Ambiente para desenvolvimento de métodos aplicados a problemas de otimização

Abstract

Agradecimentos ___________________________________________________________________________ Ao meu orientador, prof. Claudio Fabiano Motta Toledo, meus sinceros agradecimentos pelo empenho e dedicação demonstrados, com sua orientação descobri minha vocação para a pesquisa científica. A todos os professores pelo entusiasmo no qual ministraram as disciplinas cursadas, pois contribuíram diretamente para minha formação. Ao meu amigo e colega de república, Maurício Acconcia Dias, por sua amizade presente, pelo interesse que teve em meu trabalho e sugestões dadas, onde muitas ideias surgiram de nossas conversas. Agradeço ao meu irmão e melhor amigo Jesimar da Silva Arantes por estar sempre por perto e compartilhar tudo que aprende comigo. Aos colegas do Laboratório de Computação Reconfigurável, onde passei a maior parte do tempo durante o desenvolvimento deste trabalho. Agradeço a FAPESP pelo apoio financeiro concedido, sem o qual não seria possível a realização deste trabalho. viii ix ___________________________________________________________________________ Resumo ___________________________________________________________________________ O presente documento tem por objetivo apresentar o desenvolvimento de uma ferramenta computacional para auxiliar profissionais da área de otimização na implementação de métodos e resolução de problemas. O projeto foi desenvolvido como tema de dissertação no Programa de Mestrado em Ciência da Computação e Matemática Computacional do ICMC/USP. A ferramenta pode ser enquadrada como um ambiente de desenvolvimento (framework) e será chamada de ProOF-Professional Optimization Framework. O ProOF tem como foco principal nortear a implementação computacional de métodos variados para problemas de otimização, utilizando como paradigma a programação orientada a objetos. Esse framework incorpora as principais características encontradas por outras ferramentas propostas na literatura. Além disso, procura facilitar a implementação de métodos e resolução de problemas ao permitir alto reuso de códigos, dar suporte a geração de códigos em diferentes linguagens de programação e gerar uma Graphical User Interface (GUI) automática para parametrização dos métodos inseridos pelo usuário. Alguns trabalhos publicados recentemente utilizaram versões em desenvolvimento do ProOF e serão citados como estudo de caso para atestar a robustez do framework proposto. Por fim, uma comparação será realizada entre o ProOF e outros frameworks existentes na literatura.

Optimized Service Level Agreement Establishment in Cloud Computing

“…The optimization algorithms were developed with the help of the Professional Optimization Framework (ProOF) tool [35]. The ProOF is intended to guide the implementation of heuristics, metaheuristics, exact and hybrid methods for optimization problems.…”

A study on a Q-Learning algorithm application to a manufacturing assembly problem

“…In recent years, the research on the applicability of RL is also increasing in the fields of decision-making and system control problems. By applying Q-Learning in a stock optimisation problem were achieved results up to 25% better when compared to traditional stock management algorithms, [6]. Wang and Usher studied the implementation of the Q-Learning algorithm for the usage of job agents when establishing routing decisions in a job shop environment, [7].…”

Mixed integer programming models for fairness based physician scheduling problem in emergency room

“…Table 2 presents the main aspects of such benchmark instances. Instance13 28 120 18 240 841 Instance14 42 32 4 128 359 Instance15 42 45 6 180 490 Instance16 56 20 3 120 280 Instance17 56 32 4 160 480 Instance18 84 22 3 176 414 Instance19 84 40 5 320 834 Instance20 182 50 6 900 2318 Instance21 182 100 8 1800 4702 Instance22 364 50 10 1800 4638 Instance23 364 100 16 3600 9410 Instance24 364 150 32 5400 13809 The mathematical formulations were coded in Java using callable libraries from IBM ILOG CPLEX 12.8 optimization solver inside the ProOF framework proposed by Arantes (2014) and ran on an Intel Xeon E5-2680v2 2.8 GHz processor with 128GB of RAM. Table 3 presents the results obtained after running the formulations with a time limit of 3600 seconds.…”

“…The authors presented results for the Nurse Scheduling Problem, without considering fairness, over the same benchmark set of instances (CURTOIS, 2007) reported in the previoius chapters. We coded these approaches using the ProOF framework Arantes (2014) with Java version of callable libraries from IBM ILOG CPLEX 12.8 optimization solver. The experiments ran on a PC with Intel Xeon E5-2680v2 2.8 GHz processor and 128GB of RAM.…”

“…We coded the RFFO using the ProOF framework Arantes (2014) with Java version of callable libraries from IBM ILOG CPLEX 12.8 optimization solver. The experiments ran on an Intel Xeon E5-2680v2 2.8 GHz processor and 128GB of RAM.…”