Seminar 2026-1
Organized by Leandro Prudente
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The seminars will be held in the Lecture Room of IME/UFG. All interested are very welcome to attend.
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Date: March 03
Speaker: Arthur Kramer (EMSE – França)
Title: Formulações matemáticas para o problema de escalonamento de tarefas em máquinas paralelas com tempos de setup, famílias de tarefas e com o objetivo de minimizar a soma ponderada dos tempos de conclusão das tarefas
Abstract: No problema considerado, um conjunto de máquinas paralelas está disponível para processar um conjunto de tarefas. Cada máquina pode processar apenas uma tarefa por vez e, quando duas tarefas 𝑗 e 𝑘, pertencentes a famílias diferentes, são sequenciadas consecutivamente na mesma máquina, é necessário um tempo de setup entre o processamento das duas tarefas. Este problema é conhecido por ser fortemente NP-difícil e, na literatura, é comumente resolvido por métodos heurísticos e branch-and-bound. Obter soluções ótimas, mesmo para instâncias pequenas, é uma tarefa difícil. Nessa apresentação, cinco novas formulações matemáticas de programação inteira mista serão apresentadas e seus desempenhos analisados por meio de experimentos em mais de 13.000 instâncias disponíveis na literatura.
Speaker: Arthur Kramer (EMSE – França)
Title: Formulações matemáticas para o problema de escalonamento de tarefas em máquinas paralelas com tempos de setup, famílias de tarefas e com o objetivo de minimizar a soma ponderada dos tempos de conclusão das tarefas
Abstract: No problema considerado, um conjunto de máquinas paralelas está disponível para processar um conjunto de tarefas. Cada máquina pode processar apenas uma tarefa por vez e, quando duas tarefas 𝑗 e 𝑘, pertencentes a famílias diferentes, são sequenciadas consecutivamente na mesma máquina, é necessário um tempo de setup entre o processamento das duas tarefas. Este problema é conhecido por ser fortemente NP-difícil e, na literatura, é comumente resolvido por métodos heurísticos e branch-and-bound. Obter soluções ótimas, mesmo para instâncias pequenas, é uma tarefa difícil. Nessa apresentação, cinco novas formulações matemáticas de programação inteira mista serão apresentadas e seus desempenhos analisados por meio de experimentos em mais de 13.000 instâncias disponíveis na literatura.
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Date: March 12
Speaker: Leandro Prudente
Title: An active-set method for box-constrained multiobjective optimization
Abstract: We propose an implementable active-set algorithm for smooth box-constrained multiobjective optimization, with emphasis on algorithmic design and computational performance. The method works on one face of the feasible set at a time, treating it as a lower-dimensional region on which the problem simplifies. At each iteration, the algorithm decides whether to remain on the current face or to move to a different one, characterizing two types of iterations: face-exploring and face-abandoning steps. Backtracking and extrapolation strategies are combined, allowing the working set to be expanded or reduced by multiple constraints in a single iteration. Global convergence to Pareto critical points is established, and finite identification of the active set is proved under a dual nondegeneracy assumption, providing theoretical support for the proposed approach. Implementation aspects are discussed in detail, and numerical experiments on standard benchmark problems illustrate the practical effectiveness of the method in comparison with representative deterministic and evolutionary algorithms.
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Date: March 19
Speaker: Thiago Alves de Queiroz
Title: Otimizando as configurações de servidores multifuncionais com uma abordagem aprimorada baseada em cenários
Abstract: Este estudo aborda a gestão dinâmica de instalações ambulatoriais, nas quais os servidores atendem pacientes com prioridades distintas e tempos de abandono estocásticos, com diferentes configurações de habilidades. O objetivo é minimizar as penalidades por atraso e abandono, atribuindo dinamicamente configurações aos servidores. A abordagem proposta integra uma busca em vizinhança variável reduzida e recombina soluções de múltiplos cenários para obter soluções eficazes para este problema dinâmico-estocástico. Os resultados em instâncias realistas demonstram que nossa abordagem é mais eficaz do que a abordagem tradicional baseada em cenários e outras políticas de agendamento.
Speaker: Thiago Alves de Queiroz
Title: Otimizando as configurações de servidores multifuncionais com uma abordagem aprimorada baseada em cenários
Abstract: Este estudo aborda a gestão dinâmica de instalações ambulatoriais, nas quais os servidores atendem pacientes com prioridades distintas e tempos de abandono estocásticos, com diferentes configurações de habilidades. O objetivo é minimizar as penalidades por atraso e abandono, atribuindo dinamicamente configurações aos servidores. A abordagem proposta integra uma busca em vizinhança variável reduzida e recombina soluções de múltiplos cenários para obter soluções eficazes para este problema dinâmico-estocástico. Os resultados em instâncias realistas demonstram que nossa abordagem é mais eficaz do que a abordagem tradicional baseada em cenários e outras políticas de agendamento.
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Date: March 26
Speaker: Jurandir de Oliveira Lopes
Title: A Scalarized Proximal Point Method for Nonconvex Multiobjective Programs
Abstract: We propose a scalarized proximal point algorithm for nonconvex multiobjective optimization problems. Using Mordukhovich subdifferentials, we introduce a notion of Pareto–Mordukhovich criticality and show that any accumulation point of the generated sequence is Pareto–Mordukhovich critical under mild assumptions.
Speaker: Jurandir de Oliveira Lopes
Title: A Scalarized Proximal Point Method for Nonconvex Multiobjective Programs
Abstract: We propose a scalarized proximal point algorithm for nonconvex multiobjective optimization problems. Using Mordukhovich subdifferentials, we introduce a notion of Pareto–Mordukhovich criticality and show that any accumulation point of the generated sequence is Pareto–Mordukhovich critical under mild assumptions.
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Date: April 9
Speaker: Alejandra Muñoz González
Title: A Gradient Projection Method with Backtracking on Hadamard Manifolds
Title: A Gradient Projection Method with Backtracking on Hadamard Manifolds
Abstract: In this talk, we consider a constrained optimization problem on a Hadamard manifold, where the objective function is differentiable and the feasible set is closed and geodesically convex. We present a Riemannian gradient projection method with backtracking step size, based on an intrinsic gradient step, a metric projection onto the feasible set, and an Armijo-type line search along a feasible geodesic. We discuss the well-definedness of the method and its asymptotic convergence properties, showing that every accumulation point is stationary under suitable assumptions
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Date: April 16
Speaker: Max Leandro Nobre Gonçalves
Title: An adaptive line-search-free multiobjective gradient method and its iteration-complexity analysis
Abstract: In this talk, we introduce an Adaptive Line-Search-Free Multiobjective Gradient (AMG) method for solving smooth multiobjective optimization problems. The proposed approach automatically adjusts stepsizes based on steepest descent directions, promoting robustness with respect to stepsize choice while maintaining low computational cost. The method is specifically tailored to the multiobjective setting and does not rely on function evaluations, making it well suited for this scenario. The proposed algorithm admits two variants: (i) a conservative variant, in which the stepsize is monotonically decreasing; and (ii) a flexible variant, which allows occasional increases in the stepsize. From a theoretical standpoint, under standard Lipschitz continuity assumptions on the gradients, we establish iteration-complexity bounds for achieving a Pareto critical point for both variants in the nonconvex setting In the convex setting, we further derive improved iteration-complexity bounds for the conservative AMG variant. From a practical standpoint, the numerical experiments demonstrate that the flexible AMG performs favorably compared to the steepest descent method with either a fixed stepsize or Armijo line search.
Speaker: Max Leandro Nobre Gonçalves
Title: An adaptive line-search-free multiobjective gradient method and its iteration-complexity analysis
Abstract: In this talk, we introduce an Adaptive Line-Search-Free Multiobjective Gradient (AMG) method for solving smooth multiobjective optimization problems. The proposed approach automatically adjusts stepsizes based on steepest descent directions, promoting robustness with respect to stepsize choice while maintaining low computational cost. The method is specifically tailored to the multiobjective setting and does not rely on function evaluations, making it well suited for this scenario. The proposed algorithm admits two variants: (i) a conservative variant, in which the stepsize is monotonically decreasing; and (ii) a flexible variant, which allows occasional increases in the stepsize. From a theoretical standpoint, under standard Lipschitz continuity assumptions on the gradients, we establish iteration-complexity bounds for achieving a Pareto critical point for both variants in the nonconvex setting In the convex setting, we further derive improved iteration-complexity bounds for the conservative AMG variant. From a practical standpoint, the numerical experiments demonstrate that the flexible AMG performs favorably compared to the steepest descent method with either a fixed stepsize or Armijo line search.
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Date: April 23
Speaker: Orizon Pereira Ferreira
Title: Proximal Methods on Hadamard Manifolds
Abstract: This talk will discuss recent ideas related to proximal methods in the setting of Hadamard manifolds. The presentation will address geometric and variational aspects that motivate this method in optimization, highlighting some theoretical properties and possible research directions.
Speaker: Orizon Pereira Ferreira
Title: Proximal Methods on Hadamard Manifolds
Abstract: This talk will discuss recent ideas related to proximal methods in the setting of Hadamard manifolds. The presentation will address geometric and variational aspects that motivate this method in optimization, highlighting some theoretical properties and possible research directions.
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Date: April 30
Speaker: Glaydston Bento
Title:
Abstract:
Speaker: Glaydston Bento
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Abstract:
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Date: May 07
Speaker: Layane Rodrigues de Souza Queiroz
Title: Modelo de programação por restrições para um problema real de alocação de disciplinas
Abstract: Este trabalho aborda o problema de alocação de disciplinas em salas de aula de uma universidade federal localizada no interior de Goiás. O problema consiste em minimizar a soma da carga horária não alocada e o número de salas destinadas a cada disciplina, garantindo uma alocação eficiente e consistente com restrições institucionais, como de demanda, disponibilidade e acessibilidade. O objetivo é comparar dois modelos para a solução do problema, sendo um deles de programação linear inteira, proposto recentemente na literatura, e o outro é de programação por restrições, proposto no presente artigo. Ambos os modelos são implementados computacionalmente e resolvidos com o IBM ILOG CPLEX Optimization Studio. Os experimentos numéricos foram realizados com 36 instâncias, considerando diferentes configurações de demanda de disciplinas e disponibilidade por salas. Os resultados indicam que o modelo da literatura apresenta melhor desempenho na maioria das instâncias, alcançando soluções ótimas em mais instâncias. Apesar disso, o modelo proposto se destaca por apresentar soluções com menos disciplinas não alocadas. Desta forma, a contribuição deste artigo recai sobre a escolha adequada de métodos de solução, neste caso, modelos matemáticos, que possam suportar os tomados de decisão na gestão de recursos em instituições de ensino superior.
Speaker: Layane Rodrigues de Souza Queiroz
Title: Modelo de programação por restrições para um problema real de alocação de disciplinas
Abstract: Este trabalho aborda o problema de alocação de disciplinas em salas de aula de uma universidade federal localizada no interior de Goiás. O problema consiste em minimizar a soma da carga horária não alocada e o número de salas destinadas a cada disciplina, garantindo uma alocação eficiente e consistente com restrições institucionais, como de demanda, disponibilidade e acessibilidade. O objetivo é comparar dois modelos para a solução do problema, sendo um deles de programação linear inteira, proposto recentemente na literatura, e o outro é de programação por restrições, proposto no presente artigo. Ambos os modelos são implementados computacionalmente e resolvidos com o IBM ILOG CPLEX Optimization Studio. Os experimentos numéricos foram realizados com 36 instâncias, considerando diferentes configurações de demanda de disciplinas e disponibilidade por salas. Os resultados indicam que o modelo da literatura apresenta melhor desempenho na maioria das instâncias, alcançando soluções ótimas em mais instâncias. Apesar disso, o modelo proposto se destaca por apresentar soluções com menos disciplinas não alocadas. Desta forma, a contribuição deste artigo recai sobre a escolha adequada de métodos de solução, neste caso, modelos matemáticos, que possam suportar os tomados de decisão na gestão de recursos em instituições de ensino superior.
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Date: May 14
Speaker: Maurício Silva Louzeiro
Title:
Abstract:
Speaker: Maurício Silva Louzeiro
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Date: May 28
Speaker: Claudemir Rodrigues Santiago
Title:
Abstract:
Speaker: Claudemir Rodrigues Santiago
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Abstract:
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Date: June 11
Speaker: Oliviana Xavier do Nascimento
Title:
Abstract:
Speaker: Oliviana Xavier do Nascimento
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Abstract:
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Date: June 18
Speaker: Jose Roberto Ribeiro Junior
Title:
Abstract:
Speaker: Jose Roberto Ribeiro Junior
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Abstract:
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Date: June 25
Speaker: Vilmar Gehlen Filho
Title:
Abstract:
Speaker: Vilmar Gehlen Filho
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Abstract:
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