Gustavo Delazeri

Atualmente é estudante de graduação no Instituto de Informática da Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS). Foi bolsista de iniciação científica do grupo de Algoritmos e Otimização do Instituto de Informática, orientado pelo professor Marcus Ritt. Durante o ano de 2022, foi bolsista do grupo de pesquisa de Design de Sistemas Microeletrônicos da Universidade de Kaiserslautern. Tem experiência nas áreas otimização combinatória e pesquisa operacional.

Informações coletadas do Lattes em 19/04/2024

Acadêmico

Formação acadêmica

Graduação em andamento em Ciência da Computação

2018 - Atual

Universidade Federal do Rio Grande do Sul

Ensino Médio (2º grau)

2014 - 2016

Escola Estadual de Ensino Médio Nova Bréscia

Idiomas

Bandeira representando o idioma Inglês

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

Bandeira representando o idioma Português

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

Produções bibliográficas

  • DELAZERI, G. ; Ritt, M ; DE SOUZA, M . Comparing Surrogate Models for Tuning Optimization Algorithms. In: Learning and Intelligent Optimization. LION 2022, 2022, Milos Island, Greece. Lecture Notes in Computer Science. Cham: Springer, 2022. v. 13621. p. 347-360.

  • DELAZERI, GUSTAVO . Fast Heuristics for Traveling Salesman Problems with Multiple Flying Sidekicks. In: 2021 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC), 2021, Kraków. 2021 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC), 2021. p. 1365.

Histórico profissional

Endereço profissional

  • Universidade Federal do Rio Grande do Sul. , UFRGS - Campus do Vale, Agronomia, 91509900 - Porto Alegre, RS - Brasil, Telefone: (51) 981517341

Experiência profissional

2020 - 2022

Universidade Federal do Rio Grande do Sul

Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Iniciação Científica, Carga horária: 20, Regime: Dedicação exclusiva.

Outras informações:
Estudos na área de configuração automática de algoritmos. Orientado pelo professor Marcus Rolf Peter Ritt. Bolsas da CNPQ e da FAPERGS. Nesse período, estudou a viabilidade de usar modelos de aprendizado de máquina para auxiliar o processo de design de novos configuradores. Um artigo foi elaborado descrevendo nossos resultados.

2019 - 2020

Universidade Federal do Rio Grande do Sul

Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Iniciação Científica, Carga horária: 20, Regime: Dedicação exclusiva.

Outras informações:
Estudo de Abordagens Heurísticas para o Problema de Roteamento de Drones. Orientado pelo professor Marcus Rolf Peter Ritt. Bolsa da FAPERGS. Nesse período, estudou uma extensão do problema do caixeiro viajante que permite a utilização de drones. A conclusão do trabalho foi a escrita de um artigo propondo uma nova heurística para resolver o problema

Atividades

  • 07/2020 - 02/2022

    Pesquisa e desenvolvimento, Instituto de Informática.,Linhas de pesquisa

2022 - 2023

Technische Universität Kaiserslautern, TU/Kaiserslauter

Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Assistente de pesquisa, Carga horária: 20, Regime: Dedicação exclusiva.

Outras informações:
Nesse período, estudou a aplicação de técnicas de configuração automática de algoritmos para a exploração do espação de design do subsistema de memória. Atuou no desenvolvimento de uma plataforma que permite a otimização de certos aspectos de um subsistema de memória (e.g. consumo de energia) usando um configurador de algoritmos. O trabalho foi concluído com a escrita de um artigo descrevendo a abordagem.