objective Bayesian estimation of distribution algorithm. APPLIED SOFT COMPUTING , v. 73, p. 328-343, 2018.

• MARTINS, MARCELLA S. R. ; DELGADO, MYRIAM R. B. S. ; LÜDERS, RICARDO ; SANTANA, ROBERTO ; Gonçalves, Richard A. ; DE ALMEIDA, CAROLINA P. . Hybrid multi-objective Bayesian estimation of distribution algorithm: a comparative analysis for the multi-objective knapsack problem. JOURNAL OF HEURISTICS , v. 24, p. 25-47, 2018.

• GONÇALVES, R. A. ; ALMEIDA, Carolina Paula de ; PAVELSI, L. M. ; VENSKE, S. M. G. S. ; KUK, J. N. ; POZO, A. T. . Adaptive Operator Selection for Many-Objective Optimization with NSGA-III. Lecture Notes in Computer Science , v. 10173, p. 267, 2017.

• PAVELSKI, LUCAS M. ; DELGADO, MYRIAM R. ; ALMEIDA, CAROLINA P. ; Gonçalves, Richard A. ; VENSKE, SANDRA M. . Extreme Learning Surrogate Models in Multi-objective Optimization based on Decomposition. Neurocomputing (Amsterdam) , v. 180, p. 55-67, 2016.

• VENSKE, SANDRA M. ; Gonçalves, Richard A. ; BENELLI, ELAINE M. ; DELGADO, MYRIAM R. . ADEMO/D: an Adaptive Differential Evolution for Protein Structure Prediction Problem. Expert Systems with Applications , v. 56, p. 209-226, 2016.

• CZAICOSKI, G. H. ; URIO, P. R. ; GONÇALVES, R. A. ; ALMEIDA, CAROLINA P. ; KUK, J. N. ; VENSKE, S. M. G. S. . Evolução Diferencial com ensemble de Operadores de Mutação em GPGPUs para o Despacho Econômico de Energia Elétrica. Revista de Informática Teórica e Aplicada: RITA , v. 23, p. 10-32, 2016.

• FERREIRA, ALEXANDRE SILVESTRE ; Pozo, Aurora ; GONÇALVES, RICHARD ADERBAL . An Ant Colony based Hyper-Heuristic Approach for the Set Covering Problem. Advances in Distributed Computing and Artificial Intelligence Journal , v. 4, p. 1-21, 2015.

• GONÇALVES, R. A. ; ALMEIDA, Carolina Paula de ; POZO, A. T. . Upper Confidence Bound (UCB) Algorithms for Adaptive Operator Selection in MOEA/D. Lecture Notes in Computer Science , v. 9018, p. 411, 2015.

• GONÇALVES, R. A. ; KUK, J. N. ; ALMEIDA, Carolina Paula de ; VENSKE, S. M. G. S. . Decomposition Based Multiobjective Hyper Heuristic with Differential Evolution. Lecture Notes in Computer Science , v. 9330, p. 129, 2015.

• GONÇALVES, R. A. ; KUK, J. N. ; ALMEIDA, Carolina Paula de ; VENSKE, S. M. G. S. . MOEA/D-HH: A Hyper-Heuristic for Multi-objective Problems. Lecture Notes in Computer Science , v. 9018, p. 94, 2015.

• VENSKE, SANDRA M. ; Gonçalves, Richard A. ; DELGADO, MYRIAM R. . ADEMO/D: Multiobjective optimization by an adaptive differential evolution algorithm. Neurocomputing (Amsterdam) , v. 127, p. 65-77, 2014.

• ALMEIDA, CAROLINA P. ; Gonçalves, Richard A. ; GOLDBARG, ELIZABETH F. ; GOLDBARG, MARCO C. ; DELGADO, MYRIAM R. . An experimental analysis of evolutionary heuristics for the biobjective traveling purchaser problem. Annals of Operations Research (Dordrecht. Online) , v. 199, p. 305-341, 2012.

• PRESTES, L. ; ALMEIDA, CAROLINA P. ; Gonçalves, Richard A. . Solving Multi-Objective Problems with MOEA/D and Quasi-Simplex Local Search. In: Nadia Nedjah; Luiza De Macedo Mourelle; Heitor Silverio Lopes. (Org.). Evolutionary Multi-Objective System Design: Theory and Applications. 1ed.: Chapman and Hall/CRC, 2017, v. , p. 115-137.

• GONÇALVES, R. A. ; DELGADO, Myriam Regattieri de Biasi da Silva ; ALMEIDA, Carolina Paula de ; GOLDBARG, E. F. G. ; GOLDBARG, M. C. . A Cultural Immune System for Economic Load Dispatch with Non-smooth Cost Functions. In: Leandro Nunes de Castro; Fernando JoséVon Zuben; Helder Knidel. (Org.). Artificial Immune Systems. 1ed.Berlin: Springer, 2007, v. 4628, p. 382-394.

• GONÇALVES, R. A. . Computação Evolutiva. In: Fernando Takashi Itakura; Josiane Michalak Hauagge; Luciane Telinski Wiedermann Agner; Silvia Amélia Bim; Inali Winiewiski Soares; Angelita Maria de Ré. (Org.). Inteligência Artificial - XII Escola Regional de Informática SBC - Paraná. Guarapuava: Editora da UNICENTRO, 2004, v. 1, p. 189-230.

• KUK, JOSIEL ; GONCALVES, RICHARD ; Pozo, Aurora . Combining Fitness Landscape Analysis and Adaptive Operator Selection in Multi and Many-Objective Optimization. In: 2019 8th Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS), 2019, Salvador. 2019 8th Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS), 2019. p. 503.

• Gonçalves, Richard A. ; ALMEIDA, CAROLINA P. ; LUDERS, R. ; DELGADO, MYRIAM R. . A New Hyper-Heuristic based on a Contextual Multi-Armed Bandit for Many-Objective Optimization. In: 2018 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC), 2018, Rio de Janeiro. Annals of 2018 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC), 2018. v. 1. p. 997-1004.

• PRESTES, L. ; DELGADO, Myriam Regattieri de Biasi da Silva ; Gonçalves, Richard A. ; ALMEIDA, CAROLINA P. ; LUDERS, R. . Boosting the Performance of MOEA/D-DRA with a Multi-objective Hyper-Heuristic based on Irace and UCB Method for Heuristic Selection. In: 2018 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC), 2018, Rio de Janeiro. Annals of 2018 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC), 2018. v. 1. p. 1021-1028.

• ALMEIDA, CAROLINA ; GONCALVES, RICHARD ; VENSKE, SANDRA ; LUUDERS, RICARDO ; DELGADO, MYRIAM . Multi-armed Bandit Based Hyper-Heuristics for the Permutation Flow Shop Problem. In: 2018 7th Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS), 2018, Sao Paulo. 2018 7th Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS), 2018. p. 139.

• KUK, JOSIEL ; GONCALVES, RICHARD ; ALMEIDA, CAROLINA ; VENSKE, SANDRA ; Pozo, Aurora . A New Adaptive Operator Selection for NSGA-III Applied to CEC 2018 Many-Objective Benchmark. In: 2018 7th Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS), 2018, Sao Paulo. 2018 7th Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS), 2018. p. 7.

• FERREIRA, ALEXANDRE SILVESTRE ; GONCALVES, RICHARD ADERBAL ; Pozo, Aurora . A Multi-Armed Bandit selection strategy for Hyper-heuristics. In: 2017 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC), 2017, Donostia. 2017 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC), 2017. p. 525.

• PRESTES, LUCAS ; DELGADO, MYRIAM REGATTIERI DE BIASE DA SILVA ; GONCALVES, RICHARD ADERBAL ; DE ALMEIDA, CAROLINA PAULA ; POZO, AURORA TRINIDAD . A Hyper-Heuristic in MOEA/D-DRA Using the Upper Confidence Bound Technique. In: 2017 Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS), 2017, Uberlândia. 2017 Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS), 2017. p. 396.

• GONCALVES, RICHARD ADERBAL ; DE ALMEIDA, CAROLINA PAULA ; VENSKE, SANDRA MARA GUSE SCOS ; DELGADO, MYRIAM REGATTIERI DE BIASE DA SILVA ; POZO, AURORA TRINIDAD RAMIREZ . A New Hyper-Heuristic Based on a Restless Multi-armed Bandit for Multi-objective Optimization. In: 2017 Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS), 2017, Uberlândia. 2017 Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS), 2017. p. 390.

• MARTINS, MARCELLA SCOCZYNSKI RIBEIRO ; DELGADO, MYRIAM ; LUDERS, RICARDO ; SANTANA, ROBERTO ; GONCALVES, RICHARD A. ; DE ALMEIDA, CAROLINA P. . Probabilistic Analysis of Pareto Front Approximation for a Hybrid Multi-objective Bayesian Estimation of Distribution Algorithm. In: 2017 Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS), 2017, Uberlândia. 2017 Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS), 2017. p. 384.

• ANTUNES, G. F. ; Gonçalves, Richard A. ; VENSKE, SANDRA M. ; ALMEIDA, CAROLINA P. . Uma Hiper-Heurística para o Problema Quadrático de Alocação Multiobjetivo. In: Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional - ENIAC, 2017, Ubertândia-MG. Anais do Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional, 2017.

• SIQUEIRA, L. ; Gonçalves, Richard A. ; ALMEIDA, CAROLINA P. ; DELGADO, MYRIAM R. ; VENSKE, SANDRA M. . Evolução Diferencial e Busca local para a Predição da Estrutura de Proteínas. In: Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional - ENIAC, 2017, Ubertândia-MG. Anais do Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional, 2017.

• SILVERIO, I. ; Gonçalves, Richard A. ; ALMEIDA, CAROLINA P. ; DELGADO, MYRIAM R. ; VENSKE, SANDRA M. . Seleção Adaptativa de Operador da Evolução Diferencial para o Problema da Predição Terciária da Estrutura de Proteínas. In: Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional - ENIAC, 2017, Ubertândia-MG. Anais do Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional, 2017.

• Gonçalves, Richard A. ; ALMEIDA, CAROLINA P. ; PAVELSI, L. M. ; Kuk, Josiel N. ; VENSKE, SANDRA M. ; DELGADO, MYRIAM R. . Adaptive Operator Selection for Many-Objective Optimization with NSGA-III. In: Evolutionary Multi-Criterion Optimization - EMO 2017, 2017, Munster. Lecture Notes in Computer Science. v. 10173. p. 267-281.

• MARTINS, M. S. R. ; DELGADO, MYRIAM R. ; HERMIDA, R. S. ; LUDERS, R. ; GONCALVES, RICHARD A. ; ALMEIDA, CAROLINA P. . HMOBEDA: Hybrid Multi-objective Bayesian Estimation of Distribution Algorithm. In: Genetic and Evolutionary Computation Conference, 2016, Denver. Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference 2016. New York: ACM, 2016. p. 357-364.

• GONCALVES, RICHARD A. ; ALMEIDA, CAROLINA P. ; VENSKE, SANDRA M. ; Kuk, Josiel N. ; PAVELSKI, LUCAS M. ; DELGADO, MYRIAM R. . A Hyper-Heuristic for the Environmental/Economic Dispatch Optimization Problem. In: 2015 Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS), 2015, Natal. 2015 Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS). v. 1. p. 7.

• GONCALVES, RICHARD A. ; ALMEIDA, CAROLINA P. ; Kuk, Josiel N. ; Pozo, Aurora . MOEA/D with adaptive operator selection for the environmental/economic dispatch problem. In: 2015 Latin America Congress on Computational Intelligence (LACCI), 2015, Curitiba. 2015 Latin America Congress on Computational Intelligence (LA-CCI). p. 1-6.

• PRESTES, LUCAS ; ALMEIDA, CAROLINA ; GONCALVES, RICHARD . Implementation of Quasi-Simplex local search on MOEA/D. In: 2015 Latin America Congress on Computational Intelligence (LACCI), 2015, Curitiba. 2015 Latin America Congress on Computational Intelligence (LA-CCI), 2015. p. 1-6.

• SIEBENEICHLER, J. ; Gonçalves, Richard A. ; ALMEIDA, CAROLINA P. . Buscas Harmônicas para o Problema do Despacho Econômico de Energia Elétrica. In: XII Congresso Brasileiro de Inteligência Computacional ? CBIC 2015, 2015, Curitiba. Anais do XII Congresso Brasileiro de Inteligência Computacional, 2015. v. 1. p. 1-6.

• FERREIRA, ALEXANDRE SILVESTRE ; GONCALVES, RICHARD ADERBAL ; POZO, AURORA TRINIDAD RAMIREZ . A Multi-armed Bandit Hyper-Heuristic. In: 2015 Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS), 2015, Natal. 2015 Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS), 2015. p. 13-18.

• Gonçalves, Richard A. ; Kuk, Josiel N. ; ALMEIDA, CAROLINA P. ; VENSKE, SANDRA M. . MOEA/D-HH: A Hyper-Heuristic for Multi-objective Problems. In: Evolutionary Multi-Criterion Optimization - EMO 2015, 2015, Guimarães. Annals of Evolutionary Multi-Criterion Optimization - EMO 2015, 2015. v. 9018. p. 94-108.

• Gonçalves, Richard A. ; Kuk, Josiel N. ; POZO, A. T. . Upper Confidence Bound (UCB) Algorithms for Adaptive Operator Selection in MOEA/D. In: Evolutionary Multi-Criterion Optimization - EMO 2015, 2015, Guimarães. Lecture Notes in Computer Science, 2015. v. 9018. p. 411-425.

• FERREIRA, A. S. ; GONÇALVES, RICHARD A. ; POZO, A. T. . Aplicação do Algoritmo ACO-HH para o problema de cobertura de conjuntos. In: Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional, 2014, São Carlos. Anais do 2014 Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional, 2014.

• PAVELSKI, LUCAS M. ; DELGADO, MYRIAM R. ; ALMEIDA, CAROLINA P. DE ; GONCALVES, RICHARD A. ; VENSKE, SANDRA M. . ELMOEA/D-DE: Extreme Learning Surrogate Models in Multi-objective Optimization Based on Decomposition and Differential Evolution. In: 2014 Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS), 2014, Sao Paulo. 2014 Brazilian Conference on Intelligent Systems, 2014. p. 318.

• ALMEIDA, Carolina Paula de ; GONCALVES, RICHARD ADERBAL ; GOLDBARG, ELIZABETH FERREIRA ; GOLDBARG, MARCO CESAR ; DELGADO, MYRIAM REGATTIERI . Transgenetic Algorithms for the Multi-objective Quadratic Assignment Problem. In: 2014 Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS), 2014, Sao Paulo. 2014 Brazilian Conference on Intelligent Systems, 2014. p. 312.

• GONÇALVES, RICHARD A. ; ALMEIDA, CAROLINA P. ; VENSKE, SANDRA M. ; KUK, J. N. ; CESAREO, E. ; CZAICOSKI, G. H. . Evolução Diferencial com Múltiplos Vetores Experimentais Aplicada ao Problema do Despacho Econômico de Energia Elétrica. In: Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC), 2014, São Carlos. Anais do XI Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC), 2014.

• PRESTES, L. ; GONÇALVES, RICHARD A. ; ALMEIDA, CAROLINA P. ; VENSKE, SANDRA M. ; KUK, J. N. . Evolução Diferencial Aplicada ao Problema de Despacho Econômico de Energia Elétrica. In: Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC), 2014, São Carlos. Anais do XI Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC), 2014.

• GONCALVES, RICHARD ; ALMEIDA, CAROLINA ; GOLDBARG, MARCO ; GOLDBARG, ELIZABETH ; DELGADO, MYRIAM . Improved Cultural Immune Systems to solve the economic load dispatch problems. In: 2013 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC), 2013, Cancun. 2013 IEEE Congress on Evolutionary Computation. p. 621.

• VENSKE, SANDRA M. SCOS ; GONCALVES, RICHARD A. ; BENELLI, ELAINE M. ; DELGADO, MYRIAM R. . A Multiobjective Algorithm for Protein Structure Prediction Using Adaptive Differential Evolution. In: 2013 Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS), 2013, Fortaleza. 2013 Brazilian Conference on Intelligent Systems, 2013. p. 263-268.

• PAVELSKI, LUCAS M. ; ALMEIDA, CAROLINA P. ; GONCALVES, RICHARD A. . Harmony Search for Multi-objective Optimization. In: 2012 Brazilian Symposium on Neural Networks (SBRN), 2012, Curitiba. 2012 Brazilian Symposium on Neural Networks. p. 220-225.

• VENSKE, SANDRA M. SCOS ; GONCALVES, RICHARD A. ; DELGADO, MYRIAM R. . ADEMO/D: Adaptive Differential Evolution for Multiobjective Problems. In: 2012 Brazilian Symposium on Neural Networks (SBRN), 2012, Curitiba. 2012 Brazilian Symposium on Neural Networks. p. 226-231.

• ALMEIDA, CAROLINA P. ; GONCALVES, RICHARD A. ; DELGADO, MYRIAM R. ; GOLDBARG, ELIZABETH F. ; GOLDBARG, MARCO C. . A Transgenetic Algorithm for the bi-objective traveling purchaser problem. In: 2010 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC), 2010, Barcelona. IEEE Congress on Evolutionary Computation. p. 1-8.

• GONCALVES, R. ; ALMEIDA, C. ; KUK, J. ; DELGADO, M. . Solving Economic Load Dispatch Problem by Natural Computing Intelligent Systems. In: 2009 15th International Conference on Intelligent System Applications to Power Systems (ISAP), 2009, Curitiba. 2009 15th International Conference on Intelligent System Applications to Power Systems. p. 1.

• GONÇALVES, R. A. ; KUK, J. N. ; ALMEIDA, Carolina Paula de ; RODRIGUES, N. M. ; DELGADO, Myriam Regattieri de Biasi da Silva . A Fuzzy Cultural Immune System for Economic Load Dispatch with Non-Smooth Cost Functions. In: Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional, 2008, João Pessoa. Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional, 2008.

• ALMEIDA, Carolina Paula de ; GONÇALVES, R. A. ; GOLDBARG, M. C. ; GOLDBARG, E. F. G. ; DELGADO, Myriam Regattieri de Biasi da Silva . TA-PFP: A Transgentic Algorithm to Solve the Protein Folding Problem. In: Seventh International Conference on Intelligent Systems Design and Applications, 2007, Rio de Janeiro. Proceedings of the Seventh International Conference on Intelligent Systems Design and Applications, 2007. p. 163-168.

• ALMEIDA, Carolina Paula de ; GONÇALVES, R. A. ; DELGADO, Myriam Regattieri de Biasi da Silva . Uma Rede Imunológica Artificial para a Predição da Estrutura de Proteínas. In: I Simpósio Brasileiro de Inteligência Computacional, 2007, Florianópolis. Anais do I Simpósio Brasileiro de Inteligência Computacional, 2007.

• RODRIGUES, N. M. ; ALMEIDA, Carolina Paula de ; GONÇALVES, R. A. . Um Algoritmo Cultural para o Problema de Despacho Econômico e Ambiental. In: XV Escola Regional de Informática - SBC/PR, 2007, 2007, Guarapuava. Anais da XV Escola Regional de Informática - SBC/PR, 2007. Guarapuava: Editora da UNICENTRO, 2007.

• ALMEIDA, Carolina Paula de ; GONÇALVES, R. A. ; DELGADO, Myriam Regattieri de Biasi da Silva . A Hybrid Immune-Based System for the Protein Folding Problem. In: Evolutionary Computation in Combinatorial Optimization, 2007, Barcelona. Lecture Notes in Computer Sciences. Berlin: Springer, 2007. v. 4446. p. 13-24.

• GONÇALVES, R. A. ; MORAES, P. A. ; CARDOSO, J. M. P. ; WOLF, D. F. ; FERNANDES, M. M. ; ROMERO, R. A. F. ; MARQUES, E. . ARCHITECT-R. In: the 2003 ACM symposium, 2003, Melbourne. Proceedings of the 2003 ACM symposium on Applied computing - SAC '03. New York: ACM Press. p. 679.

• GONÇALVES, R. A. . Architect-R Uma Ferramenta para o Desenvolvimento de Robôs Móveis Configuráveis. In: VII Simpósio de Teses e Dissertações, 2002, São Carlos, 2002.

• GONÇALVES, R. A. ; WOLF, D. F. ; RODRIGUES, M. I. ; OSORIO, L. F. ; MORAES, P. A. ; GENUÁRIO, L. B. ; TEIXEIRA, M. A. ; RIBEIRO, A. A. L. ; ROMERO, R. A. F. ; MARQUES, Eduardo . ARCHITECT-R: A System for REconfigurable Robots Design - An Overview and Initial Results. In: IFIP VLSI SOC, 2001. IFIP VLSI SOC 2001, 2001.

• GONÇALVES, R. A. ; WOLF, D. F. ; COELHO, F. A. S. ; TEIXEIRA, M. A. ; RIBEIRO, A. A. L. ; MARQUES, Eduardo . ARCHITECT: Um Sistema de Computação Reconfigurável. In: Workshop de Computação Reconfigurável, 2000, Marília. CORE 2000, 2000.

• ANTUNES, G. F. ; GONCALVES, RICHARD A. ; VENSKE, SANDRA M. ; ALMEIDA, CAROLINA P. . Hiper-Heurística para o Problema Quadrático de Alocação Multiobjetivo. In: Semana de Integração Ensino, Pesquisa e Extensão da UNICENTRO - V SIEPE, 2017, Guarapuava. Anais da V SIEPE, 2017.

• LEMKE, A. M. ; GONÇALVES, RICHARD A. . Otimização Multiobjetivo para Roteamento de Veículos. In: XXV Encontro Anual de Iniciação Científica, 2016, Guarapuava. XXV Encontro Anual de Iniciação Científica, 2016. v. 2.

• LEAO, D. H. M. ; GONÇALVES, RICHARD A. . Estudo Sobre Máquinas de Aprendizado Extremo para Classificação e Regressão. In: XXIV Encontro Anual de Iniciação Cientifica, 2016, Guarapuava. XXV Encontro Anual de Iniciação Científica, 2016. v. 2.

• ANTUNES, G. F. ; GONÇALVES, RICHARD A. . Hiper-Heurística para o Problema Quadrático de Alocação. In: XXIV Encontro Anual de Iniciação Cientifica, 2016, Guarapuava. XXV Encontro Anual de Iniciação Científica, 2016. v. 2.

• PRESTES, L. ; GONÇALVES, RICHARD A. ; ALMEIDA, CAROLINA P. . Análise do MOEA/D no Benchmark ZDT. In: VI Jornada de Atualização em Informática da UNICENTRO, 2015, Guarapuava. Anais da VI JAI/UNICENTRO, 2015. v. 1. p. 7-9.

• PRESTES, L. ; GONÇALVES, RICHARD A. ; ALMEIDA, CAROLINA P. . Evolução Diferencial Multiobjetivo. In: XXIV Encontro Anual de Iniciação Cientifica, 2015, Guarapuava. Anais do XXIV EAIC, 2015. v. 1. p. 1-4.

• SIEBENEICHLER, J. ; GONÇALVES, RICHARD A. ; ALMEIDA, CAROLINA P. . Harmony Search para o Problema do Despacho Econômico de Energia Elétrica. In: XXIV Encontro Anual de Iniciação Cientifica, 2015, Guarapuava. Anais do XXIV EAIC, 2015. v. 1. p. 1-4.

• PRESTES, L. ; GONÇALVES, RICHARD A. ; ALMEIDA, CAROLINA P. . EVOLUÇÃO DIFERENCIAL E AUTO-ADAPTAÇÃO PARA O PROBLEMA DO DESPACHO ECONÔMICO DE ENERGIA ELÉTRICA. In: XXIII Encontro Anual de Iniciação Científica - EAIC, 2014, Londrina. Anais XXIII Encontro Anual de Iniciação Científica - EAIC, 2014.

• FEDRECHESKI, G. ; ALMEIDA, Carolina Paula de ; GONÇALVES, R. A. . Desenvolvimento do Filtro Prewitt em Hardware Utilizando VHDL. In: XXI Encontro Anual de Iniciação Científica, 2012, Maringá. Anais do XXI Encontro Anual de Iniciação Científica, 2012.

• MARTINS JUNIOR, R. G. ; ALMEIDA, Carolina Paula de ; GONÇALVES, R. A. . Otimização por Colônia De Formigas para o Roteamento em Redes de Computadores. In: XVII Semana de Iniciação Científica, 2012, Guarapuava. Anais da XVII Semana de Iniciação Científica, 2012.

• OLIVEIRA JUNIOR, C. A. ; ALMEIDA, Carolina Paula de ; GONÇALVES, R. A. . Desenvolvimento do Filtro Roberts em Hardware Utilizando VHDL. In: XVII Semana de Iniciação Científica, 2012, Guarapuava. Anais da XVII Semana de Iniciação Científica, 2012.

• PAVELSI, L. M. ; GONÇALVES, R. A. . Harmony Search para Otimização Multiobjetivo e Segmentação de Imagens. In: XXI Encontro Anual de Iniciação Científica, 2012, Maringá. Anais do XXI Encontro Anual de Iniciação Científica, 2012.

• MOTYL, L. P. ; GONÇALVES, R. A. . Reconhecimento de Faces Utilizando o Algoritmo Eigenface. In: XVII Semana de Iniciação Científica, 2012, Guarapuava. Anais da XVII Semana de Iniciação Científica, 2012.

• BATISTA, A. D. ; GONÇALVES, R. A. . Estudo e Implementação de Criptografia Avançada Utilizando Programação Paralela. In: XVII Semana de Iniciação Científica, 2012, Guarapuava. Anais da XVII Semana de Iniciação Científica, 2012.

• VENSKE, S. M. G. S. ; GONÇALVES, R. A. ; DELGADO, Myriam Regattieri de Biasi da Silva . DIFFERENTIAL EVOLUTION TO MULTI-OBJECTIVE PROTEIN STRUCTURE PREDICTION. In: Bioinformatics 2012 - International Conference on Bioinformatics Models, Methods and Algorithms, 2012, Villamoura. Proceedings of the International Conference on Bioinformatics Models, Methods and Algorithms, 2012. p. 295-298.

• MOTYL, L. P. ; ALMEIDA, Carolina Paula de ; GONÇALVES, R. A. . Algoritmo das abelhas para o problema de roteamento de veículos. In: II Semana de Integração Ensino, Pesquisa e Extensão ? SIEPE, 2011, Guarapuava. Anais da II Semana de Integração Ensino, Pesquisa e Extensão ? SIEPE, 2011.

• MOTYL, L. P. ; ALMEIDA, Carolina Paula de ; GONÇALVES, R. A. . Solução do Problema de Roteamento de Veículos Utilizando Algoritmos de Abelha. In: XX Encontro Anual de Iniciação Científica - EAIC, 2011, Guarapuava. Anais do XX Encontro Anual de Iniciação Científica - EAIC, 2011.

• MARTINS JUNIOR, R. G. ; ALMEIDA, Carolina Paula de ; GONÇALVES, R. A. . Otimização por colônia de formigas para o problema de roteamento de veículos capacitado. In: II Semana de Integração Ensino, Pesquisa e Extensão ? SIEPE, 2011, Guarapuava. Anais do II Semana de Integração Ensino, Pesquisa e Extensão ? SIEPE, 2011.

• MARTINS JUNIOR, R. G. ; ALMEIDA, Carolina Paula de ; GONÇALVES, R. A. . Solução do Problema de Roteamento de Veículos Utilizando Otimização por Colônia de Formigas. In: XX Encontro Anual de Iniciação Científica - EAIC, 2011, Guarapuava. Anais do XX Encontro Anual de Iniciação Científica - EAIC, 2011.

• GOMES, F. D. ; ALMEIDA, Carolina Paula de ; GONÇALVES, R. A. . Paralelização do filtro digital de imagens sobel utilizando OpenMP. In: II Semana de Integração Ensino, Pesquisa e Extensão ? SIEPE, 2011, Guarapuava. Anais da II Semana de Integração Ensino, Pesquisa e Extensão ? SIEPE, 2011.

• GOMES, F. D. ; ALMEIDA, Carolina Paula de ; GONÇALVES, R. A. . Estratégias de Paralelização de um Filtro Digital de Imagens Utilizando OpenMP. In: XX Encontro Anual de Iniciação Científica, 2011, Guarapuava. Anais do XX Encontro Anual de Iniciação Científica - EAIC, 2011.

• ABILHOA, W. D. ; ALMEIDA, Carolina Paula de ; GONÇALVES, R. A. . Otimização por Colônia de Formigas Aplicada ao Problema do Caixeiro Comprador. In: IV Jornada de Atualização em Informática da UNICENTRO, 2011, Guarapuava. Anais da IV Jornada de Atualização em Informática da UNICENTRO, 2011.

• PAVELSI, L. M. ; GONÇALVES, R. A. . Detecção Automática De Artefatos Gerados Artificialmente Em Imagens De Vídeos Digitais. In: II Semana de Integração Ensino, Pesquisa e Extensão ? SIEPE, 2011, Guarapuava. Anais da II Semana de Integração Ensino, Pesquisa e Extensão ? SIEPE, 2011.

• BATISTA, A. D. ; GONÇALVES, R. A. . Estudo e Implementação de Criptografia Utilizando Programação Paralela. In: II Semana de Integração Ensino, Pesquisa e Extensão ? SIEPE, 2011, Guarapuava. Anais da II Semana de Integração Ensino, Pesquisa e Extensão ? SIEPE, 2011.

• ALMEIDA, W. C. ; GONÇALVES, R. A. . Paralelização de um Algoritmo de Enxame de Partículas para o Problema do Despacho Econômico de Energia Elétrica. In: II Semana de Integração Ensino, Pesquisa e Extensão ? SIEPE, 2011, Guarapuava. Anais da II Semana de Integração Ensino, Pesquisa e Extensão ? SIEPE, 2011.

• Kozlik, T. ; ALMEIDA, Carolina Paula de ; GONÇALVES, R. A. . Estudo e implementação de uma ferramenta online para manipulação de imagens. In: III Jornada de Atualização de Informática da UNICENTRO, 2010, Guarapuava. Anais da III JAI, 2010.

• Santos, A. B. ; ALMEIDA, Carolina Paula de ; GONÇALVES, R. A. . Estudo de Técnicas para Implementação de uma Ferramenta Online que Solucione o Problema do Torneio com Viagens. In: III Jornada de Atualização de Informática da UNICENTRO, 2010, Guarapuava. Anais da III JAI, 2010.

• Prodóssimo, F. C. ; GONÇALVES, R. A. ; ALMEIDA, Carolina Paula de . Processamento Digital de Imagens Médicas para o Tratamento do Câncer de Próstata. In: XIX EAIC - Encontro Anual de Iniciação Científica, 2010, Guarapuava. Anais do XIX EAIC, 2010.

• Kozlik, T. ; GONÇALVES, R. A. ; ALMEIDA, Carolina Paula de . Filtros Digitais para Imagens Médicas. In: XIX EAIC - Encontro Anual de Iniciação Científica, 2010, Guarapuava. Anais do XIX EAIC, 2010.

• Kozlik, T. ; Prodóssimo, F. C. ; ALMEIDA, Carolina Paula de ; GONÇALVES, R. A. . Filtros para Imagens Médicas. In: II Jornada de Atualização de Informática da UNICENTRO, 2009, Guarapuava. Anais da II Jornada de Atualização de Informática da UNICENTRO, 2009.

• ANTUNES, G. F. ; ALMEIDA, CAROLINA P. ; Gonçalves, Richard A. ; VENSKE, SANDRA M. . Uma Hiper-Heurística para o Flowshop Multiobjetivo. In: VII Jornada de Atualização em Informática da UNICENTRO, 2017, Guarapuava. Anais da VII JAI/UNICENTRO, 2017.

• RODRIGUES, N. M. ; ALMEIDA, Carolina Paula de ; GONÇALVES, R. A. . Algoritmo Cultural Aplicado ao Problema do Despacho Econômico com Efeito de Ponto de Válvula. In: Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional, 2008, João Pessoa. Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional, 2008.

• ALMEIDA, Carolina Paula de ; GONÇALVES, R. A. ; DELGADO, Myriam Regattieri de Biasi da Silva . Predição da Estrutura Secundária de Proteínas usando Support Vector Machines. In: XVIII Seminário de Pesquisa, XIII Semana de Iniciação Científica e I Jornada Paranaense de Grupos PET, 2006, Guarapuava, 2006.

• GONÇALVES, R. A. ; RODRIGUES, N. M. ; ALMEIDA, Carolina Paula de ; DELGADO, Myriam Regattieri de Biasi da Silva . Introdução aos Algoritmos Culturais. In: XVIII Seminário de Pesquisa, XIII Semana de Iniciação Científica e I Jornada Paranaense de Grupos PET, 2006, Guarapuava, 2006.

• KUK, J. N. ; ALMEIDA, Carolina Paula de ; GONÇALVES, R. A. ; AGNER, Luciane Telinski Wiedermann . Copt-aiNet: Uma Rede Imune para Problemas Combinatoriais. In: XVIII Seminário de Pesquisa, XIII Semana de Iniciação Científica e I Jornada Paranaense de Grupos PET, 2006, Guarapuava, 2006.

• GONÇALVES, R. A. ; ALMEIDA, Carolina Paula de ; DELGADO, Myriam Regattieri de Biasi da Silva . Sistema Imunológico Artificial para a Predição da Estrutura de Proteínas no Modelo Hidrofóbico-Polar 3D. In: XVIII Seminário de Pesquisa, XIII Semana de Iniciação Científica e I Jornada Paranaense de Grupos PET, 2006, Guarapuava, 2006.

• GONÇALVES, R. A. . ARCHITECT-R. In: XVII Seminário de Pesquisa, XII Semana de Iniciação Científica e I Jornada Região Sul de Grupos PET, 2005, Guarapuava, 2005.

• GONÇALVES, R. A. . Sistemas Imunológicos Artificiais e Algoritmos Culturais Aplicados à Bioinformática. In: XVII Seminário de Pesquisa, XII Semana de Iniciação Científica e I Jornada Região Sul de Grupos PET, 2005, Guarapuava, 2005.

• GONÇALVES, R. A. . Utilização de Support Vector Machines para o Reconhecimento de Padrões e Estimativas de Séries Temporais. In: 7º Simpósio de Iniciação Científica da USP e 1º Simpósio Internacional de Iniciação Científica da USP, 1999, São Carlos. 7º Simpósio de Iniciação Científica da USP e 1º Simpósio Internacional de Iniciação Científica da USP, 1999.

• GONÇALVES, RICHARD A. ; PAVELSI, L. M. ; ALMEIDA, CAROLINA P. ; Kuk, Josiel N. ; VENSKE, SANDRA M. ; DELGADO, MYRIAM R. . Adaptive Operator Selection for Many-Objective Optimization with NSGA-III. 2017. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• GONCALVES, RICHARD ADERBAL ; ALMEIDA, CAROLINA P. . Hiper-Heurísticas. 2017. (Apresentação de Trabalho/Seminário).

• Gonçalves, Richard A. . Introdução às Hiper-Heurísticas. 2015. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• Gonçalves, Richard A. . Uma Introdução às Hiper-Heurísticas. 2015. (Apresentação de Trabalho/Seminário).

• GONÇALVES, RICHARD A. ; ALMEIDA, CAROLINA P. ; POZO, A. T. . Upper Confidence Bound (UCB) Algorithms for Adaptive Operator Selection in MOEA/D. 2015. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• GONÇALVES, RICHARD A. ; ALMEIDA, CAROLINA P. ; VENSKE, SANDRA M. ; KUK, J. N. ; PAVELSI, L. M. ; DELGADO, MYRIAM R. . A Hyper-Heuristic for the Environmental/Economic Dispatch Optimization Problem. 2015. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• PRESTES, L. ; Gonçalves, Richard A. ; ALMEIDA, CAROLINA P. ; VENSKE, SANDRA M. ; Kuk, Josiel N. . Evolução Diferencial Aplicada ao Problema de Despacho Econômico de Energia Elétrica. 2014. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• GONÇALVES, RICHARD A. . Introdução às Hiper-Heurísticas. 2014. (Apresentação de Trabalho/Seminário).

• GONÇALVES, R. A. ; ALMEIDA, Carolina Paula de . Computação Natural e suas Aplicações. 2009. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• GONÇALVES, R. A. . Moodle. 2009. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• MARQUES, Eduardo ; FERNANDES, Márcio Merino ; GONÇALVES, R. A. . Arquitetura de Computadores: Uma Abordagem Quantitativa. Editora Campus, 2003 (Revisão Técnica).

Outras produções

Projetos de pesquisa

• 2018 - Atual

  Geração de Heurísticas para Problemas de Otimização Multiobjetivo, Descrição: Hiper-Heurísticas (HHs) têm sido aplicadas com sucesso na resolução de diversos problemas de otimização. Elas visam prover metodologias generalizáveis de solução para problemas de otimização explorando o espaço das heurísticas ao invés do espaço das soluções. Baseando-se na literatura da área é possível inferir que as Hiper-Heurísticas constituem uma forma eficiente para a resolução de problemas de otimização. Neste trabalho, a geração de heurísticas será realizada por Evolução Gramatical. A principal vantagem do uso dessa técnica é a flexibilidade na definição das restrições sobre as heurísticas geradas através do uso das gramáticas. Outra vantagem do uso dessa técnica é sua interpretabilidade, ou seja, é possível extrair conhecimento do processo evolutivo. Serão geradas heurísticas de alto nível (seleção e aceitação) e de baixo nível.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Richard Aderbal Gonçalves - Coordenador.

• 2018 - Atual

  Otimização evolucionária complexa baseada em (meta/hiper)heurísticas, Descrição: [#PFAFCP] Este projeto de pesquisa visa à proposta de heurísticas, metaheurísticas e hiper-heurísticas, utilizadas isoladamente ou hibridizadas, para otimização de problemas complexos envolvendo mais de dois objetivos e espaços de decisão contínuos ou discretos de média ou alta dimensionalidade. Na parcela relativa à hibridização das técnicas (incluindo o uso de hiper-heutísticas e algoritmos de estimação de distribuição e seus modelos gráficos probabilísticos) um esforço maior deverá ser empregado uma vez que esta representa o principal foco de inovação do trabalho. O projeto prevê o fortalecimento de dois grupos de pesquisa: um pertencente à UTFPR (câmpus Curitiba e Ponta Grossa) e outro à UNICENTRO com perspectiva de futuras cooperações nacionais com a Universidade Federal do Paraná e internacionais com as Universidades de Lille na França e Universidade de Aalborg na Dinamarca.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (3) / Doutorado: (2) . , Integrantes: Richard Aderbal Gonçalves - Integrante / Carolina Paula de Almeida - Integrante / Myriam Regattieri de Biasi da Silva Delgado - Coordenador / Sandra Mara Guse Scós Venske - Integrante / Lucas Marcondes Pavelsi - Integrante / Marcella S. R. Martins - Integrante / Ricardo Luders - Integrante / Geovani Ferreira Antunes - Integrante / Peter Frank Perroni - Integrante / Mohamed El Yafrani - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.

• 2015 - 2018

  Integrando Hiper-Heurísticas, Multi-Exames e Modelos Gráficos Probabilísticos em Algoritmos, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Aurora Trinidad Ramirez Pozo em 16/04/2019., Descrição: [#PFAFCP] Atualmente, a indústria enfrenta demandas por qualidade superior, baixo custo, maior segurança, entre outras. Estas demandas só podem ser satisfeita através da concepção de produtos e processos que visam alcançar todos estes objetivos de desempenho. Os Algoritmos Bioinspirados Multiobjetivo(ABMs) são alternativas poderosas para ajudar a enfrentar estes problemas. Este projeto aborda pesquisa básica e aplicada na área da Computação Bioinspirada continuando as linhas de investigação da proponente: ABMs para resolver Problemas com Muitos Objetivos e Engenharia de Software baseada em Busca (ESB). Três linhas de pesquisa que presentam potencial são focadas no projeto de ABMs : Hiper- heurísticas (HH) que permite automatizar e dinamicamente escolher componentes dos algoritmos, Hibridização de ABMs com Modelos Gráficos Probabilísticos (MGP) e a integração de HH, MGP e multi-enxames. Além disso, para ESB serão adaptadas extensões de ABMs. A Engenharia de Software possui várias atividades que podem ser beneficiadas com o uso destas técnicas e por outro lado apresenta diversos desafios para estes algoritmos. A execução do projeto compreende um conjunto de fases tais como, revisão de trabalhos da literatura, projeto, implementação e avaliação de algoritmos. Espera-se contribuir para o estado da arte na áreas relacionadas em três direções principais: estudos teóricos, estudos empíricos e implementação de algoritmos... , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Richard Aderbal Gonçalves - Integrante / Aurora T. Pozo - Coordenador / Silvia Regina Vergilio - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.

• 2015 - Atual

  Evolução Diferencial Adaptativa para Problemas de Despacho de Energia Elétrica, Descrição: Neste projeto, pretende-se abordar três diferentes problemas do Despacho de Energia através da Evolução Diferencial Adaptativa. Os algoritmos propostos serão implementados em versões mono e multiobjetivo. Serão propostas versões sequenciais e paralelas dos algoritmos, possibilitando a obtenção de melhores resultados em um tempo computacional reduzido. As versões paralelas serão desenvolvidas para GPGPUs.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Richard Aderbal Gonçalves - Coordenador.

• 2014 - 2017

  Hiper-heurísticas com Adaptação de Parâmetros Aplicadas ao Problema da Predição de Estruturas de Proteínas, Descrição: [#PFAFCP] A predição da estrutura de proteínas tem grande relevância para a produção de medicamentos e para o conhecimento e tratamento de algumas doenças. Além do interesse acadêmico, o conhecimento acerca do dobramento de proteínas é empregado em muitas aplicações biotecnológicas com importância industrial. Neste projeto pretende-se investigar formas de otimização evolucionárias adaptativas para problemas benchmarks e para o problema da predição da estrutura de proteínas. Para isso será utilizada a abordagem de hiper-heurísticas, considerando algoritmos adaptativos e técnicas de adaptação para a Evolução Diferencial para otimização multiobjetivo. Um estudo específico sobre tomada de decisão, pertinente a otimizadores multiobjetivo, deve ser feito, considerando especialmente tomadores de decisão baseados em critérios biológicos. O modelo de predição da estrutura de proteínas a ser considerado é o off-lattice, onde a proteína é representada como uma cadeia de resíduos (ou de grupos de resíduos) que se deslocam por um espaço contínuo.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Richard Aderbal Gonçalves - Integrante / Josiel Neumann Kuk - Integrante / Sandra Mara Guse Scós Venske - Coordenador / ALMEIDA, CAROLINA P. - Integrante / DELGADO, MYRIAM R. - Integrante / Aurora T. Pozo - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.

• 2014 - 2017

  Otimização Evolucionária Adaptativa e com Muitos Objetivos para a Resolução do Problema de Predição de Estruturas de Proteínas, Descrição: [#PFAFCP] O uso de técnicas de computação evolucionária tem crescido consideravelmente ao longo dos últimos anos, resultando num conjunto de ferramentas que são particularmente aptas para a resolução de problemas de otimização complexos. As técnicas de otimização evolucionária são em geral mais robustas do que os métodos tradicionais baseados em lógicas formais ou de programação matemática para muitos problemas do mundo real. Assim, em alguns casos, as técnicas de computação evolucionária podem lidar com problemas de optimização complexos melhor do que as técnicas tradicionais de optimização, mas também podem ser aplicadas a problemas mais simples, onde as técnicas convencionais funcionam bem. A quantidade de parâmetros a serem definidos pelo usuário representa um entrave para a computação evolucionária e a adaptação dos parâmetros aparece como uma alternativa. Este projeto de pesquisa visa, portanto, à proposta de Algoritmos Evolucionários Adaptativos para otimização multiobjetivo e com muitos objetivos e à util ização destes para solução do Problema da Predição da Estrutura de Proteínas (PPEP) em modelos ab initio off-lattice. As etapas do projeto compreendem inicialmente um amplo estudo dos seguintes tópicos: paradigmas de computação evolucionária (em especial a Evolução Diferencial, Otimização por Enxame de Partículas e o Algoritmo conhecido como Busca Harmônica), adaptação de parâmetros em algoritmos evolucionários, otimização com muitos objetivos e algoritmos evolucionários adaptativos para otimização com muitos objetivos (principalmente aqueles baseados em decomposição e o MO-NSGAII com sua possível extensão para adaptação de parâmetros). Posteriormente, deverão ser implementados e testados algoritmos específicos para o tratamento do PPEP. Técnicas de comparação de desempenho no contexto de muitos objetivos também deverão ser investigadas ao longo do projeto. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (1) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Richard Aderbal Gonçalves - Integrante / Carolina Paula de Almeida - Integrante / Myriam Regattieri de Biasi da Silva Delgado - Coordenador / Elaine Machado Benelli - Integrante / Sandra Mara Guse Scós Venske - Integrante / Lucas Marcondes Pavelsi - Integrante / Stefan Campana Fuchs - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.

• 2014 - 2017

  Hiper-Heurísticas para Algoritmos Bioinspirados Multiobjetivos e sua Aplicação em Engenharia de Software, Descrição: [#PFAFCP] Este projeto foca pesquisa básica e aplicada na área da Computação Bioinspirada. A pesquisa básica enfoca um tema que atualmente representa um desafio: novos métodos para reduzir a deterioração na busca dos algoritmos baseados em Enxame de Partículas Multiobjetivo (Multi-Objective Particle Swarm Optimization, MOPSO) quando aplicados a problemas com muitos objetivos, melhorando a convergência e diversidade. O objetivo principal deste projeto é explorar as características singulares do MOPSO a fim de propor as novas abordagens, alguns temas como a seleção do líder, multi-enxames, novos métodos para armazenar os líderes no arquivo externo, serão focados. O trabalho também enfatiza a aplicação dos algoritmos multiobjetivos bioinspirados na área Engenharia de Software (ES), auxiliando no desenvolvimento e manutenção de Softwares. A execução do projeto compreende um conjunto de fases tais como, revisão de trabalhos da literatura, projeto, implementação e avaliação de algoritmos. Espera-se contribuir para o estado da arte na área relacionada em três direções principais: estudos teóricos, estudos empíricos e implementação de algoritmo. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Richard Aderbal Gonçalves - Integrante / Aurora T. Pozo - Coordenador / Silvia Regina Vergilio - Integrante / olacir castro junior - Integrante / Evelim Carla Ribeiro - Integrante / Arion Campos - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.

• 2012 - 2015

  Técnicas de Computação Paralela Aplicadas a Algoritmos Evolucionários Multiobjetivo para Problemas de Otimização Combinatória, Descrição: Este projeto de pesquisa prevê o desenvolvimento de técnicas de paralelização de algoritmos inspirados em evolução, ou algoritmos evolucionários, para a solução de problemas de otimização combinatória, em especial, o Problema do Caixeiro Comprador Biobjetivo (2PCC) e o Problema Quadrático de Alocação Multiobjetivo (mPQA). Os algoritmos a serem desenvolvidos podem ser enquadrados na classe dos Algoritmos Evolucionários Multiobjetivo (AEMO). Assim, o projeto de pesquisa visa à elaboração de Algoritmos Evolucionários Multiobjetivo Paralelos e à utilização destes para solução do 2PCC e do mPQA. Primeiramente será realizado um amplo estudo dos seguintes tópicos: paradigmas de computação evolucionária (em especial a Transgenética Computacional), otimização multiobjetivo e técnicas de programação paralela. Posteriormente, deverão ser implementados e testados algoritmos específicos para o tratamento do 2PCC e do mQAP. Os principais benefícios esperados são fornecer ferramentas computacionais de apoio à solução de problemas complexos de otimização multiobjetivo, tais como o 2PCC e o mPQA. Problemas com características semelhantes podem ser facilmente encontrados na área de logística e em alguns problemas de layout, como o de alocação de instalações em hospitais. Além disso, espera-se fornecer material de apoio à comunidade científica na área de concentração do projeto. O projeto prevê ainda a integração de diferentes grupos de pesquisa (da UNICENTRO e da UTFPR) e contará, além dos alunos envolvidos, com a participação de pesquisadores com experiência na área.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Richard Aderbal Gonçalves - Integrante / Carolina Paula de Almeida - Coordenador / Myriam Regattieri de Biasi da Silva Delgado - Integrante / Sandra Mara Guse Scós Venske - Integrante.

• 2012 - 2015

  Algoritmos Evolucionários Multiobjetivo Baseados em Indicadores, Descrição: Esta pesquisa prevê o desenvolvimento de Algoritmos Evolucionários Multiobjetivo (AEMO) baseados em indicadores. Problemas de otimização com múltiplos objetivos são extensões naturais dos problemas com um único objetivo (mono-objetivo) pois, embora os problemas de otimização mono-objetivo sirvam de modelo para um grande número de aplicações, em algumas situações podem ser representações muito simplistas, já que não consideram pontos de vista muitas vezes conflitantes dos múltiplos objetivos de problemas reais. Um problema que surge quando se consideram estes modelos mais realistas é que eles, geralmente, apresentam um aumento de complexidade em relação a suas versões com um único objetivo. Muitos problemas que são resolvidos em tempo polinomial para um único objetivo se tornam NP-Árduos (NP-Hard) para múltiplos objetivos e os problemas mono-objetivo que já o são tendem a se tornar ainda mais complicados de se resolver. Uma abordagem promissora para a otimização de problemas com múltiplos objetivos é o uso de indicadores de qualidade como medida de adequação das soluções da população corrente. Algoritmos que fazem uso dessa estratégia são conhecidos como Algoritmos Evolucionários Baseados em Indicadores (AEBIs). Uma desvantagem dos AEBIs, que evita que eles sejam mais aplicados em problemas práticos, reside na sua complexidade computacional. Nesta pesquisa serão implementados algoritmos paralelos como forma de amenizar esta desvantagem e ampliar a aplicabilidade dos AEBIs.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Richard Aderbal Gonçalves - Coordenador.

• 2009 - 2012

  Sistemas Híbridos Inspirados em Computação Natural, Descrição: Este projeto amplo de pesquisa engloba uma série de projetos menores e prevê o desenvolvimento de algoritmos inspirados na natureza (área de pesquisa denominada de Computação Natural) para a solução de alguns problemas específicos. Serão considerados algoritmos (na maioria híbridos) associando Sistemas Fuzzy , Inteligência Coletiva (em especial Colônias de Formigas e Enxame de Partículas) e Computação Evolucionária, esta última relacionada a diferentes metáforas como por exemplo: Sistemas Imunológicos Artificiais, Evolução Diferencial e Algoritmos Culturais. A metodologia é embasada, primeiramente, no estudo de cada tarefa a ser abordada, etapa que envolve uma parcela de tempo importante de cada projeto. As tarefas a serem consideradas variam de problemas reais (dobramento de proteínas e roteamento em redes tolerante a falhas por exemplo) a problemas colhidos de bases de dados disponíveis na internet (problema do caixeiro comprador, entre outros). Na sequência cada projeto prevê um amplo estudo do método a ser empregado na solução do(s) problema(s) específico(s) considerado(s). Por fim, vem a etapa de implementação e testes considerando o par algoritmo/problema de cada projeto. Neste ponto, testes estatísticos são utilizadas para se avaliar a significância estatística dos resultados. Os principais benefícios esperados são contribuir para a área de Computação Natural como um todo (em especial para cada uma das metáforas utilizadas); contribuir para as áreas de aplicação uma vez que os problemas envolvidos são complexos e ainda representam grandes desafios nestas áreas; além disso, espera-se fornecer material de apoio à comunidade científica nas áreas de concentração do projeto. O projeto prevê ainda a integração de diferentes grupos de pesquisa (da UTFPR, da UNICENTRO e da UFRN) e conta, além dos alunos envolvidos, com a participação de pesquisadores colaboradores com grande experiência na área.... , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Richard Aderbal Gonçalves - Integrante / Carolina Paula de Almeida - Integrante / Myriam Regattieri de Biasi da Silva Delgado - Coordenador / Elizabeth Ferreira Gouvêa Goldbarg - Integrante / Marco Cesar Goldbarg - Integrante / Tania Mezzadri Centeno - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.

• 2009 - 2011

  Computação Natural Paralela Aplicada a Problemas de Otimização, Descrição: Este projeto de pesquisa prevê o desenvolvimento de algoritmos inspirados na natureza e baseados em computação paralela para a solução de alguns problemas específicos de otimização. Em especial serão considerados os Algoritmos Culturais e a Transgenética Computacional os quais deverão ser aplicados na solução do Problema de Dobramento de Proteínas e no problema de roteamento de veículos com dois objetivos chamado de Problema do Caixeiro Comprador Biobjetivo. A metodologia será embasada, primeiramente, no estudo das tarefas a serem abordadas, o qual envolverá uma parcela de tempo importante deste projeto. A seguir, será realizado um amplo estudo dos seguintes tópicos: paradigmas de Algoritmos Culturais e a Transgenética Computacional e processamento paralelo. Por fim, deverão ser implementados e testados algoritmos específicos para o tratamento do problema de bioinformática (dobramento de proteínas off-lattice) e do problema do caixeiro comprador biobjetivo. Os principais benefícios esperados são contribuir para a área de bioinformática e logística uma vez que os problemas envolvidos são complexos e ainda representam grandes desafios nestas áreas. Além disso, espera-se fornecer material de apoio à comunidade científica na área de concentração do projeto. O projeto prevê ainda a integração de diferentes grupos de pesquisa (da UTFPR, da UNICENTRO e da UFRN) e contará, além dos alunos envolvidos, com a participação de pesquisadores colaboradores com grande experiência na área.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Richard Aderbal Gonçalves - Integrante / Carolina Paula de Almeida - Integrante / Myriam Regattieri de Biasi da Silva Delgado - Coordenador / Elizabeth Ferreira Gouvêa Goldbarg - Integrante / Marco Cesar Goldbarg - Integrante / Sandra Mara Guse Scós Venske - Integrante., Financiador(es): Fundação Araucária - Auxílio financeiro.

• 2007 - Atual

  Sistemas Imunológicos Artificiais e Algoritmos Culturais para a Predição da Estrutura de Proteínas, Descrição: Desenvolvimento de algoritmos de Computação Natural, em particular baseados em Sistemas Imunológicos Artificiais e Algoritmos Culturais, para a Predição da Estrutura de Proteínas em modelos baseados em lattice e livres de lattice.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Richard Aderbal Gonçalves - Coordenador / Nátalli Macedo Rodrigues - Integrante / Carolina Paula de Almeida - Integrante., Número de produções C, T & A: 3

• 2006 - 2008

  SISTEMAS HÍBRIDOS INSPIRADOS EM COMPUTAÇÃO NATURAL COM APLICAÇÃO EM BIOINFORMÁTICA, Descrição: Este projeto de pesquisa prevê o estudo, a proposta e a implementação de paradigmas híbridos (paralelos e/ou autônomos) inspirados em Computação Natural, com aplicação na área de bioinformática. Assim, uma ou mais técnicas da CN serão utilizadas em conjunto e o projeto do sistema deve se desenvolver da forma mais autônoma e distribuída possível. A aplicação destes sistemas será direcionada para a área de bioinformática. Em especial, serão tratados aqui dois complexos problemas desta área: o dobramento de proteína e a predição de classes funcionais hierárquicas de proteínas. A metodologia será embasada, primeiramente, no estudo das tarefas a serem abordadas, o qual envolverá uma parcela de tempo importante deste projeto de pesquisa e contará com a participação de pesquisadores colaboradores com experiência na área. A seguir, será realizado um amplo estudo dos seguintes tópicos: sistemas híbridos, processamento paralelo e paradigmas de computação natural. Por fim, deverão ser implementados e testados modelos específicos para o tratamento dos problemas de bioinformática. Os principais benefícios esperados são: fornecer material de apoio à comunidade científica na área de concentração do projeto, e fornecer aos biólogos e bioquímicos ferramentas de apoio ao tratamento do grande volume de informações biológicas disponíveis, que possam auxiliar no desenvolvimento de novos produtos para o tratamento de doenças relacionadas à função biológica e ao mau dobramento de proteínas.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Doutorado: (3) . , Integrantes: Richard Aderbal Gonçalves - Integrante / Carolina Paula de Almeida - Integrante / Myriam Regattieri de Biasi da Silva Delgado - Coordenador / Alex Alves Freitas - Integrante / Elaine Machado Benelli - Integrante / Fernando Guedes Camargo - Integrante / Roberto Teixeira Alves - Integrante., Financiador(es): Fundação Araucária de Apoio ao Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.

• 2005 - 2007

  Desenvolvimento de um Framework para Algoritmos Genéticos Paralelos e Híbridos em Java, Descrição: Desenvolvimento de uma ferramenta para facilitar a criação e uso de algoritmos genéticos paralelos e híbridos em Java. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Richard Aderbal Gonçalves - Coordenador.

• 2003 - 2005

  ARCHITECT-R: Uma Ferramenta para o Desenvolvimento de Robôs Reconfiguráveis, Descrição: Desenvolvimento de uma ferramenta para a construção automática de RPUs (Reconfigurable Processor Units) para Redes Neurais, Algoritmos Genéticos e Support Vector Machines. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Richard Aderbal Gonçalves - Coordenador., Número de produções C, T & A: 3

Projetos de desenvolvimento

• 2024 - Atual

  StartGov, Descrição: O projeto StartGov busca solucionar os desafios enfrentados pelos pequenos empresários ao tentar ingressar no mercado de vendas para o governo por meio de processos licitatórios.[#PFAPCP]. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) . , Integrantes: Richard Aderbal Gonçalves - Coordenador., Financiador(es): Fundação Araucária de Apoio ao Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.

Prêmios