Leonardo César Teonácio Bezerra

Defendi minha tese de doutorado em Engenharia e Tecnologia (Sciences de L'Ingenieur et Technologie) na Universidade Livre de Bruxelas em 2016. Desde 2009, venho trabalhando com inteligência computacional, particularmente no contexto de otimização heurística. Atualmente, sou pesquisador e professor adjunto na Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN), onde pesquiso a engenharia automática de algoritmos e suas aplicações no contexto de big data.

Informações coletadas do Lattes em 18/06/2019

Acadêmico

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Formação acadêmica

Doutorado em Engenharia e Tecnologia

2011 - 2016

Université Libre de Bruxelles
Título: A component-wise approach to multi-objective evolutionary algorithms: from flexible frameworks to automatic design
Orientador: Thomas Stützle
Coorientador: Manuel López-Ibáñez. Bolsista do(a): Fonds de la Recherche Scientifique, FNRS, Bélgica. Palavras-chave: Metaheurísticas; Otimização Multiobjetivo.Grande área: Ciências Exatas e da TerraGrande Área: Engenharias / Área: Engenharia de Produção / Subárea: Pesquisa Operacional. Setores de atividade: Pesquisa e desenvolvimento científico.

Mestrado em Sistemas e Computação

2009 - 2011

Universidade Federal do Rio Grande do Norte
Título: O Problema do Caminho mais curto Multiobjetivo Aplicado ao Problema da Navegação de Robôs,Ano de Obtenção: 2011
Elizabeth Ferreira Gouvêa.Bolsista do(a): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico, CNPq, Brasil. Palavras-chave: Caminho mais Curto Multiobjetivo; Metaheurísticas; Colônia de Formigas; Otimização Multiobjetivo.Grande área: Ciências Exatas e da TerraGrande Área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Teoria da Computação / Especialidade: Análise de Algoritmos e Complexidade de Computação. Setores de atividade: Pesquisa e desenvolvimento científico.

Graduação em Ciências da Computação

2004 - 2008

Universidade Federal do Rio Grande do Norte
Bolsista do(a): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico, CNPq, Brasil.

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Idiomas

Inglês

Compreende Bem, Fala Bem, Lê Bem, Escreve Bem.

Espanhol

Compreende Bem, Fala Bem, Lê Bem, Escreve Bem.

Italiano

Compreende Razoavelmente, Fala Razoavelmente, Lê Razoavelmente, Escreve Pouco.

Francês

Compreende Bem, Fala Razoavelmente, Lê Bem, Escreve Razoavelmente.

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Áreas de atuação

    Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação.

    Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Teoria da Computação/Especialidade: Análise de Algoritmos e Complexidade de Computação.

    Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Teoria da Computação/Especialidade: Algoritmos Experimentais.

    Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Teoria da Computação/Especialidade: Metaheurísticas.

    Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Teoria da Computação/Especialidade: Teoria e Algoritmo em Grafos.

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Participação em eventos

IEEE International Smart Cities Conference. Time-series features for predictive policing. 2018. (Congresso).

Evolutionary Multi-Criterion Optimization (EMO). Comparing decomposition-based and automatically component-wise designed multi-objective evolutionary algorithms. 2015. (Congresso).

Evolutionary Multi-Criterion Optimization (EMO). To DE or not to DE? Multi-objective differential evolution revisited from a component-wise perspective. 2015. (Congresso).

Learning and Intelligent Optimization (EMO). Deconstructing multi-objective evolutionary algorithms: an iterative analysis on the permutation flowshop problem. 2014. (Congresso).

Parallel Problem Solving from Nature (PPSN). Automatic design of evolutionary algorithms for multi-objective optimization. 2014. (Congresso).

Parallel Problem Solving from Nature (PPSN). Automatic design of evolutionary algorithms for multi-objective combinatorial optimization. 2014. (Congresso).

European Conference on Evolutionary Computation in Combinatorial Optimisation (EvoCOP). An analysis of local search for the bi-objective bidimensional knapsack problem. 2013. (Congresso).

International Conference on Swarm Intelligence (ANTS). Automatic Generation of Multi-objective ACO Algorithms for the Bi-objective Knapsack. 2012. (Congresso).

Evolutionary Multi-Criterion Optimization (EMO). GRACE: A Generational Randomized ACO for the Multiobjective Shortest Path Problem. 2011. (Congresso).

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Participação em bancas

Aluno: Adelson Dias de Araújo Júnior

CACHO, N. A. A.;BEZERRA, Leonardo C. T.; ARAUJO, D. S. A.. A Predictive Framework for Hotspot Detection in Smart Cities. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia da Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte.

SOUZA, J. E. S.;BEZERRA, Leonardo C. T.; SANTOS, A. M.. Inteligência computacional. 2018. Universidade Federal do Rio Grande do Norte.

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Comissão julgadora das bancas

Bartira Paraguaçu Falcão Dantas Rocha

COSTA, U. S. (Umberto Souza da Costa); SILVA, I. S. (Ivan Saraiva SIlva);DANTAS, B. P. F.. Desenvolvimento de um gerenciador de processos para a plataforma STORM. 2008. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciências da Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte.

Anne Magály de Paula Canuto

GOLBARG, E. F. G.;Canuto, Anne M. P.; BURIOL, L. S.. Uma Colonia de Formigas para o Problema de Caminho mais Curto Multiobjetivo. 2011. Dissertação (Mestrado em Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte.

Marco Cesar Goldbarg

GOLDBARG, Elizabeth Ferreira Gouvêa;Buriol, L. S.Canuto, A. M. P.Goldbarg, Marco C.. Uma Colônia de Formigas para o Caminho Mais Curto Multiobjetivo. 2011. Dissertação (Mestrado em Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte.

Luciana Salete Buriol

BURIOL, Luciana S.; Anne M. de P. Canuto;Marco C. Goldbarg. Uma colônia de formigas para o Problema de Caminho Mais Curto Multiobjetivo. 2011. Dissertação (Mestrado em Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte.

Umberto Souza da Costa

COSTA, U. S.; ROCHA, B. P. F. D.; SILVA, I. S.. Desenvolvimento de um Gerenciador de Processos para a Plataforma STORM. 2008. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciências da Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte.

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Foi orientado por

Marco Cesar Goldbarg

Algoritmos Evolucionários para o Caminho Multiobjetivo; 2008; Iniciação Científica; (Graduando em Bacharelado em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Marco Cesar Goldbarg;

Luciana Salete Buriol

GRACE: Uma Colônia de Formigas para o Problema do Caminho mais Curto Multiobjetivo; 2010; Dissertação (Mestrado em Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Coorientador: Luciana Salete Buriol;

Umberto Souza da Costa

Desenvolvimento de um Gerenciador de Processos para a Plataforma STORM; 2008; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Ciências da Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte; Orientador: Umberto Souza da Costa;

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Produções bibliográficas

  • BEZERRA, Leonardo C. T. ; LOPEZ-IBANEZ, M. ; STUTZLE, T. . A Large-Scale Experimental Evaluation of High-Performing Multi- and Many-Objective Evolutionary Algorithms. EVOLUTIONARY COMPUTATION , v. 26, p. 621-656, 2018.

  • BEZERRA, Leonardo C. T. ; LOPEZ-IBANEZ, M. ; STUTZLE, T. . Automatic Component-Wise Design of Multiobjective Evolutionary Algorithms. IEEE TRANSACTIONS ON EVOLUTIONARY COMPUTATION , v. 20, p. 403-417, 2016.

  • BEZERRA, Leonardo C. T. ; GOLDBARG, ELIZABETH F.G. ; GOLDBARG, MARCO C. ; BURIOL, LUCIANA S. . Analyzing the impact of MOACO components: An algorithmic study on the multi-objective shortest path problem. EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS , v. 40, p. 345-355, 2013.

  • BORGES, J. C. M. ; ZIEHR, D. ; BEIGL, M. ; CACHO, N. A. A. ; MARTINS, A. M. ; ARAUJO JUNIOR, A. D. ; BEZERRA, Leonardo C. T. ; GEISLER, S. . Time-series features for predictive policing. In: IEEE International Smart Cities Conference, 2018, Kansas City, MO, EUA. Proceedings of the IEEE International Smart Cities Conference, 2018.

  • OLIVEIRA, S. ; WANNER, E. F. ; SOUZA, S. R. ; BEZERRA, Leonardo C. T. ; STUTZLE, T. . The hypervolume indicator as a performance metric in dynamic optimization. In: Evolutionary Multi-Criterion Optimisation, 2018, East Lansing, Michigan. Evolutionary Multi-Criterion Optimisation, 2019.

  • BEZERRA, LEONARDO C.T. ; LOPEZ-IBANEZ, M. ; STUTZLE, T. . An empirical assessment of the properties of inverted generational distance on multi- and many-objective optimization. In: Evolutionary Multi-criterion Optimization, 2017, Münster. Lecture Notes in Computer Science, 2017. v. 10173. p. 31-45.

  • BEZERRA, LEONARDO C.T. ; LOPEZ-IBANEZ, M. ; STUTZLE, T. . Comparing decomposition-based and automatically component-wise designed multi-objective evolutionary algorithms. In: Evolutionary Multi-Criterion Optimization (EMO), 2015, Guimarães. Lecture Notes in Computer Science, 2015. v. 9018. p. 396-410.

  • BEZERRA, LEONARDO C.T. ; LOPEZ-IBANEZ, M. ; STUTZLE, T. . To DE or not to DE? Multi-objective differential evolution revisited from a component-wise perspective. In: Evolutionary Multi-Criterion Optimization (EMO), 2015, Guimarães. Lecture Notes in Computer Science, 2015. v. 9018. p. 48-63.

  • BEZERRA, LEONARDO C.T. ; LOPEZ-IBANEZ, M. ; STUTZLE, T. . Deconstructing multi-objective evolutionary algorithms: an iterative analysis on the permutation flowshop problem. In: Learning and Intelligent Optimization (LION), 2014, Gainesville, FL. Lecture Notes in Computer Science, 2014. v. 8426. p. 157-172.

  • BEZERRA, LEONARDO C.T. ; LOPEZ-IBANEZ, M. ; STUTZLE, T. . Automatic design of evolutionary algorithms for multi-objective combinatorial optimization. In: Parallel Problem Solving from Nature (PPSN), 2014, Ljubljana. Lecture Notes in Computer Science, 2014. v. 8672. p. 508-517.

  • BEZERRA, Leonardo C. T. ; LOPEZ-IBANEZ, M. ; STUTZLE, T. . An Analysis of Local Search for the Bi-objective Bidimensional Knapsack Problem. In: Evolutionary Computation in Combinatorial Optimization (EvoCOP), 2013, Viena. Lecture Notes in Computer Science. Heidelberg: Springer, 2013. v. 7832. p. 85-96.

  • BEZERRA, Leonardo C. T. ; LOPEZ-IBANEZ, M. ; STUTZLE, T. . Automatic Generation of Multi-objective ACO Algorithms for the Bi-objective Knapsack. In: 8th International Conference on Swarm Intelligence, 2012, Bruxelas. Lecture Notes in Computer Science. Berlin: Springer, 2012. v. 7461. p. 37-48.

  • BEZERRA, Leonardo C. T. ; Elizabeth Ferreira Gouvêa ; Luciana Salete Buriol ; Marco César Goldbarg . GRACE: A Generational Randomized ACO for the Mulitobjective Shortest Path Problem. In: Evolutionary Multi-Criterion Optimization (EMO), 2011, Ouro Preto, MG, Brazil. Lecture Notes in Computer Science. Heidelberg: Springer, 2011. v. 6576. p. 535-549.

  • SCHMITT, W. ; Luciana Salete Buriol ; BEZERRA, Leonardo C. T. ; Elizabeth Ferreira Gouvêa ; Marco César Goldbarg . Um Estudo Experimental do Problema de Caminhos Mínimos Multiobjetivo. In: Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional (SBPO), 2011, Ubatuba, SP. Anais do XLIII SBPO, 2011.

  • SANTOS, S. R ; BEZERRA, Leonardo C. T. ; FEITOSA NETO, A. ; MALFATTI, Silvano . FAITH: A Desktop Virtual Reality System for Fingerspelling. In: Symposium on Virtual and Augmented Reality (SVR), 2009, Porto Alegre. Anais do XI SYMPOSIUM ON VIRTUAL AND AUGMENTED REALITY. Porto Alegre: SBC, 2009. v. 1. p. 189-198.

  • BEZERRA, Leonardo C. T. ; LOPEZ-IBANEZ, M. ; STUTZLE, T. . Automatic Configuration of Multi-objective Optimizers and Multi-objective Configuration. Studies in Computational Intelligence , 2019.

  • BEZERRA, Leonardo C. T. ; LOPEZ-IBANEZ, M. ; STUTZLE, T. . Automatically Designing State-of-the-Art Multi- and Many-Objective Evolutionary Algorithms. EVOLUTIONARY COMPUTATION , 2019.

  • BORGES, J. C. M. ; ZIEHR, D. ; BEIGL, M. ; CACHO, N. A. A. ; MARTINS, A. M. ; ARAUJO JUNIOR, A. D. ; BEZERRA, Leonardo C. T. ; GEISLER, S. . Time-series features for predictive policing. 2018. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

  • BEZERRA, Leonardo C. T. ; LOPEZ-IBANEZ, M. ; STUTZLE, T. . Comparing decomposition-based and automatically component-wise designed multi-objective evolutionary algorithms. 2015. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

  • BEZERRA, Leonardo C. T. ; LOPEZ-IBANEZ, M. ; STUTZLE, T. . To DE or not to DE? Multi-objective differential evolution revisited from a component-wise perspective. 2015. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

  • BEZERRA, Leonardo C. T. ; LOPEZ-IBANEZ, M. ; STUTZLE, T. . Automatic design of evolutionary algorithms for multi-objective combinatorial optimization. 2014. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

  • BEZERRA, Leonardo C. T. ; LOPEZ-IBANEZ, M. ; STUTZLE, T. . Deconstructing multi-objective evolutionary algorithms: an iterative analysis on the permutation flowshop problem. 2014. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

  • BEZERRA, Leonardo C. T. . The irace Package: Iterated Race for Automatic Algorithm Configuration. 2013. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

  • BEZERRA, Leonardo C. T. ; LOPEZ-IBANEZ, M. ; STUTZLE, T. . An analysis of local search for the bi-objective bidimensional knapsack problem. 2013. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

  • BEZERRA, Leonardo C. T. ; LOPEZ-IBANEZ, M. ; STUTZLE, T. . Automatic Generation of Multi-objective ACO Algorithms for the Bi-objective Knapsack. 2012. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

  • BEZERRA, Leonardo C. T. ; Elizabeth Ferreira Gouvêa ; Luciana Salete Buriol ; Marco César Goldbarg . GRACE: A Generational Randomized ACO for the Multiobjective Shortest Path Problem. 2011. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

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Outras produções

BEZERRA, Leonardo C. T. . AutoMOEA+. 2016.

BEZERRA, Leonardo C. T. . AutoMOEA. 2015.

BEZERRA, Leonardo C. T. ; Elizabeth Ferreira Gouvêa ; Luciana Salete Buriol ; Marco César Goldbarg . Food Regulated Pareto Multi-Species: a new ACO Approach for the Multi-objective Shortest Path Problem. 2011. (Relatório de pesquisa).

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Projetos de pesquisa

  • 2017 - Atual

    Revisão e Atualização da Tabela de Classificação dos Cursos de Graduação e Seqüenciais - Versão 2017, Descrição: O projeto consiste na revisão, atualização e classificação da Tabela de Cursos de Graduação e Sequenciais em consonância com as alterações ocorridas na classificação Isced ? F 2013, assegurando respeito as especificidades da educação superior brasileira; registro histórico das alterações; elaboração de manuais para explicitar a metodologia utilizada na classificação; elaboração de guia de classificação dos cursos novos, em suas dimensões lógica e legal; clareza e objetividade na explicitação da metodologia visando novas revisões da Tabela; compartilhamento do conhecimento produzido para as equipes técnicas do Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais Anísio Teixeira (Inep) e do Ministério da Educação (MEC). A Universidade Federal do Rio Grande do Norte - UFRN ? desde sua origem, em 1958 (pelas Leis Est. n.2307, de 25/06/1958, e Federal n. 3849, de 18/12/1960) assume o papel de contribuir com o crescimento social. Atualmente, o Plano de Desenvolvimento Institucional (PDI) da instituição desta a missão de ?educar, produzir e disseminar o saber universal, preservar e difundir as artes e a cultura, e contribuir para o desenvolvimento humano, comprometendo-se com a justiça social, a sustentabilidade socioambiental, a democracia e a cidadania? (UFRN, PDI 2010-2019, p. 11). O desempenho desta missão se configura na atuação em diferentes frentes, por meio da proposição e do desenvolvimento de ações na perspectiva do ensino, da pesquisa e da extensão. Para isso e por meio disso, a UFRN tem conquistado o papel de destaque em sua atuação, seja em nível regional, nacional e internacional, além de constituído uma estrutura física e de pessoal que atenda a estas demandas. De forma contundente, destaca-se o investimento de 81,8 milhões executados na última década por meio do Plano de Reestruturação e Expansão das Universidades Federais ? REUNI, sobretudo nos aspectos de infraestrutura e pessoal. Neste último, ressalta-se a realização de concursos para diferentes profissionais, de diferentes áreas e do investimento em capacitação e formação continuada. Do mesmo modo destacam-se os investimentos na criação e/ou ampliação de laboratórios, salas de professores, bibliotecas, espaços de convivência e aquisição de equipamentos. Todos esses investimentos foram realizados visando atender à necessidade de ampliação do ensino superior, assim como as demandas relativas à melhoria dos indicadores de qualidade na formação superior, indicadas pelos sistemas de avaliação nacionais e internacionais. Nesse contexto, a UFRN submete esta proposta, motivada pelo compromisso em colaborar com o atendimento em demandas sociais, sobretudo àquelas que subsidiam políticas públicas que, como no edital correspondente, têm impacto no ensino superior e permitam a análise a respeito da criação de novas áreas do conhecimento no país, ao mesmo tempo em que amplia as possibilidades do preenchimento de lacunas em relação à computação de dados dos cursos de graduação e sequenciais.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Especialização: (1) / Mestrado acadêmico: (1) Doutorado: (1) . , Integrantes: Leonardo César Teonácio Bezerra - Coordenador / Fernanda Cristina Barbosa Pereira Queiroz - Integrante., Financiador(es): Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais Anísio Teixeira - Outra.

  • 2017 - Atual

    Mais Big Data, Descrição: O surgimento das tecnologias relacionadas à plataforma Hadoop promoveu uma intensa revolução ao longo da última década, transcendendo a computação e afetando a sociedade e os negócios em geral. Neste contexto do Big data, em que se busca maximizar a quantidade de dados disponíveis para que o máximo de conhecimento possa ser produzido, desempenham papel central os algoritmos de aprendizado de máquina. Mais especificamente, as soluções tecnológicas iniciadas com o modelo Hadoop viabilizam o armazenamento e o processamento de quantidades aviltantes de dados, mas não é possível produzir conhecimento a partir destas bases de informação sem o auxílio de algoritmos eficazes de análise. No entanto, a tarefa de analisar dados em larga escala se prova um desafio para algoritmos inteligentes, promovendo uma corrida em busca de algoritmos mais eficazes (e.g. deep learning). Este projeto tem por alvo aplicar ao contexto da análise de dados em larga escala o processo de engenharia automática de algoritmos. Por um lado, bases de dado Big data contendo dados sobre a performance de algoritmos de análise serão geradas, permitindo a construção/seleção/configuração automática de algoritmos em função da análise que se deseja fazer. Por outro, algoritmos gerados automaticamente serão utilizados para explorar bases Big data. Espera-se, assim, aumentar a capacidade de algoritmos de análise de extrair conhecimentos concretos a partir de uma mesma base de dados. Ademais, um dos produtos a ser desenvolvidos neste projeto é um módulo open source de engenharia automática de algoritmos de análise, que almeja-se integrar ao ecossistema Hadoop/SparK.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) . , Integrantes: Leonardo César Teonácio Bezerra - Coordenador., Financiador(es): Universidade Federal do Rio Grande do Norte - Bolsa.

  • 2015 - Atual

    COMEX - Combinatorial Optimization: Metaheuristics and Exact methods, Descrição: The Combinatorial Optimization: Metaheuristics and EXact methods (COMEX) project is an Inter-university attraction pole funded by BELSPO. Its main objectives are to: (i) bring together the available Belgian expertise on combinatorial optimization problems, exploit synergies between the partner research groups, and create a network with a sufficient mass to attract young and experienced top-level scientists in Belgium, and further financing for research in the field; (ii) train young researchers in the field of combinatorial optimization; (iii) develop new models, algorithmic techniques and implementations for complex, large-scale combinatorial optimization (iv) develop new international collaborations with other large teams working in the field of combinatorial optimization.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Leonardo César Teonácio Bezerra - Coordenador / Manuel López-Ibáñez - Integrante / Thomas Stützle - Integrante / Leslie Pérez-Cáceres - Integrante / Bernard Fortz - Integrante.

  • 2011 - 2015

    Generalização de metaheurísticas para problemas de otimização com três ou mais objetivos, Descrição: Problemas de otimização combinatória multi-objetivo apresentam desafios ainda não resolvidos pela comunidade científica. Este projeto objetiva estudar tais problemas, tanto teóricos quanto práticos, envolvendo a adaptação de diferentes metaheurísticas para problemas clássicos como o problema do caminho mais curto multi-objetivo e o problema do caixeiro viajante multi-objetivo, em particular suas versões com mais de dois objetivos. Para tanto, diferentes algoritmos baseados em metaheurísticas serão desenvolvidos e comparados com o uso de instâncias com dois ou três objetivos. Para esta análise experimental, almeja-se estudar a aplicação de attainment surfaces para situações com três ou mais objetivos, bem como outras metodologias como os indicadores de qualidade, rankings de dominância e testes estatísticos.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . , Integrantes: Leonardo César Teonácio Bezerra - Integrante / Manuel López-Ibáñez - Integrante / Thomas Stützle - Coordenador., Financiador(es): Fonds National de la Recherche Scientifique - Bolsa., Número de produções C, T & A: 20

  • 2009 - 2012

    Algoritmos para planejamento de trajetórias de robôs móveis considerando múltiplos objetivos, Descrição: Este trabalho visa desenvolver algoritmos para o planejamento de trajetórias de veículos autônomos considerando múltiplos objetivos. Considerando um robô móvel que deve se deslocar um espaço com obstáculos, a fim de desempenhar tarefas específicas, deve-se planejar a rota executada pelo robô. Os modelos de caminhos mais curtos com múltiplos objetivos são utilizados em situações nas quais ao lidar com o planejamento da rota, o caminho mais curto no que diz respeito a um único critério não é a abordagem mais adequada. Tais objetivos, em geral, não podem ser expressos em medidas comparáveis. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: Leonardo César Teonácio Bezerra - Integrante / Elizabeth Ferreira Gouvêa - Coordenador / Marco César Goldbarg - Integrante / Luciana Salete Buriol - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa., Número de produções C, T & A: 6

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Prêmios

2011

F.R.I.A. Doctoral Fellowship, FNRS Belgium.

2009

Bolsa de Mestrado CNPq, CNPq.

2009

Best full paper award, XI Brazilian Symposium on Virtual and Augmented Reality, SVR2009, Sociedade Brasileira de Computação.

Histórico profissional

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Experiência profissional

  • 2017 - Atual

    Universidade Federal do Rio Grande do Norte

    Vínculo: Servidor Público, Enquadramento Funcional: Professor Adjunto, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.

  • 2011 - 2011

    Universidade Federal do Rio Grande do Norte

    Vínculo: Professor Substituto, Enquadramento Funcional: Professor Substituto, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.

    Outras informações:
    Professor das disciplinas de Algoritmos (duas turmas, 60h cada), Algoritmos avançados (60h) e Introdução à informática (60h)

  • 2009 - 2011

    Universidade Federal do Rio Grande do Norte

    Vínculo: Outro (especifique), Enquadramento Funcional: Mestrando, Regime: Dedicação exclusiva.

    Atividades

    • 02/2017

      Pesquisa e desenvolvimento , Centro de Ciências Exatas, Instituto Metrópole Digital.,Linhas de pesquisa

    • 02/2017

      Ensino, Tecnologia da Informação, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, Estruturas de dados básicas I, Linguagem de programação I

    • 08/2009 - 12/2009

      Estágios , Centro de Ciências Exatas, Departamento de Informática e Matemática Aplicada.,Estágio realizado, Estágio de docência na disciplina Algoritmos Avançados, do 6º período do Bacharelado em Ciência da Computação.

  • 2016 - 2017

    Universidade Federal da Paraíba

    Vínculo: , Enquadramento Funcional: Professor Adjunto, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.

    Atividades

    • 07/2016

      Ensino, Ciência da Computação, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, Análise e Projeto de Algoritmos

    • 07/2016

      Ensino, Matemática Computacional, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, Metodologia do Trabalho Científico, Tópicos Especiais em Matemática Computacional VI

  • 2012 - 2015

    Université Libre de Bruxelles

    Vínculo: Professor assistente, Enquadramento Funcional: Teaching Assistant

    Atividades

    • 02/2012

      Ensino, Ciências Aplicadas, Nível: Pós-Graduação,Disciplinas ministradas, Swarm Intelligence, Heuristic Optimization