Metaheurísticas

Publicação

Pesquisador

Juan Diego Cardoso Brêttas

Possui graduação em Matemática pela Universidade Estadual do Norte Fluminense (2008), mestrado Modelagem Computacional em (2010) e doutorado em Modelagem Computacional pelo Instituto Politécnico da Universidade do Estado do Rio de Janeiro (2013). Professor Adjunto da Universidade Federal Fluminense vinculado ao Departamento de Ciências Exatas da Escola de Engenharia Indústrial Metalúrgica de Volta Redonda. É pesquisador em modelagem matemática e simulação computacional com ênfase em escoamentos multifásicos em meios porosos.

Simone de Lima Martins

possui graduação em Engenharia Elétrica pela Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (1984), mestrado em Informática pela Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (1988) e doutorado em Informática pela Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (1999). Atualmente é professor associado da Universidade Federal Fluminense. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Heurísticas, atuando principalmente nos seguintes temas: metaheurísticas e paralelização de aplicações.

Dalessandro Soares Vianna

Bacharel em Ciência da Computação pela Universidade Federal Fluminense (UFF, 1996), Mestre em Ciência da Computação pela Universidade Federal Fluminense (UFF, 1999) e Doutor em Informática pela Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-Rio, 2004).

Gustavo Silva Semaan

Professor da Universidade Federal Fluminense (UFF) no Instituto do Noroeste Fluminense de Educação Superior (INFES) desde 2014. Credenciado como Docente Permanente no programa de pós-graduação na Escola de Engenharia Industrial Metalúrgica de Volta Redonda da UFF por 5 anos (2015 e 2020). Pós-doutorado realizado no Laboratório de Inteligência Computacional (LabIC), no Instituto de Computação (IC) da UFF. Doutor e Mestre em Computação pelo IC-UFF. Bacharel em Sistemas de Informação pela Faculdade Metodista Granbery.

Tiago Araújo Neves

Possui graduação em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Ouro Preto (2004), mestrado em Computação pela Universidade Federal Fluminense (2007) e doutorado em Computação pela Universidade Federal Fluminense (2011). Atualmente é professor adjunto da Universidade Federal Fluminense e pesquisador da área de computação da Universidade Federal Fluminense. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Otimização Combinatória, atuando principalmente nos seguintes temas: Redes de Distribuição de Conteúdos, Scheduling, Métodos híbridos, Prob.

Andre Abel Augusto

Doutor em computação pelo Instituto de Computação, Universidade Federal Fluminense (UFF), Rio de Janeiro. Esteve no Departamento de Engenharia Industrial do Polo Universitário de Rio das Ostras (PURO) - UFF, em 2012-2013, como Professor Auxiliar, e no INESC Porto, em Portugal, em 2013, como estudante de doutorado. Atualmente, é professor Adjunto do Departamento de Engenharia Elétrica da UFF, Coordenador do Curso de Graduação em Enenharia Elétrica, e membro do Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica e Telecomunicações (PPGEET).

Maurício Rodrigues Silva

Possui graduação em Engenharia Elétrica Ênfase Eletrônica pela Universidade Santa Úrsula (1990), mestrado em Engenharia de Produção pela Universidade Estadual do Norte Fluminense Darcy Ribeiro (2006) e doutorado em Modelagem Computacional pela Universidade do Estado do Rio de Janeiro (2009). Atualmente é professor associado 3 da Universidade Federal Fluminense.

Isabel Cristina Mello Rosseti

Possui graduação em Engenharia de Computação pela Universidade Federal do Espírito Santo (1995), mestrado em Informática pela Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (1998) e doutorado em Informática pela Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (2003). Atualmente é professora associada da Universidade Federal Fluminense. Tem experiência nas áreas de Ciência da Computação e Otimização Combinatória, atuando principalmente nos seguintes temas: heurísticas, hibridização de heurísticas com mineração de dados e com métodos exatos.

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