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A minha área de investigação principal é a Investigação Operacional e os Métodos Quantitativos aplicados à Gestão. Neste âmbito, a área de aplicação principal são os problema de Cortes e Empacotamentos enquanto, do ponto de vista das técnicas, a minha investigação está centrada na utilização e desenvolvimento de abordagens baseadas em metaheurísticas.

Os problemas de Cortes e Empacotamentos são, na sua maioria, problemas de optimização combinatória NP-difíceis e ocorrem em vários contextos práticos sempre que peças grandes de matéria-prima tenham que ser cortadas em peças mais pequenas ou, alternativamente, itens pequenos tenham que ser empacotados dentro de um contentor maior, de forma a que o desperdício, de matéria-prima ou espaço, seja minimizado. Estes problemas incluem difíceis restrições geométricas na sua camada de optimização. Também trabalhei em problemas de determinação de rotas de veículos. A minha investigação em problemas de sequenciamento de determinação de lotes em contextos industriais deriva fundamentalmente do meu trabalho com metaheurísticas.

Mais recentemente tenho trabalhado na utilização dos métodos quantitativos providenciados pela Investigação Operacional no apoio à decisão na gestão de instituições do ensino superior, o que inclui a avaliação institucional e de recursos humanos, "benchmarking", sustentabilidade e modelos de avaliação de carga e desempenho.

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011
Publicações

2022

A Diversity-Based Genetic Algorithm for Scenario Generation

Autores
Oliveira, BB; Carravilla, MA; Oliveira, JF;

Publicação
EUROPEAN JOURNAL OF OPERATIONAL RESEARCH

Abstract

2022

Merging make-to-stock/make-to-order decisions into sales and operations planning: A multi-objective approach

Autores
Pereira, DF; Oliveira, JF; Carravilla, MA;

Publicação
OMEGA-INTERNATIONAL JOURNAL OF MANAGEMENT SCIENCE

Abstract
With the advent of mass customization and product proliferation, the appearance of hybrid Make-toStock(MTS)/Make-to-Order(MTO) policies arise as a strategy to cope with high product variety maintaining satisfactory lead times. In companies operating under this reality, Sales and Operations Planning (S&OP) practices must be adapted accordingly during the coordinated planning of procurement, production, logistics, and sales activities. This paper proposes a novel S&OP decision-making framework for a flow shop/batch company that produces standard products under an MTS strategy and customized products under an MTO strategy. First, a multi-objective mixed-integer programming model is formulated to characterize the problem. Then, a matrix containing the different strategies a firm in this context may adopt is proposed. This rationale provides a business-oriented approach towards the analysis of different plans and helps to frame the different Pareto-optimal solutions given the priority on MTS or MTO segments and the management positioning regarding cost minimization or service level orientation. The research is based on a real case faced by an electric cable manufacturer. The computational experiments demonstrate the applicability of the proposed methodology. Our approach brings a practical, supply chain-oriented, and mid-term perspective on the study of operations planning policies in MTS/MTO contexts.

2022

A C++ application programming interface for co-evolutionary biased random-key genetic algorithms for solution and scenario generation

Autores
Oliveira, BB; Carravilla, MA; Oliveira, JF; Resende, MGC;

Publicação
OPTIMIZATION METHODS & SOFTWARE

Abstract
This paper presents a C++ application programming interface for a co-evolutionary algorithm for solution and scenario generation in stochastic problems. Based on a two-space biased random-key genetic algorithm, it involves two types of populations that are mutually impacted by the fitness calculations. In the solution population, high-quality solutions evolve, representing first-stage decisions evaluated by their performance in the face of the scenario population. The scenario population ultimately generates a diverse set of scenarios regarding their impact on the solutions. This application allows the straightforward implementation of this algorithm, where the user needs only to define the problem-dependent decoding procedure and may adjust the risk profile of the decision-maker. This paper presents the co-evolutionary algorithm and structures the interface. We also present some experiments that validate the impact of relevant features of the application. © 2021 Informa UK Limited, trading as Taylor & Francis Group.

2022

On-line three-dimensional packing problems: A review of off-line and on-line solution approaches

Autores
Ali, S; Ramos, AG; Carravilla, MA; Oliveira, JF;

Publicação
COMPUTERS & INDUSTRIAL ENGINEERING

Abstract

2022

First-mile logistics parcel pickup: Vehicle routing with packing constraints under disruption

Autores
Giménez-Palacios, I; Parreño, F; Álvarez-Valdés, R; Paquay, C; Oliveira, BB; Carravilla, MA; Oliveira, JF;

Publicação
Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review

Abstract

Teses
supervisionadas

2021

LIGTHWEIGHT + POST-QUANTUM CRYPTOGRAPHIES

Autor
Henrique José Carvalho Faria

Instituição
UM

2021

Airport Slot Allocation - instances and resolution methods

Autor
Sofia Sousa Lobo

Instituição
UP-FEUP

2021

Tactical sales and Operations Planning: quantitative decision-making approaches for integrated planning

Autor
Daniel Filipe Conceição Pereira

Instituição
UP-FEUP

2021

Developing a learning solution approach for the on-line three-dimensional bin packing problems

Autor
Sara Ali

Instituição
UP-FEUP

2021

Privacy Preserving Middleware Platform for IoT

Autor
Patrícia Raquel Vieira Sousa

Instituição
UP-FCUP