Thiago Alves de Queiroz, PhD

Associate Professor of the Institute of Mathematics and Technology (IMTec)

Address: Av. Dr. Lamartine P. Avelar, 1120, Setor Universitário, 75704-020, 

Building M, 3th floor, IMTec, room 06, Catalão, Goiás, Brazil.

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E-mail: taq@ufcat.edu.br

Academic Background:

Main Research Interests:

Journal Publications (and instances):

A complete and continuously updated list of my publications (journals, books, chapters, and conferences) and research projects can be found in my CV Lattes. Most of my publications are also indexed by Google Scholar, ORCID, and DBLP.


Students:

A continuously updated list of students under my supervision can be found in my CV Lattes.

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Master of Science:

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Informações sobre Orientações (in Portuguese):

Nesta seção há informações para alunos interessados em orientação na graduação (iniciação científica e trabalho final de curso) ou na pós-gradução (mestrado, doutorado e pós-doutorado). Se você estiver interessado em orientação, envie um e-mail para taq@ufcat.edu.br falando um pouco sobre você, ou venha a minha sala para uma conversa.

Sobre Mim

Eu tenho graduação em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Goiás (2004-2007), com um período de estágio no Centro Internacional de Investigación de Métodos Computacionales – CONICET, em Santa Fé - Argentina, mestrado em Engenharia Mecânica pela Universidade Federal de Uberlândia (2007-2008) e doutorado em Ciência da Computação pelo Instituto de Computação, da Universidade Estadual de Campinas (2008-2010). Minha tese de doutorado é sobre algoritmos para problemas de corte e empacotamento.

Também realizei pós-doutorado na Universidade de Campinas (2013-2014), Brasil, Universidade de São Paulo (2017), Brasil, e University of Modena and Reggio Emilia (2019), Itália. Desde 2016, sou Editor Associado do periódico Pesquisa Operacional para o Desenvolvimento (ISSN: 1984-3534), que é mantido pela Sociedade de Brasileira de Pesquisa Operacional. E, desde 2017 sou bolsista de Produtividade e Pesquisa do CNPq.

Desde 2010 sou professor (atualmente Professor Associado) da Unidade de Matemática e Tecnologia, da Universidade Federal de Catalão, que foi criada pelo desmembramento do Campus Catalão da Universidade Federal de Goiás. Em 2020 também assumi o cargo de Diretor de Pesquisa da Universidade Federal de Catalão, respondendo junto a Pró-Reitoria de Pesquisa, Pós-Graduação e Inovação.

Meu principal interesse de pesquisa está na Pesquisa Operacional, em especial na área de Otimização Combinatória. O interesse é estudar problemas de corte e empacotamento, roteamento de veículos, escalonamento de tarefas, localização de facilidades e suas integrações. Para resolver esses problemas, busca-se pelo desenvolvimento de algoritmos exatos (programação dinâmica; branch-and-bound; branch-and-price; branch-and-cut, etc...) e heurísticas, incluindo metaheurísticas (algoritmo genético; recozimento simulado; busca Tabu; busca em vizinhança variável; etc.).

Área de Pesquisa

Nos problemas de Otimização Combinatória buscamos por uma solução de menor custo (ou maior valor) dentro de um conjunto discreto (finito ou infinitamente enumerável) de soluções. Esses problemas representam diferentes aplicações reais, como o carregamento de objetos em contêineres, o roteamento de veículos no transporte, a escolha de locais para abrir novas indústrias, a construção de jornadas de trabalho, entre outras.

Devido ao contexto em que esses problemas surgem, eles podem ser tratados conforme o momento em que as decisões são tomadas, isto é, com informações disponíveis a priori ou sendo reveladas em tempo real. Tem-se ainda a questão das informações serem conhecidas com certeza ou não quando uma decisão for tomada.

Como estamos interessados em apresentar soluções para esses problemas, podemos desenvolver algoritmos exatos, que encontram uma solução ótima (ou seja, a melhor possível). Neste caso, entre as técnicas utilizadas estão: programação linear inteira, programação dinâmica, enumeração implícita e programação por restrições. Contudo, os principais problemas são NP-difíceis, implicando que não existem algoritmos exatos que executem em tempo polinomial no tamanho da entrada a não ser que P seja igual a NP.

Embora não existam algoritmos rápidos para tais problemas, desejamos obter soluções boas rapidamente. Para tanto, podemos desenvolver heurísticas, que são algoritmos guiados por ações inteligentes visando encontrar uma boa solução, não necessariamente a ótima. A ideia é avaliar apenas um subconjunto do espaço de soluções. Existe ainda as meta-heurísticas, que são heurísticas genéricas, caracterizadas por escolhas aleatórias e/ou determinísticas e informações de resultados anteriores, que podem ser aplicadas no problema desejado fazendo poucas modificações.

Listo alguns problemas que tenho trabalho de forma separada e/ou integrada, investigando-os do ponto de vista teórico (isto é, analisar a estrutura combinatória do problema), bem como do ponto de vista algorítmico (isto é, desenvolver eficazes métodos de solução):