Otimização e aprendizagem automática
[Fechado]
Descrição da Oportunidade
Problemas de manutenção preditiva raramente são estudados sob a perspetiva da otimização inteira. Dado seu interesse prático, análise de dados e heurísticas são amplamente utilizadas para os abordar, mas o componente de otimização (prescritivo) geralmente está ausente. Neste trabalho abordaremos o desenvolvimento de modelos e métodos de resolução para esta classe de problemas, com aplicações em situações onde ativos dispendiosos e de difícil substituição devem ser mantidos por um longo período. A escassez de dados normalmente disponíveis obriga ao uso de modelos que descrevam a física subjacente ao processo de envelhecimento, como um complemento a uma abordagem baseada em dados. O objetivo é construir modelos e técnicas de otimização matemática para a sua resolução, complementadas com técnicas de análise de dados, visando uma ferramenta de software capaz de resolver instâncias práticas. Será desenvolvido um estudo de caso sobre transformadores de potência.
Habilitações Académicas
Mestre em Ciência de Computadores, Investigação Operacional, ou área afim.
Fatores de Preferência
Fluência em inglês (falado e escrito). Boa capacidade de modelação matemática e programação.
Período de candidatura
Desde 05 Jan 2022 a 18 Jan 2022
[Fechado]
Cluster / Centro
Engenharia Industrial e de Sistemas / Centro de Engenharia e Gestão Industrial