Luís felipe Cesar da Rocha Bueno

Pós-doutorado

Formação complementar

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Organização de eventos

Participação em eventos

Participação em bancas

Orientou

Produções bibliográficas

• Bueno, L. F. ; HAESER, G. ; KOLOSSOSKI, O. . A Jacobi-Type Newton Method for Nash Equilibrium Problems with Descent Guarantees. SIAM JOURNAL ON OPTIMIZATION , v. 35, p. 1761-1791, 2025.

• BUENO, L. ; LARREAL, F. ; MARTÍNEZ, J. . Inexact restoration for minimization with inexact evaluation both of the objective function and the constraints. MATHEMATICS OF COMPUTATION , v. 93, p. 293-326, 2024.

• BUENO, L.F. ; HAESER, G. ; KOLOSSOSKI, O. . On the paper -Augmented Lagrangian algorithms for solving the continuous nonlinear resource allocation problem-. EUROPEAN JOURNAL OF OPERATIONAL RESEARCH , v. 313, p. 1217-1222, 2024.

• Birgin, E. G. ; Bueno, L. F. ; Martínez, J. M. . On the complexity of solving feasibility problems with regularized models. OPTIMIZATION METHODS & SOFTWARE , v. 37, p. 405-424, 2022.

• BORTOLETE, J. C. ; Bueno, L. F. ; BUTKERAITES, R. ; CHAVES, A. A. ; COLLAÇO, G. ; MAGUETA, M. ; PELOGIA, F. J. R. ; NETO, L. L. SALLES ; SANTOS, T. S. ; SILVA, T. S. ; SOBRAL, F. N. C. ; YANASSE, H. H. . A support tool for planning classrooms considering social distancing between students. COMPUTATIONAL AND APPLIED MATHEMATICS , v. 41, p. ., 2022.

• BUENO, L. F. ; VETORAZZI, A. G. . Experimentos numéricos sobre o Método de Yuan para problemas de Equilíbrio de Nash. InterMaths , v. 2, p. 88-105, 2021.

• BUENO, LUÍS FELIPE ; MARTÍNEZ, JOSÉ MARIO . On the Complexity of an Inexact Restoration Method for Constrained Optimization. SIAM JOURNAL ON OPTIMIZATION , v. 30, p. 80-101, 2020.

• Bueno, L. F. ; HAESER, G. ; Lara, F. ; ROJAS, F. N. . An Augmented Lagrangian Method for Quasi-Equilibrium Problems. COMPUTATIONAL OPTIMIZATION AND APPLICATIONS , v. 76, p. 737-766, 2020.

• BUENO, LUÍS FELIPE ; Haeser, Gabriel ; SANTOS, LUIZ-RAFAEL . Towards an efficient augmented Lagrangian method for convex quadratic programming. COMPUTATIONAL OPTIMIZATION AND APPLICATIONS , v. 76, p. 767-800, 2020.

• BUENO, L. F. ; HAESER, G. ; ROJAS, F. N. . Optimality Conditions and Constraint Qualifications for Generalized Nash Equilibrium Problems and Their Practical Implications. SIAM JOURNAL ON OPTIMIZATION , v. 29, p. 31-54, 2019.

• JORNADA, T. ; BUENO, L. F. ; MEDEIROS, R. . Development of an open source tool in magnetic resonance to evaluate knee cartilage lesions. International Journal of Radiology Research , v. 2, p. 27-32, 2019.

• Bueno, L. F. ; HAESER, G. ; Martínez, J. M. . An inexact restoration approach to optimization problems with multiobjective constraints under weighted-sum scalarization. Optimization Letters (Print) , v. 10, p. 1315-1325, 2016.

• Birgin, E. G. ; Bueno, L. F. ; Martínez, J. M. . Sequential equality-constrained optimization for nonlinear programming. COMPUTATIONAL OPTIMIZATION AND APPLICATIONS , v. 65, p. 699-721, 2016.

• Birgin, E. G. ; Bueno, L. F. ; Martínez, J. M. . Assessing the reliability of general-purpose Inexact Restoration methods. JOURNAL OF COMPUTATIONAL AND APPLIED MATHEMATICS , v. 282, p. 1-16, 2015.

• Bueno, L. F. ; HAESER, G. ; Martínez, J. M. . A Flexible Inexact-Restoration Method for Constrained Optimization. JOURNAL OF OPTIMIZATION THEORY AND APPLICATIONS , v. 165, p. 188-208, 2015.

• Bueno, L. F. ; A. Friedlander ; Martínez, J. M. ; F. Sobral . Inexact Restoration Method for Derivative-Free Optimization with Smooth Constraints. SIAM Journal on Optimization (Print) , v. 23, p. 1189-1213, 2013.

• Birgin, E. G. ; Bueno, L. F. ; Kreji¿, N. ; Martínez, J. M. . Low order-value approach for solving VaR-constrained optimization problems. JOURNAL OF GLOBAL OPTIMIZATION , v. 51, p. 715-742, 2011.

• BUENO, L. F. ; CHAVES, A. A. ; LEDUINO, L. ; SOBRAL, F. N. C. ; YANASSE, H. H. . A Web App Helping to Plan Classrooms Considering Social Distancing: Mixed-integer and Nonlinear Optimization Approaches. International Federation of Operational Research Societies News, https://www.ifors.org/newslett, , v. 17, p. 3 - 4, 01 mar. 2022.

• MACEDO, H. G. ; BUENO, L. F. . Estudo Comparativo de Diferentes Métodos de Solução para o Problema de Minimização de Trocas de Ferramentas. In: Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional, 2023, São José dos Campos. Estudo Comparativo de Diferentes Métodos de Solução para o Problema de Minimização de Trocas de Ferramentas, 2023. v. 55.

• LÓPEZ, D. M. ; SIQUEIRA, T. ; BUENO, L. F. ; SENNE, T. A. . Uma Heurística para a Fase de Restauração em Problemas de Otimização Topológica resolvidos pelo método de Restauração Inexata.. In: LIV Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional, 2022, Juiz de Fora. LIV Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional, 2022.

• SIQUEIRA, T. ; LÓPEZ, D. M. ; BUENO, L. F. ; SENNE, T. ; MARTINI, T. . Um método de Resaturação Inexata para a globalização da Programação Linear Sequencial Aplicado à Otimização Topológica.. In: LIV Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional, 2022, Juiz de Fora, MG. LIV Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional, 2022.

• BUENO, L. F. ; POLIZELI, M. V. ; FERNANDES, M. V. ; MARTINS, C. B. . Uma combinação dos algoritmos Isolation Forest e K-Means aplicada às Eleições Brasileiras. In: LIII Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional, 2021, João Pessoa. LIII Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional, 2021.

• SANTOS, T. ; BUENO, L. F. ; SOBRAL, F. N. C. . UMA HEURÍSTICA PARA O PROBLEMA DE ALOCAÇÃO DE ALUNOS EM SALA DE AULA. In: LIII Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional, 2021, João Pessoa. LIII Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional, 2021.

• SENNE, T. ; AGUIAR, M. ; QUINTERO, G. ; SIQUEIRA, N. S. ; Bueno, L. F. . Sobre a implementação de elementos triangulares e hexaédricos regulares em um algoritmo de Otimização Topológica. In: LII Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional, 2020, João Pessoa. Anais Eletrônicos, 2020. v. 3.

• Bueno, L. F. ; BORTOLETE, J. . Empacotamento de círculos usando otimização não linear. In: LII Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional, 2020, João Pessoa. Anais Eletrônicos, 2020. v. 3.

• Bueno, L. F. ; SENNE, T. ; OLIVEIRA, J. R. S. . Investigando a eficiência de Algencan quando combinado com o método de Newton em problemas de empacotamento de círculo. In: LI Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional, 2019, Limeira. Anais Eletrônicos, 2019. v. 2.

• BUENO, L. F. ; SANTOS, L. F. S. . Stochastic Variance Reduction with Adaptive Optimization Methods. In: LI Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional, 2019, Limeira. Anais Eletrônicos, 2019. v. 2.

• BUENO, L.F. ; FIDELES, M. ; Larreal Herrera, F. ; MARTÍNEZ, J. M. . Um novo método de Restauração Inexata para problemas com imprecisões. In: LVI Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional, 2024, Montreal. Anais do LVI Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional, 2024. v. 56.

• SANTOS, T. S. ; SENNE, T. A. ; LÓPEZ, D. M. ; BUENO, L. F. ; MARTINI, T. . Uma teoria de globalização de métodos de Restauração Inexata com uso de Programação Quadrática Sequencial. In: Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional, 2023, São José dos Campos. Uma teoria de globalização de métodos de Restauração Inexata com uso de Programação Quadrática Sequencial, 2023. v. 55.

• BUENO, L. F. ; KOLOSSOSKI, O. ; HAESER, G. . Um método de descida para equilíbrio de Nash. In: Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional, 2023, São José dos Campos. Um método de descida para equilíbrio de Nash, 2023. v. 55.

• BUENO, L. F. ; CHAVES, A. A. ; COLLACO, G. ; BUTKERAITES, R. ; MAGUETTA, M. ; LEDUINO, L. ; SILVA, T. ; YANASSE, H. H. ; BORTOLETE, J. ; SANTOS, T. ; SOBRAL, F. N. C. . Ferramenta de apoio ao planejamento de salas de aula com distanciamento entre os alunos. In: LII Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional, 2020, João Pessoa. Anais Eletrônicos, 2020. v. 3.

• OLIVEIRA, J. R. S. ; SENNE, T. ; BUENO, L. F. . Um Estudo Sobre Empacotamento de Círculos. In: Congresso Nacional de Matemática Aplicada e Computacional, 2018, São José dos Campos. Proceedings Series of the Brazilian Society of Computacional and Applied Mathematics, 2018. v. 6.

• AGUIAR, M. ; SIQUEIRA, N. S. ; BUENO, L. F. ; SENNE, T. . Uso de malhas triangulares em Métodos de Programação Linear Sequencial aplicados à Otimização Topológica. In: Congresso Nacional de Matemática Aplicada e Computacional, 2018, São José dos Campos. Proceedings Series of the Brazilian Society of Computacional and Applied Mathematics, 2018. v. 6.

• Bueno, L. F. ; Larreal Herrera, F. . Métodos do tipo Newton aplicados a métodos de Restauração Inexata. In: CNMAC 2018, 2018. Proceeding Series of the Brazilian Society of Computational and Applied Mathematics, 2018. v. 6.

• BUENO, L. F. ; BENATTI, K. ; NAZARE, T. . O método de Levenberg-Marquardt estocástico aplicado ao treinamento de redes neurais artificiais. In: LIII Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional, 2021, João Pessoa. LIII Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional, 2021.

• BUENO, L. F. ; HAESER, G. ; KOLOSSOSKI, O. . A Jacobi-type Newton method for Nash equilibrium problems with descent guarantees. 2024. (Apresentação de Trabalho/Outra).

• Bueno, L. F. ; FIDELES, M. ; Larreal Herrera, F. ; MARTÍNEZ, J. M. . Um novo método de Restauração Inexata para problemas com imprecisões. 2024. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).

• BUENO, L.F. ; Larreal Herrera, F. ; FIDELES, M. ; MARTÍNEZ, J. M. . Inexact Restoration for Minimization with Inexact Evaluation both of the Objective Function and the Constraints. 2024. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).

• BUENO, L.F. . Geometria Analítica: Conceitos básicos se encontram com aplicações relevantes para educação nacional. 2024. (Apresentação de Trabalho/Outra).

• Bueno, L. F. . Alguns avanços recentes sobre métodos de Otimização e suas aplicações. 2024. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• BUENO, L. F. ; HAESER, G. ; KOLOSSOSKI, O. . A Jacobi-type Newton method for Nash equilibrium problems with descent guarantees. 2024. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• BUENO, L. F. ; KOLOSSOSKI, O. ; HAESER, G. . Um método de descida para equilíbrio de Nash. 2023. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• BUENO, L. F. . On the globalization of nonlinear programming methods. 2023. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• BUENO, L. F. . Técnicas de globalização em Programação Não Linear com aplicações em otimização de estruturas.. 2023. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• BUENO, L. F. . Inexact Restoration for Minimization with Inexact Evaluation both of the Objective Function and the Constraints. 2022. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• BUENO, L. F. ; HAESER, G. ; SANTOS, L. R. . Towards an Efficient Augmented Lagrangian Method for Convex Quadratic Programming. 2021. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• BUENO, L. F. ; BENATTI, K. ; NAZARE, T. . O método de Levenberg-Marquardt estocástico aplicado ao treinamento de redes neurais artificiais. 2021. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).

• BUENO, L. F. ; POLIZELI, M. V. ; FERNANDES, M. V. ; MARTINS, C. B. . Uma combinação dos algoritmos Isolation Forest e K-Means aplicada às Eleições Brasileiras. 2021. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).

• BUENO, L. F. ; SENNE, T. ; AGUIAR, M. ; QUINTERO, G. ; SIQUEIRA, N. S. . Sobre a implementação de elementos triangulares e hexaédricos regulares em um algoritmo de Otimização Topológica. 2020. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).

• BUENO, L. F. ; CHAVES, A. A. ; COLLACO, G. ; BUTKERAITES, R. ; MAGUETTA, M. ; LEDUINO, L. ; SILVA, T. ; YANASSE, H. H. ; BORTOLETE, J. ; SANTOS, T. ; SOBRAL, F. N. C. . Ferramenta de apoio ao planejamento de salas de aula com distanciamento entre os alunos. 2020. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).

• Bueno, L. F. ; HAESER, G. ; Lara, F. ; ROJAS, F. N. . An Augmented Lagrangian Method for Quasi-Equilibrium Problems. 2019. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• Bueno, L. F. ; BIRGIN, E. J. G. ; Martínez, J. M. . On the Complexity of solving feasibility problems with quadratically regularized models. 2019. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• BUENO, L. F. ; OLIVEIRA, J. R. S. ; SENNE, T. . Investigando a Eficiência de Algencan Quando Combinado com o Método de Newton em Problemas de Empacotamento de Círculos. 2019. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• Bueno, L. F. . Optimality Conditions and Constraint Qualifications for Generalized Nash Equilibrium Problems and their Practical Implications. 2018. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• Bueno, L. F. . Complexity of an inexact restoration method. 2018. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• Bueno, L. F. . On the complexity analysis of an Inexact Restoration method. 2018. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• Bueno, L. F. . Optimality Conditions for Generalized Nash Equilibrium Problems. 2018. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• Birgin, E. G. ; Bueno, L. F. ; Martínez, J. M. . Sequential equality-constrained optimization for nonlinear programming. 2016. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• Bueno, L. F. ; SENNE, T. . Sequential Equality Programming for Topology Optimization. 2016. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• Bueno, L. F. . Uma estratégia de descida para sistemas em equilíbrio. 2016. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• Birgin, E. G. ; Bueno, L. F. ; Martínez, J. M. . Penalizing ease constraints in Augmented Lagrangian Methods. 2015. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• Birgin, E. G. ; Bueno, L. F. ; Martínez, J. M. . An aordable general-purpose Inexact Restoration method. 2014. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• Bueno, L. F. ; Birgin, E. G. ; MARTÍNEZ, J. M. . Superlinear Convergence in Inexact Restoration Methods. 2014. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• Bueno, L. F. ; HAESER, G. ; Martínez, J. M. . A Flexible Inexact Restoration Method and Multiobjective Application. 2014. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• Bueno, L. F. ; HAESER, G. ; Martínez, J. M. . An inexact restoration method with Lagrange multipliers and applications in multiobjective optimization. 2013. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• Bueno, L. F. ; HAESER, G. ; Martínez, J. M. . Um método flexível de Restauração Inexata com aplicações multiobjetivo. 2013. (Apresentação de Trabalho/Seminário).

• Birgin, E. G. ; Bueno, L. F. ; Krejic, N. ; Martínez, J. M. . Problemas de investimento com risco limitado usando uma abordagem LOVO. 2013. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• Birgin, E. G. ; Krejic, N. ; Martínez, J. M. ; Bueno, L. F. . Global optimization features of a low order-value approach for solving VaR-constrained problems. 2012. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• Bueno, L. F. ; Martínez, J. M. . A Globally Convergent Inexact Restoration Method Using Lagrange Multipliers. 2011. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• Martínez, J. M. ; F. Sobral ; A. Friedlander ; Bueno, L. F. . A Derivative Free Inexact Restoration Method. 2011. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• Bueno, L. F. ; Martínez, J. M. . A New Inexact Restoration Method for Bilevel Optimization. 2011. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• Birgin, E. G. ; Bueno, L. F. ; Krejic, N. ; Martínez, J. M. . Low order-value approach for solving VaR-constrained optimization problems. 2010. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• Bueno, L. F. . Novos métodos de restauração inexata. 2010. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• Bueno, L. F. . Restauração Inexata com restrições de equilíıbrio. 2010. (Apresentação de Trabalho/Seminário).

• Birgin, E. G. ; Bueno, L. F. ; Krejic, N. ; Martínez, J. M. . LOVO para otimização de grande impacto. 2009. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• Bueno, L. F. . Uma visão geral da otimização. 2009. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• Bueno, L. F. . Uma aplicação econômica do Equiíbrio de Nash sob uma visão de otimização. 2009. (Apresentação de Trabalho/Seminário).

• Bueno, L. F. ; Krejic, N. ; Martínez, J. M. . Uma visão do tipo LOVO para restrições de risco em investimentos de grande impacto. 2009. (Apresentação de Trabalho/Seminário).

• Bueno, L. F. . OVO para problemas de grandes investidores. 2008. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• Bueno, L. F. . Discussão sobre Medidas de Risco Coerentes. 2007. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• Bueno, L. F. . Otimização suave para medidas de risco. 2007. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

Outras produções

Projetos de pesquisa

• 2024 - Atual

  Temático: Métodos Computacionais de Otimização, Descrição: Este projeto versa sobre aspectos teóricos, computacionais e aplicações de Otimização. O projeto tem como objetivo o desenvolvimento, análise teórica, implementação e aplicação de algoritmos para os diferentes aspectos da Otimização, com ênfase na Otimização Contínua. O projeto se apoia em aplicações com as quais a equipe está familiarizada. Enfatizam-se algoritmos com sólida base teórica, o que envolve a caracterização precisa dos problemas abordados, com implementação computacional cuidadosa e competitiva, e conexões com Engenharia e Ciências Aplicadas. A equipe do projeto atua no ambiente científico brasileiro há mais de 40 anos, e é sensível às novas tendências e às aplicações modernas da Otimização. Ao longo dos anos, a equipe tem realizado contribuições significativas nas áreas que envolvem métodos de decomposição, métodos quase-Newton, programação quadrática sequencial, métodos de Lagrangiano Aumentado, Restauração Inexata, problemas de grande porte, condições sequenciais de otimalidade, minimização sem derivadas, complexidade algorítmica, reconstrução de imagens e aprendizagem de máquina, entre outras. A experiência acumulada, assim como a incorporação e a renovação do time de pesquisadores no projeto, habilita a equipe a atacar problemas nos quais a função objetivo é difícil, impossível de avaliar, ou de existência questionável, o número de variáveis é enorme ou desconhecido e, finalmente, a incerteza se estende às restrições. A abordagem destes problemas exige necessariamente enfoques interdisciplinares e o impacto almejado é, ao mesmo tempo, científico, econômico e social.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Luís Felipe Cesar da Rocha Bueno - Integrante / Gabriel Haeser - Integrante / Roberto Andreani - Integrante / Leandro Martínez - Integrante / Paulo José da Silva e Silva - Integrante / Francisco de Assis Magalhães Gomes Neto - Integrante / José Mario Martínez - Integrante / Tiara Martini - Integrante / Ernesto Julian Goldberg Birgin - Coordenador / Thiago Siqueira Santos - Integrante / Luiz Leduino de Salles Neto - Integrante / Thadeu Alves Senne - Integrante / Carlile Campos Lavor - Integrante / Daiana Oliveira dos Santos - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.

• 2023 - Atual

  Problemas de corte, empacotamento, dimensionamento de lotes, programação da produção, roteamento e localização e suas integrações em contextos industriais e logísticos, Descrição: TEMÁTICO: 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.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Luís Felipe Cesar da Rocha Bueno - Integrante / Mariá Nascimento - Integrante / Antonio Augusto Chaves - Integrante / Ernesto Julian Goldberg Birgin - Integrante / Kelly Cristina Poldi - Integrante / Maria do Socorro Nogueira Rangel - Integrante / Horacio Hideki Yanasse - Integrante / Reinaldo Morabito - Coordenador / Maria José Pinto - Integrante / Mônica Maria de Marchi - Integrante / Carlos Alberto Alonso Sanches - Integrante / Luiz Gustavo Bizarro Mirisola - Integrante / Nei Yoshihiro Soma - Integrante / Hélio Fushigami - Integrante / Pedro Augusto Munari - Integrante / Roberto Fernandes Tavares - Integrante / Victor Cláudio Bento de Camargo - Integrante / Vitória Pureza - Integrante / Deisemara Ferreira - Integrante / Eli Ângela V Toso - Integrante / Adriana Cristina Cherri Nicola - Integrante / Andréa Carla Gonçalves Vianna - Integrante / Edilaine Martins Soler - Integrante / Sonia Cristina Poltroniere Silva - Integrante / Silvio Alexandre de Araújo - Integrante / Flavio Keidi Miyazawa - Integrante / Lehilton Lelis Chaves Pedrosa - Integrante / Rafael Schouery - Integrante / Carla Taviane Lucke da Silva Ghidini - Integrante / Cleber Damião Rocco - Integrante / Diego Jacinto Fiorotto - Integrante / Claudio Fabiano Motta Toledo - Integrante / Marina Andretta - Integrante / Maristela Oliveira dos Santos - Integrante / Débora Ronconi - Integrante / Leonardo Junqueira - Integrante / Luiz Leduino de Salles Neto - Integrante / Washington Alves de Oliveira - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.

• 2023 - Atual

  UNIVERSAL: Métodos Computacionais de Otimização, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Gabriel Haeser em 27/02/2024., Descrição: A Otimização é uma área da Matemática que se ocupa da minimização de funções e temas relacionados. Todos os paradigmas tradicionais da Matemática em termos de formalização e rigor se aplicam à Otimização, aos quais devem ser acrescentados preceitos da Computação. Mais ainda, é fundamental o envolvimento da Otimização em problemas das Ciências Aplicadas também na construção de modelos. Nossa proposta é avançar o conhecimento nestes três eixos, desenvolvendo teoria matemática que resulte em algoritmos mais eficientes e modelos mais precisos e adequados aos métodos de solução. Em particular, estamos interessados em estudar condições de otimalidade e qualificação que indiquem possíveis adaptações que acarretem melhor desempenho de algoritmos do tipo Lagrangiano Aumentado, Restauração Inexata, Programação Quadrática Sequencial, Programação Dinâmica, Programação Estocástica. Pretendemos progredir nestes tópicos tanto em problemas clássicos quanto em Desigualdades Variacionais, Programação Cônica, Problemas de Equilíbrio, dentre outros. Várias aplicações devem ser abordadas com os algoritmos propostos, tais como Planejamento Energético, Otimização Estrutural, Empacotamento e Cobertura, Impacto do Rompimento de Barragens, etc. Esperamos progredir também em técnicas de processos mais básicos, como otimização irrestrita ou com restrições de caixa, problemas de Quadrados Mínimos, e métodos de Álgebra Linear Computacional, utilizados em nossos algoritmos principais. Sendo assim, pretendemos avançar no desenvolvimento de métodos Espectrais, do tipo Circuncentro, acelerações Quasi-Newton, Levenberg-Marquardt etc. Os membros da equipe têm um histórico de sucesso de como identificar uma oportunidade de melhoria em Métodos Computacionais de Otimização e para cada problema específico temos motivos para acreditar ser possível obter progresso. Como metodologia, seguimos o tradicional da área com demonstrações dos resultados teóricos e validação computacional dos mesmos.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Luís Felipe Cesar da Rocha Bueno - Integrante / Gabriel Haeser - Coordenador / Roberto Andreani - Integrante / José Mario Martínez - Integrante / Ernesto Julian Goldberg Birgin - Integrante / Alfredo Noem Iusem - Integrante / Leonardo Delarmelina Secchin - Integrante / Luiz Rafael Santos - Integrante / Roger Behling - Integrante / Mituhiro Fukuda - Integrante / Vincent Guigues - Integrante / Daiana Oliveira dos Santos - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.

• 2022 - 2025

  Abordagens de otimização para o planejamento integrado de operações logísticas, Descrição: O planejamento logístico é estratégico para o sucesso das operações e tem se tornado mais desafiador à medida que novas tecnologias rompem paradigmas de produção, os mercados são mais globais e eventos diversos impactam toda a cadeia de suprimentos.O contexto dinâmico das operações logísticas demanda abordagens mais integradoras para os problemas de planejamento, acoplando decisões ao longo da cadeia de produção e considerando critérios de desempenho diferentes e por vezes conflitantes. Estas abordagens implicam na investigação aprofundada das interfaces e relacionamento entre os problemas logísticos e a proposição de métodos de resolução mais efetivos, que tragam resultados práticos para empresas públicas e privadas.Este projeto aborda o planejamento de operações logísticas com foco na integração de problemas de nível estratégico-tático e tático-operacional, por exemplo, no planejamento de redes logísticas, direta e reversa; em problemas de roteirização e suas integrações com produção, empacotamento e gestão de estoques; em problemas de produção e distribuição; carregamento e transporte de cargas.A evolução dos sistemas e ambientes de produção tornou as operações logísticas mais dinâmicas e complexas, de forma que o planejamento dessas operações requer técnicas mais elaboradas, que incorporem o impacto entre decisões de diferentes níveis hierárquicos e ao longo de toda cadeia de suprimento.Os sistemas produtivos estão em constante evolução, muitos setores já vivenciam a chamada Indústria 4.0, que tem transformado os ambientes de negócio e exigido maior eficiência logística. Ainda, cenários disruptivos e com dados incertos como o causado pela pandemia de Covid-19 exigem abordagens mais robustas e flexíveis para o planejamento logístico.A metodologia a ser utilizada se baseia na formulação de modelos de otimização e/ou simulação e na proposição de algoritmos exatos e heurísticas para problemas de planejamento integrado de operações logísticas.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Luís Felipe Cesar da Rocha Bueno - Integrante / Antonio Augusto Chaves - Integrante / Horacio Hideki Yanasse - Integrante / Reinaldo Morabito - Coordenador / Pedro Augusto Munari - Integrante / Roberto Fernandes Tavares - Integrante / Victor Cláudio Bento de Camargo - Integrante / Deisemara Ferreira - Integrante / Eli Ângela V Toso - Integrante / Luiz Leduino de Salles Neto - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Outra.

• 2022 - 2024

  Novos avanços em métodos de Restauração Inexata para cobrir novas aplicações, Descrição: Neste projeto são apresentadas alternativas de pesquisa relacionadas a métodos do tipo Restauração Inexata para que seja possível usá-los eficientemente para abordar algumas aplicações interessantes. Propomos que seja feita uma apresentação modular dos algoritmos de forma que alternativas de modificações possam ser feitas sem que toda a teoria precise ser revista. Desta maneira acreditamos que possam ser considerados vários elementos de aceleração para cada problema específico a ser resolvido. Com esta filosofia, pretendemos tratar problemas oriundos de Ciência de Dados e de Otimização Estrutural. No primeiro caso esperamos resolver problemas de otimização com restrições em que seja conveniente a avaliação imprecisa das funções que o definem. Para isso vamos usar uma variável e uma restrição artificiais para controlar o nível de precisão na avaliação das funções envolvidas e tratá-las num esquema de Restauração Inexata. Para Otimização de Estrutural pretendemos apresentar uma globalização de um método de Programação Linear Sequencial usando a teoria de Restauração Inexata desenvolvida e de forma a permitir acelerações específicas do problema de interesse.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Luís Felipe Cesar da Rocha Bueno - Coordenador., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.

• 2019 - 2024

  Temático: Métodos Computacionais de Otimização, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Sandra Augusta Santos em 12/02/2020., Descrição: Nosso grupo atua no ambiente científico brasileiro há 40 anos, e é sensível às novas tendências e às modernas aplicações da Otimização. Ao longo dos anos, este grupo, financiado por sucessivos projetos temáticos da FAPESP, tem realizado contribuições significativas nas áreas que envolvem métodos de decomposição, métodos quase-Newton, programação quadrática sequencial, métodos de Lagrangiano Aumentado, restauração inexata, problemas de porte enorme, condições sequenciais de otimalidade, minimização sem derivadas, complexidade algorítmica, reconstrução de imagens e aprendizagem de máquina, entre outras. A experiência acumulada nestes anos, assim como a incorporação e a renovação do time de pesquisadores no projeto, nos habilita a atacar problemas nos quais a função objetivo é difícil, impossível de avaliar, ou de existência questionável, o número de variáveis é enorme ou desconhecido e, finalmente, a incerteza se estende às restrições. A abordagem destes problemas exige necessariamente enfoques interdisciplinares e o impacto almejado é, ao mesmo tempo, científico, econômico e social.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Luís Felipe Cesar da Rocha Bueno - Integrante / Gabriel Haeser - Integrante / Sandra Augusta Santos - Coordenador / Roberto Andreani - Integrante / Leandro Martínez - Integrante / Paulo José da Silva e Silva - Integrante / Fedor Pisnitchenko - Integrante / Francisco de Assis Magalhães Gomes Neto - Integrante / Lucio Tunes dos Santos - Integrante / Maria Aparecida Diniz Ehrhardt - Integrante / José Mario Martínez - Integrante / Thadeu Alves Senne - Integrante / Ernesto Julian Goldberg Birgin - Integrante / John Lenon Cardoso Gardenghi - Integrante / Lucas Eduardo Azevedo Simões - Integrante / Cilene Muriel Pereira - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.

• 2017 - 2020

  Otimização Topológica no Setor Aeroespacial, Descrição: Um dos problemas mais relevantes no setor aeroespacial consiste em obter o formato de uma estrutura que respeite certas condições físicas e que seja a mais eficiente possível segundo algum critério. Problemas desse tipo enquadram-se na teoria de Otimização Topológica, que visa obter a configuração ideal da estrutura, levando-se em consideração aspectos como a rigidez, os deslocamentos, a intensidade e posição da aplicação de forças e a disponibilidade de material. Usualmente, esses problemas são formulados como problemas de otimização não linear de grande porte, que envolvem a resolução numérica de equações diferenciais no cálculo da função objetivo ou das restrições. Neste projeto, apresentamos possibilidades de pesquisa em temas envolvidos nesse problema, a saber: a eficiência dos métodos dos tipos Programação Linear Sequencial, Programação Linear por Partes Sequencial e Métodos das Assíntotas Móveis em problemas de Otimização Topológica, a resolução dos subproblemas usando o método do Lagrangiano Aumentado, o uso de técnicas do tipo Newton e acelerações quase-Newton, a diminuição do esforço computacional dos sistemas de equações envolvidos e a obtenção de malhas eficientes na discretização deequações diferenciais.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: Luís Felipe Cesar da Rocha Bueno - Coordenador / Thadeu Alves Senne - Integrante / Tiara Martini - Integrante / Marila Aguiar - Integrante / Thiago Siqueira Santos - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.

• 2015 - 2024

  PRONEX - Otimização, Descrição: O objetivo central deste projeto é o estudo abrangente dos principais tópicos da Otimização Contínua, incluindo tanto os avanços teóricos quanto o desenvolvimento de novos métodos computacionais, a implementação dos mesmos através de "software" original e a aplicação destas técnicas à solução de problemas provenientes de outras disciplinas ou do "mundo real" (aplicações a questões de natureza tecnológica).. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Luís Felipe Cesar da Rocha Bueno - Integrante / Gabriel Haeser - Integrante / Sandra Augusta Santos - Integrante / Paulo José da Silva e Silva - Integrante / José Mario Martínez - Integrante / Mikhail Solodov - Coordenador / Ernesto Julian Goldberg Birgin - Integrante / Alfredo Noem Iusem - Integrante.

• 2015 - 2017

  Métodos do tipo Newton para Otimização Linear e Não Linear, Descrição: Neste projeto serão apresentadas alternativas de pesquisa para métodos computacionais de otimização. Nosso foco consiste em investigar métodos do tipo Newton e suas relações com alguns métodos de otimização. Boa parte da pesquisa estará associada a métodos do tipo Restauração Inexata e do tipo Lagrangiano Aumentado. Para Restauração Inexata planejamos desenvolver um algoritmo que use técnicas Newtonianas em seus subproblemas de forma a aproveitar a boa performance de métodos do tipo Programação Quadrática Sequencial, quando possível. Além disso, esperamos expandir os resultados de convergência para algoritmos sem derivadas. Para métodos do tipo Lagrangiano Aumentado vamos propor a ideia bastante inovadora de penalizar restrições simples. Com este conceito esperamos inclusive obter resultados expressivos em programação linear. Por fim, pretendemos também propor um método eficiente para programação não linear que combine os avanços feitos na parte de Restauração Inexata com a alternativa de penalizar restrições simples para tratar as desigualdades.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Luís Felipe Cesar da Rocha Bueno - Coordenador., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.

• 2013 - 2018

  Temático: Métodos Computacionais de Otimização, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Sandra Augusta Santos em 28/02/2018., Descrição: Este projeto é continuação de projetos temáticos anteriores do mesmo grupo, coordenados pelo Prof. José Mario Martínez, o último dos quais se encerrou em 2011 (processo 06-53768-0). Nesta nova etapa a coordenadora será a Profa. Sandra Augusta Santos, mas o Prof. Martínez continuará atuando na equipe. Tem como objetivo o desenvolvimento e a análise de algoritmos para os diferentes aspectos da Otimização, com ênfase na Otimização Contínua. O projeto se apoia em aplicações com as quais o grupo está familiarizado. Enfatizam-se algoritmos com sólida base teórica, o que envolve a caracterização precisa dos problemas abordados, com implementação computacional cuidadosa e competitiva, e conexões com Engenharia e Ciências Aplicadas.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Luís Felipe Cesar da Rocha Bueno - Integrante / Birgin, E. G. - Integrante / Gabriel Haeser - Integrante / Sandra Augusta Santos - Coordenador / Roberto Andreani - Integrante / Leandro Martínez - Integrante / Paulo José da Silva e Silva - Integrante / Fedor Pisnitchenko - Integrante / Francisco de Assis Magalhães Gomes Neto - Integrante / Lucio Tunes dos Santos - Integrante / Marcia Aparecida Gomes Ruggiero - Integrante / Maria Aparecida Diniz Ehrhardt - Integrante / Ana Friedlander - Integrante / MARTÍNEZ, J. M. - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.

• 2013 - Atual

  CeMEAI - Centro de Ciências Matemática Aplicadas à Indústria., Descrição: O foco desta proposta é a transferência de conhecimento matemático para outras áreas da ciência, tecnologia e indústria, por meio de um centro de pesquisa estruturado para esse fim. Todo o conhecimento matemático é, em última análise, aplicável. se não diretamente, por meio de outros conhecimentos. Em algumas áreas da matemática a aplicação é quase ime( Entretanto, a colocação em prática de tal aplicabilidade se encontra muitas vezes travada por tradições incorretas, academicismo mal direcionado e dificuldades operacionais. Nos últimos anos, o crescimento da ciência no Brasil, e da matemática em particular, foi notável. Entretanto, a aplicação tecnológica, muitas vezes medida pelas patentes registradas, não teve o mesmo sucesso. Para fechar essa lacuna é necessário a criação de estruturas institucionais que estabeleçam as pontes entre as ciências matemáticas e aplicações como um objetivo em si mesmo. Não se trata apenas de orientar os trabalhos teóricos a áreas "potencialmente aplicáveis", mas de avançar nas aplicações até as últimas consequências, isto é, sua efetiva implementação na indústria, em sentido amplo. Não é mais possível descansar na posição de que a aplicação é problema de outros. É, de fato, problema de todos e reflete o necessário comprometimento da ciência aplicada e pura com o progresso material e espiritual da sociedade. A estratégia do presente projeto envolve, em primeiro lugar, a aglutinação de grupos destacados nas áreas mais aplicáveis da matemática no Estado visando seu direcionamento para aplicações efetivas. Os grupos selecionados têm demonstrado sua excelência na atividade científica convencional, em primeiro lugar, e em muitos casos, em aplicações relevantes. No CEPID proposto os grupos participantes continuarão com sua atividade científica habitual, e, ao mesmo tempo, desenvolverão "Ações de Transferência" de acordo com o roteiro: 1) Teses de mestrado e doutorado necessariamente vinculadas com aplicações em sentido amplo, com co-orientação explícita de especialistas nesses setores. 2) Realização de pelo menos um Workshop anual de Transferência, onde participarão os membros do CEPID e representantes de indústrias, administração, serviços, setores educativo e tecnológico. 3) Visitas periódicas de membros do CEPID a instituições com potencial para aplicações relevantes. 4) Elaboração de uma publicação interna chamada em princípio "Transference experiences" visando a consolidação de uma publicação mais permanente,. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Luís Felipe Cesar da Rocha Bueno - Integrante / José Alberto Cuminato - Coordenador / Outros Outros - Integrante.

Prêmios