Vice-reitoria para Assuntos Acadêmicos

Dissertações de mestrado e trabalhos de iniciação científica do Departamento de Engenharia Industrial conquistaram o Prêmio de Melhor Dissertação, o Prêmio de Melhor Iniciação Científica e duas menções honrosas no 54º Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional (SBPO), realizado no início do mês em Juiz de Fora, MG.

Mestrado – Efficient Labeling Algorithms for Adjacent Quadratic Shortest Paths, primeiro lugar entre as dissertações, tem autoria dos alunos João Marcos Dusi Vilela, Bruno Fânzeres dos Santos e Rafael Martinelli. O foco principal foi estudar o Adjacent Quadratic Shortest Path Problem (AQSPP), que consiste em encontrar o caminho mais curto em um grafo direcionado, quando sua componente de peso total também inclui o impacto de arcos consecutivos.

– Fornecemos uma descrição formal do AQSPP e propusemos uma extensão do algoritmo de Dijkstra para resolver AQSPPs em tempo polinomial, fornecendo uma prova de sua 'corretude'. Introduzimos uma melhoria no algoritmo aqA*, que se baseia em uma busca regressiva para estimar o custo total, informaram os autores, que avaliaram ainda o desempenho de ambos os algoritmos comparando seu desempenho relativo com algoritmos de referência da literatura científica e realizaram uma coleção completa de análise de sensibilidade dos métodos em um conjunto de instâncias do problema usando grafos gerados aleatoriamente. Os resultados numéricos sugeriram que aqA* supera todos os outros algoritmos, com desempenho significativamente superior às alternativas consideradas.

A menção honrosa de dissertação foi para The RSI Allocation Problem: exact and heuristic methods, de autoria dos alunos Mariana Alves Londe, Luciana de Souza Pessoa e Carlos Eduardo de Andrade. O estudo modelou a alocação do Root Sequence Index (RSI) – utilizado em redes de comunicação sem fio para alocar canais entre o equipamento do usuário e a estação rádio base – como uma generalização do clássico Problema de Coloração de Grafos, indicando que deve existir uma distância mínima e uma máxima entre as cores de dois rádios vizinhos, já que valores próximos podem causar colisões, levando a falhas de serviço e à degradação de performance. O trabalho apresentou métodos para alocar o RSI minimizando o risco de colisões para dois modos diferentes de operação encontrados em redes. Os modelos exatos e as metaheurísticas foram explorados e comparados em instâncias obtidas de cenários reais.

Iniciação Científica – O 1º lugar foi concedido ao trabalho Localização de centros de serviços para idosos: uma aplicação do problema de cobertura máxima, de autoria dos alunos Raphael Bittencourt, Luciana de Souza Pessoa, Helena Ramalhinho Lourenço e Jesica de Armas. O estudo teve foco na cidade de Barcelona (Espanha) e objetivou analisar a localização de centros de serviço para idosos, espalhados por diversos locais das cidades espanholas, atendendo a um número diferente de idosos em cada situação. Isto num cenário de crescente número de idosos, demonstrando um período de transição demográfica.

De acordo com os autores, a nova realidade impacta no modo como os governos devem se comportar em relação a sua população, já que é necessário um foco maior em pessoas com idade avançada. Uma das medidas adotadas pelo governo espanhol para atender esse segmento da população foi a criação de centros de serviço para idosos atendendo a um número diferente de idosos em cada situação. Para alcançar a meta, foram utilizados conceitos de problemas de localização, em especial o problema de cobertura máxima, possibilitando analisar o potencial de atendimento da demanda comparando a solução corrente e a solução proposta para ampliação do número de centros de serviço.

A Menção Honrosa foi dada ao trabalho Identifying Representative Days of Wind Speed in Brazil Using Machine Learning Techniques, de autoria dos alunos Rafaela Moreira de Azevedo Ribeiro e Bruno Fânzeres dos Santos, e utilizou técnicas de Machine Learning para encontrar padrões similares da velocidade do vento em dados horários variantes no tempo, a fim de identificar dias representativos comuns, cruciais para planejamento, designing, operação e avaliação de sistemas de energia com fontes renováveis. O estudo apresentou análises descritivas baseadas em dados reais em locais com alta capacidade instalada de energia eólica atual e altos níveis potenciais de produção, mais especificamente nas regiões Nordeste e Sul.