Proyectos Integrativos
Para articular las actividades de investigación de los docentes y estudiantes del PPGMMQ, así como para delimitar el alcance de actuación del programa en el proceso de discusión del Plan Estratégico del PPGMMQ, se han delineado los siguientes proyectos integradores.
Proyecto 1:
Título: Técnicas de Inteligencia Computacional y Optimización para la resolución de problemas reales
Linhas de Pesquisa:Inteligencia Computacional y Optimización; Modelado y Análisis Cuantitativo.
Descripción: El presente proyecto de investigación tiene como objetivo aplicar técnicas de Inteligencia Computacional y Optimización para resolver problemas provenientes de empresas públicas y privadas. El proyecto se centra en problemas relacionados con la industria y los servicios en general, como la producción en los sectores primario, secundario y terciario; transporte; educación; energía, entre otros. Entre los métodos para resolver dichos problemas se pueden mencionar la programación matemática, la simulación computacional, las heurísticas y metaheurísticas, la lógica difusa, el aprendizaje automático, entre otros.
Proyecto 2:
Título: Avances teóricos y aplicaciones en Estadística y Probabilidad
Líneas de Investigación: Inteligencia Computacional y Optimización; Modelado y Análisis Cuantitativo
Equipo Docente: : Gualberto Montalvo (Líder), Juvêncio Nobre, Charles Cavalcante, José Ailton Alencar, Rafael Farias, Silvia Freitas, André Jalles, Leandro Rêgo, Anselmo Pitombeira, Guilherme Barreto, Giannini Italino e Ronald Nojosa
Descripción: La Estadística es una ciencia que puede aplicarse en casi todas las áreas del conocimiento, adaptándose y creciendo continuamente para ofrecer soluciones a numerosos problemas prácticos y teóricos. En este contexto, la Estadística se considera una disciplina interdisciplinaria que busca servir como base o soporte para descubrimientos científicos en diversos ámbitos. A su vez, la Teoría de la Probabilidad constituye la base teórica de los métodos estadísticos; comprender los fundamentos de la probabilidad es crucial para seleccionar métodos adecuados, ya sean clásicos o bayesianos, y para interpretar correctamente los resultados de los análisis estadísticos.La Estadística y la Probabilidad abarcan áreas muy amplias de la ciencia, que incluyen subáreas como modelos de regresión, análisis multivariado, control de calidad, diseño de experimentos, teoría de clasificación, teoría de decisiones, teoría de juegos, series temporales, distribuciones de probabilidad, procesos estocásticos, entre otras. Muchas de estas áreas proponen métodos que se utilizan ampliamente en campos como el Aprendizaje Automático, la Inteligencia Artificial y las Ciencias de Datos. El objetivo general de este proyecto es desarrollar teorías y métodos nuevos relacionados con la modelización, inferencia, optimización y diagnóstico estadístico, así como aplicar estos métodos para resolver problemas reales en diversas áreas científicas.
Proyecto 3:
Título: Aplicaciones de grafos en redes complejas y análisis de conflictos
Líneas de Investigación: Inteligencia Computacional y Optimización; Modelado y Análisis Cuantitativo
Equipo Docente: Leandro Rêgo (Líder), Manoel Campêlo, Carlos Diego Rodrigues, Giannini Italino, Jesus Ossian da Cunha e Ascânio Dias Araújo.
Descripción: Los grafos son estructuras matemáticas utilizadas para modelar las relaciones entre pares de elementos en un conjunto dado. Con la rápida propagación de las redes sociales computacionales, el uso de grafos ha facilitado el estudio de diversos problemas en áreas de modelado y optimización, estrechamente vinculadas con la ciencia de datos. El análisis de redes complejas, especialmente las redes sociales, ha demostrado ser relevante en varios contextos, como la investigación de tendencias de comportamiento, análisis de preferencias, alineación de propósitos/ideas, cohesión/tensión intra e intergrupos, entre otros. La información obtenida a partir de este conocimiento puede aplicarse en la resolución de una amplia gama de problemas, como la formación de equipos de trabajo, sistemas de recomendación en tiendas en línea, campañas políticas, sistemas de patrullaje, entre otros.Por otro lado, los grafos también se utilizan para modelar escenarios y transiciones entre ellos en situaciones de conflicto, donde las partes involucradas controlan las transiciones entre escenarios. A través de un análisis de estabilidad, se busca identificar qué escenarios son satisfactorios para todas las partes involucradas, con el objetivo de resolver los conflictos. Este proyecto reúne varios subproyectos bajo este gran tema, que abordan problemas más específicos mencionados anteriormente, todos ellos centrados en la aplicación de grafos para resolver problemas prácticos. Para abordar estos problemas, se emplean herramientas provenientes tanto de las ciencias sociales (como psicología, sociología y antropología) como de las ciencias exactas y tecnológicas (como matemáticas, estadísticas, física e informática). La intersección de estos subproyectos crea un entorno integrador que facilita la solución de los problemas estudiados y fomenta la colaboración entre los investigadores involucrados.
Proyecto 4:
Título: Optimización matemática: modelos, métodos y aplicaciones
Línea de Investigación: Inteligencia Computacional y Optimización; Modelado y Análisis Cuantitativo
Equipo Docente: Manoel Campêlo (Líder), Rafael Andrade, Albert Muritiba, Anselmo Pitombeira, Bruno Prata, Carlos Diego Rodrigues, Jesus Cunha, Michael Souza, Ricardo Coelho, Nelson Maculan Filho.
Descripción: La optimización matemática proporciona herramientas valiosas para resolver problemas complejos que buscan el mejor uso de recursos y datos. A partir de la formulación de modelos de optimización, se describen y resuelven problemas teóricos y prácticos utilizando métodos matemáticos y computacionales. Integrando las competencias y experiencias complementarias de investigadores del MMQ y sus colaboradores, este proyecto tiene como objetivo abordar una variedad de problemas de optimización, ya sean teóricos, posiblemente motivados por aplicaciones específicas, o emergentes directamente de escenarios reales. Las líneas generales de actuación incluyen: (i) Proposición, evaluación y validación de modelos de optimización matemática para los problemas o aplicaciones considerados; (ii) Desarrollo, perfeccionamiento o adaptación de técnicas y algoritmos de resolución para los problemas estudiados, utilizando enfoques exactos, aproximativos, heurísticos, metaheurísticos y estrategias de descomposición; (iii) Evaluación del rendimiento computacional de los métodos propuestos o de su efectividad en la resolución de instancias reales; (iv) Estudio teórico de las propiedades de los problemas que puedan apoyar las otras líneas de acción. En esta perspectiva, el proyecto tiene como objetivo contribuir significativamente al avance del conocimiento científico en esta área, al tiempo que busca resolver problemas reales de la sociedad en diversos campos de actuación.
