MC1:  Modelos de Decisão em Confiabilidade, Manutenção e Risco
Lançamento do Livro “Multicriteria and Multiobjective Models for Risk, Reliability and Maintenance Decision Analysis“. International Series in Operations Research & Management Science”. Vol 231. New York: Springer, 2015. 416p.

Autores: Adiel T de Almeida,  Cristiano Cavalcante, Marcelo Alencar, Rodrigo Ferreira, Adiel Almeida-Filho, Thalles Garcez

Resumo:

Este minicurso tem por objetivo dar uma visão integrada de conceitos e métodos multicritérios (MCDM) para problemas no contexto de Risco, Confiabilidade e Manutenção (RRM – Risk, Reliability and Maintenance).

Os principais pontos a serem abordados envolvem a conexão entre MCDM e os principais aspectos envolvidos em problemas de RRM. Serão Abordados os seguintes pontos: framework para construção de modelos de decisão multicritério, aplicações em RRM, e construção de modelos de decisão para RRM. Dentre as aplicações e modelos de decisão são consideradas vários problemas em RRM, com destaque para os sequintes tópicos: análise e gerenciamento de risco, manutenção preventiva, manutenção preditiva, terceirização, gerenciamento de sobressalentes, alocação de redundâncias, design em RRM, planejamento da manutenção, com base no livro texto.

 

MC2: Problemas de Roteamento de Veículos: Abordagens Eficientes Sequenciais e Paralelas em Ambientes Heterogêneos (CPU & GPU).

Autores: Luiz Satoru Ochi (IC-UFF) e Igor Machado Coelho (IME-UERJ), Puca Huachi Vaz Penna (INF-UFF).

http://www2.ic.uff.br/~satoru/

DOWNLOAD DOS SLIDES DO MINICURSO

Resumo:

Os Problemas de Roteamento de Veículos (PRV) – The Vehicle Routing Problems (VRP), são um dos temas mais populares dentro da Pesquisa Operacional, Computação e Engenharias nas últimas décadas. Isso se deve em parte pelo fato dos modelos de PRV serem muito complexos (NP-Hard); possuírem muitas aplicações reais e pelo fato de na prática, os métodos desenvolvidos para esta classe de problemas conseguirem bons resultados operacionais.

Neste mini-curso, apresentamos os métodos considerados os mais eficientes na atualidade com ênfase nos algoritmos híbridos conjugando conceitos de diferentes Meta-heurísticas como também reunindo Métodos Exatos com Meta-heurísticas num único algoritmo. Numa segunda etapa, o curso irá enfocar implementações eficientes de algoritmos em ambientes heterogêneos (CPU & GPU).