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.

1. Ferreira, K. M.; Munari, P.; Queiroz, Thiago A.; Archetti, C.; Morabito, R. Exact methods for the split delivery vehicle routing problem with two-dimensional loading constraints. Submitted, 2024.

   • Instances

2. Donizette, A. C.; Rocco, C. D.; Queiroz, Thiago A. Predicting leishmaniasis outbreaks in Brazil using machine learning models based on disease surveillance and meteorological data. Operations Research for Health Care, v. 44, p. 100453, 2025.

3. Borges, Y. G. F. ; de Lima, V. L.; Miyazawa, Flávio K.; Pedrosa, L. L. C.; Queiroz, Thiago A.; Schouery, R. C. S. Algorithms for the bin packing problem with scenarios. Journal of Combinatorial Optimization, v. 48, p. 34-62, 2024.

4. Bolsi, B.; Queiroz, Thiago A.; de Lima, V.; Kramer, A.; Iori, M. Assigning multi-skill configurations to multiple servers with a Scenario-Based Planning and Recombination Approach. Computers & Operations Research, v. 169, p. 106719, 2024. 

5. Martin, M.; Queiroz, Thiago A.; Morabito, R. Solving the three-dimensional open-dimension rectangular packing problem: A constraint programming model. Computers & Operations Research, v. 167, p. 106651, 2024. 

6. Ferreira, K. M.; Queiroz, Thiago A.; Munari, P.; Toledo, F. M. B. A variable neighborhood search for the green vehicle routing problem with two-dimensional loading constraints and split delivery. European Journal of Operational Research, v. 316, n. 2, p. 597-616, 2024. 

   • Instances

7. Cavecchia, M.; Queiroz, Thiago A.; Iori, M.; Lancellotti, R.; Zucchi, G. An Optimization-Based Decision Support System for Multi-trip Vehicle Routing Problems. SN Computer Science, v. 5, p. 225, 2024.

8. Mandal, S. K.; Queiroz, Thiago A.; Miyazawa, F. K. A biased random key genetic algorithm for 2D strip packing problem with order and stability constraints. Pesquisa Operacional, v. 44, p. e284365, 2024.

9. Côté, J.-F.; Queiroz, Thiago A.; Gallesi, F.; Iori, M. A branch-and-regret algorithm for the same-day delivery problem. Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, v. 177, p. 103226, 2023.

10. Queiroz, Thiago A.; Iori, M; Kramer, A.; Kuo, Y.-H. Dynamic Scheduling of Patients in Emergency Departments. European Journal of Operational Research, v. 310, p. 100-116, 2023.

11. Bolsi, B.; de Lima, V. L.; Queiroz, Thiago A.; Iori, M. Heuristic algorithms for integrated workforce allocation and scheduling of perishable products. International Journal of Production Research, v. 61, p. 7048-7063, 2023.

12. Nascimento, O. X.; Queiroz, Thiago A.; Junqueira, L. A MIP-CP based approach for two- and three-dimensional cutting problems with staged guillotine cuts. Annals of Operations Research, v. 316, p. 805-835, 2022.

13. Ferreira, K. M.; Queiroz, Thiago A. A simulated annealing based heuristic for a location-routing problem with two-dimensional loading constraints. Applied Soft Computing, v. 118, p. 108443, 2022.

    • Instances

14. Junqueira, L.; Queiroz, Thiago A. The static stability of support factor-based rectangular packings: an assessment by regression analysis. International Transactions in Operational Research, v. 29, p. 574-599, 2022.

15. Silva, L. C.; Queiroz, Thiago A.; Toledo, F. M. B. Integer formulations for the integrated vehicle routing problem with two-dimensional packing constraints. Pesquisa Operacional, v. 42, p. e248686, 2022.

16. Oliveira, L. A.; de Lima, V. L.; Queiroz, Thiago A.; Miyazawa, F. K. Comparing a static equilibrium based method with the support factor for horizontal cargo stability in the container loading problem. Pesquisa Operacional, v. 41, p. e240379, 2021.

17. Ferreira, K. M.; Queiroz, Thiago A; Toledo, Franklina M. B. An exact approach for the green vehicle routing problem with two-dimensional loading constraints and split delivery. Computers & Operations Research, v. 136, p. 105452, 2021.

18. Nascimento, O. X.; Queiroz, Thiago A.; Junqueira, L. Practical Constraints in the Container Loading Problem: Comprehensive Formulations and Exact Algorithm. Computers & Operations Research, v. 128, p. 105186, 2021.

    • Instances

19. Melo, L. V.; Queiroz, Thiago A. Integer Linear Programming Formulations for the RCPSP considering Multi-Skill, Multi-Mode, and Minimum and Maximum Time Lags. IEEE Latin America Transactions, v. 19, n. 1, p. 5-16, 2021.

20. Oliveira, L. A.; de Lima, V. L.; Queiroz, Thiago A.; Miyazawa, F. K. The container loading problem with cargo stability: a study about support factor, mechanical equilibrium, and grids. Engineering Optimization, v. 53, n. 7, p. 1192-1211, 2021.

21. Almeida Cunha, J. G.; de Lima, V. L.; Queiroz, Thiago A. Grids for cutting and packing problems: a study in the 2D knapsack problem. 4OR-A Quarterly Journal of Operations Research, v. 18, n. 3, p. 293-339, 2020.

22. Queiroz, Thiago A.; Mundim, L. R. Multiobjective pseudo-variable neighborhood descent for a bicriteria parallel machine scheduling problem with setup time. International Transactions in Operational Research, v. 27, p. 1478-1500, 2020.

23. Queiroz, Thiago A.; Bracht, E. C.; Miyazawa, F. K.; Bittencourt, M. L. An extension of Queiroz and Miyazawa’s method for vertical stability in two-dimensional packing problems to deal with horizontal stability. Engineering Optimization, v. 51, n. 6, p. 1049-1070, 2019.

• Instances

24. Marques, R. R.; Queiroz, Thiago A.; Borges, R. A. A Robust Model for the Bases Location and Ambulances Allocation Problem. IEEE Latin America Transactions, v. 17, n. 11, p. 1887-1893, 2019.

25. Nascimento, O. X.; Melo, L. V.; Queiroz, Thiago A. A Comparative Study of Approaches to the Single Container Loading Problem. International Journal of Advances in Science, Engineering and Technology, v. 7, p. 13-18, 2019.

26. Ferreira, K. M.; Queiroz, Thiago A. Two effective simulated annealing algorithms for the location-routing problem. Applied Soft Computing, v. 70, p. 389-422, 2018.

27. Mundim, L. R.; Queiroz, Thiago A. Using a variable neighborhood search to solve a bi-objective identical parallel machine scheduling problem. Electronic Notes in Discrete Mathematics, v. 66, p. 127-134, 2018.

28. Queiroz, Thiago A.; Del Bianco Hokama, P. H.; Schouery, R. C. S.; Miyazawa, F. K. Two-dimensional Disjunctively Constrained Knapsack Problem: Heuristic and Exact Approaches. Computers & Industrial Engineering, v. 105, p. 313-328, 2017.

29. Mundim, L. R.; Andretta, M.; Queiroz, Thiago A. A biased random key genetic algorithm for open dimension nesting problems using no-fit raster. Expert Systems with Applications, v. 81, p. 358-371, 2017.

30. Lopes, Mauro Cardoso; de Andrade, Carlos Eduardo; Queiroz, Thiago A; Resende, M. G. C.; Miyazawa, F. K. Heuristics for a hub location-routing problem. Networks (New York, N.Y. Print), v. 68, p. 54-90, 2016.

31. Nascimento, O. X.; Almeida Cunha, J. G.; Queiroz, Thiago A. Solving the orthogonal packing problem with different types of grid and practical constraints. Pesquisa Operacional para o Desenvolvimento, v. 8, p. 236-264, 2016.

32. Lyra, M. S.; Queiroz, Thiago A. Linear Programming: A Contextualization by using Linear Systems. Ciência e Natura, v. 37, p. 103-112, 2015.

33. Queiroz, Thiago A.; Miyazawa, F. K.; Wakabayashi, Yoshiko. On the L-approach for generating unconstrained two-dimensional non-guillotine cutting patterns. 4OR-A Quarterly Journal of Operations Research, v. 13, p. 199-219, 2015.

34. Gonçalves, R. F.; Queiroz, Thiago A. The Knapsack Problem with Three Practical Constraints. Procedia Computer Science, v. 29, p. 2192-2200, 2014.

35. Queiroz, Thiago A.; Miyazawa, F. K. Order and static stability into the strip packing problem. Annals of Operation Research, v. 223, p. 137-154, 2014.

36. Queiroz, Thiago A.; Miyazawa, F. K. Two-dimensional strip packing problem with load balancing, load bearing and multi-drop constraints. International Journal of Production Economics, v. 145, p. 511-530, 2013.

37. Queiroz, Thiago A.; Miyazawa, F. K Wakabayashi, Y.; Xavier, E. C. Algorithms for 3D guillotine cutting problems: Unbounded knapsack, cutting stock and strip packing. Computers & Operations Research, v. 39, p. 200-212, 2012.

38. Del Valle, A. M.; Queiroz, Thiago A.; Miyazawa, F. K.; Xavier, E. C. Heuristics for two-dimensional knapsack and cutting stock problems with items of irregular shape. Expert Systems with Applications, v. 39, p. 12589-12598, 2012.

39. Queiroz, Thiago A.; Saramago, S. F. P.; Santee, D. M. Optimization of Semi-Buried Columns Using Genetic Algorithms and Differential Evolution: A Comparative Study. Mecánica Computacional, v. XXVII, p. 2633-2651, 2008.

40. Queiroz, Thiago A.; Santee, D. M. Mathematical Modelling and Comparison of Numerical Methods Applied to Vibration of Semi-Buried Columns in a Non-Linear Soil. Mecánica Computacional, v. XXV, p. 1013-1032, 2006.

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

Current Students: 

Master of Science:

1. Lucas Guesser Targino da Silva. "Packing problems with stability constraints". Co-advisor. Institute of Computing / UNICAMP. Funding: CAPES. 2017-Present.

Previous Students:

PhD:

1. Vinícius Loti de Lima. "Algorithms for cutting, packing, and routing problems". Co-advisor. Institute of Computing / UNICAMP. Funding: FAPESP. 2017-2021.

2. Kamyla Maria Ferreira. "Vehicle routing integrated with container loading". Co-advisor. Institute of Mathematics and Computer Sciences / USP. Funding: CAPES. 2018-2022.

Master of Science:

1. Mariana Ferreira de Carvalho Chaves. "Otimização de quadro de horários utilizando algoritmos heurísticos". Institute of Mathematics and Technology / UFCAT. Funding: CAPES. 2022-2024.

2. Gislene da Silva Fonseca. "Transporte de Pacientes dentro de Hospitais". Institute of Mathematics and Technology / UFCAT. Funding: FAPEG. 2021-2023.

3. Riccardo Ferraro. "Scheduling problems for an Emergency Department". Co-advisor. Department of Sciences and Methods for Engineering / UNIMORE. 2019-2020.

4. Luca Manelli. "Analysis and optimization within a production department". Co-advisor. Department of Sciences and Methods for Engineering / UNIMORE. 2019-2019.

5. Francesco Gallesi. "Optimization methods for urgent delivery". Co-advisor. Department of Sciences and Methods for Engineering / UNIMORE. 2019-2019.

6. Oliviana Xavier do Nascimento. "Single container loading problem: exact approach and practical constraints". Institute of Mathematics and Technology / UFCAT. Funding: CAPES. 2018-2019.

7. Luciana Vieira de Melo. "Integer linear programming models for variants of the resource constrained project scheduling problem". Faculty of Engineering / UFCAT. 2018-2019.

8. Kamyla Maria Ferreira. "Proposal of a framework for problems that integrate location, routing, and packing decisions". Institute of Mathematics and Technology / UFCAT. Funding: CAPES. 2016-2018.

9. Jéssica Gabriela de Almeida Cunha. "Comparison of Grids to Cutting and Packing Problems". Institute of Mathematics and Technology / UFCAT. Funding: CAPES. 2016-2018.

10. Liliane de Azevedo Oliveira. "Load stability in the container loading problem". Institute of Mathematics and Technology / UFCAT. Funding: FAPEG. 2015-2017.

11. Lorrany Cristina da Silva. "Models for the vehicle routing problem with two-dimensional packaging restrictions". Institute of Mathematics and Technology / UFCAT. Funding: CAPES. 2015-2017. 

12. Tiago dos Santos Almeida. "Mathematical model for the definition of industrial packaging: case study in an automobile industry". Co-advisor. Institute of Mathematics and Technology / UFCAT. Funding: FAPEG. 2014-2016.

13. Raina Ribeiro Marques. "Application of a robust approach in the ambulance location problem with a case study in the city of Catalão - Goiás". Institute of Mathematics and Technology / UFCAT. Funding: CAPES. 2014-2016.

14. André Luis de Souza Neto. "Linear programming and analytical geometry". Institute of Mathematics and Technology / UFCAT. 2012-2014.

15. Marcelo Simplício de Lyra. "A proposal for teaching linear programming in high school". Institute of Mathematics and Technology / UFCAT. Funding: CAPES. 2012-2014.

Undergraduate:

1. Ruan Myller Magalhães de Oliveira. "Algoritmo de Reotimização para o Problema Dinâmico de Coleta e Entrega de Pacientes". Institute of Mathematics and Technology / UFCAT. Funding: CNPq. 2022-2024.

2. Gabriel Percival Stoppa. "Gerenciando a alocação de produtos em centros de distribuição". Co-advisor. Institute of Mathematics and Technology / UFCAT. Funding: UFCAT. 2022-2023.

3. Ian Schatzman Marcelino Santee. "Métodos exatos para um problema da mochila determinístico". Institute of Mathematics and Technology / UFCAT. Funding: CNPq. 2022-2023. 

4. Antony Marcolino Silva. "Otimização da coleta e entrega dinâmica de pacientes dentro de um hospital". Institute of Mathematics and Technology / UFCAT. Funding: CNPq. 2020-2022.

5. Alexandre Magno Bernardes Fonseca. "Programação de pacientes e equipes médicas em hospitais". Institute of Mathematics and Technology / UFCAT. 2020-2021.

6. Laura Vaccari. "Schedulazione del personale di un call center". Co-advisor. Department of Sciences and Methods for Engineering / UNIMORE. 2021-2021.

7. Andressa Rodrigues de Araújo. "Scheduling of jobs in parallel machines with setup". Institute of Mathematics and Technology / UFCAT. 2020-2021.

8. Leonardo Martins Freiria. "Optimizing project’s scheduling with a tabu search heuristic". Institute of Mathematics and Technology / UFCAT. Funding: CNPq. 2017-2018.

9. Ricardo Vinicio Silva Martins. “Support decision tool for determining the location of depots combined with routes for vehicles”. Institute of Mathematics and Technology / UFCAT. Funding: CNPq. 2017-2018.

10. Vinícius Loti de Lima. “Branch-and-price algorithm for the cutting-stock problem”. Institute of Mathematics and Technology / UFCAT. Funding: CNPq. 2016-2017.

11. Oliviana Xavier do Nascimento. “Applying constraint programming to two-dimensional packing problems”. Institute of Mathematics and Technology / UFCAT. Funding: CNPq. 2015-2016.

12. Nayara Macedo Vinhal. “Vehicle routing decision making with packing considerations”. Institute of Mathematics and Technology / UFCAT. Funding: CNPq. 2015-2016.

13. Jéssica Gabriela de Almeida Cunha. “Studying the time convergence of evolutionary algorithms”. Institute of Mathematics and Technology / UFCAT. 2015-2015.

14. Kamyla Maria Ferreira. “Simulated annealing applied to the integrated location and routing problem”. Institute of Mathematics and Technology / UFCAT. Funding: CNPq. 2014-2015.

15. Alcione Fernandes Peixoto. “Applying the BRKGA to the container loading problem”. Institute of Mathematics and Technology / UFCAT. 2014-2015.

16. Lorrany Cristina da Silva. “Neighborhood search algorithm for location and routing decisions”. Institute of Mathematics and Technology / UFCAT. 2013-2013.

17. Mirella Augusta Sousa Moura. “Heuristics for the two-dimensional unbounded knapsack problem”. Institute of Mathematics and Technology / UFCAT. Funding: CNPq. 2012-2013.

18. Jeferson Silva Martins. “Decision support tool for the capacitated vehicle routing problem”. Institute of Mathematics and Technology / UFCAT. Funding: CNPq. 2012-2013.

19. Maraisa Aparecida Dias Fernandes. “Optimizing the cutting of bars with the reuse of leftovers”. Institute of Mathematics and Technology / UFCAT. 2012-2012.

20. Leandro Resende Mundim. “Packing of irregular shaped items with heuristics”. Institute of Mathematics and Technology / UFCAT. 2012-2012.

21. Raina Ribeiro Marques. “Problem of locating bases and ambulances ensuring a minimum level of reliability”. Institute of Mathematics and Technology / UFCAT. 2012-2012.

22. Raínne Florisbelo Gonçalves. “Modeling practical constraints in packing problems with integer linear programming models”. Institute of Mathematics and Technology / UFCAT. Funding: CNPq. 2011-2013.

23. Henderson Gonzaga da Rocha. “Low cost wireless mesh networks”. Institute of Biotechnology / UFCAT. Funding: UFCAT. 2011-2013.

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 exatos e heurísticos 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) do atual Instituto de Matemática e Tecnologia, da Universidade Federal de Catalão, que foi criada pelo desmembramento do Campus Catalão da Universidade Federal de Goiás. De 2020 a 2024 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, busco pelo desenvolvimento de algoritmos exatos (programação dinâmica; branch-and-bound; branch-and-price; branch-and-cut, etc...), heurísticas, incluindo metaheurísticas (algoritmo genético; recozimento simulado; busca Tabu; busca em vizinhança variável; etc.) e suas combinações.

Área de Pesquisa

Nos problemas de Otimização Combinatória busca-se 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 definição 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.

Interessados em apresentar soluções para esses problemas, pode-se desenvolver algoritmos exatos, que encontram uma solução ótima (ou seja, a melhor possível dentro do espaço de soluções). 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 na não existência de 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, deseja-se obter soluções boas rapidamente. Para tanto, pode-se 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.

Alguns dos problemas que eu 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 métodos de solução eficazes):

• Problemas de Corte e Empacotamento: busca-se arranjar de forma ótima itens em um ou mais recipientes. Os itens devem ser organizados de forma a não ocuparem o mesmo local dentro do recipiente, ou seja, quaisquer dois itens não podem se sobrepor, além disso não podem extrapolar as dimensões do recipiente. Esse problema é comumente encontrado nas indústrias moveleiras e metalomecânica, bem como no transporte de mercadorias.

• Problemas de Roteamento de Veículos: busca-se otimizar rotas para um conjunto de veículos que devem entregar mercadorias a clientes dispersos geograficamente. Cada veículo tem uma capacidade de peso máxima de forma que pode existir a necessidade de vários veículos (ou viagens). É um problema comum no setor de logística, bem como em empresas que precisam coletar ou entregar produtos/pessoas.

• Problemas de Localização de Facilidades: busca-se determinar o melhor local para abrir/instalar unidades (por exemplo, armazéns, fábricas, postos de atendimento, etc.) para atender a demanda de clientes dispersos geograficamente. As aplicações desse problema advêm naturalmente do planejamento estratégico de empresas públicas e privadas quanto à localização de novas unidades.

• Problemas de Escalonamento: busca-se otimizar a sequência de processamento/realização de atividades sobre uma ou mais máquinas. Esses problemas aparecem na programação da produção de qualquer ambiente industrial, bem como nas áreas de saúde, educação, gerenciamento de projetos e outras.