Iniciação Científica (IC) / TCC
Apresentação
De acordo com a UFES,
“o Programa Institucional de Iniciação Científica (PIIC) é voltado para a iniciação à pesquisa de estudantes de graduação universitária. Ele visa fundamentalmente incentivar a carreira científica dos estudantes de graduação que apresentam bom desempenho acadêmico, preparando-os para a pós-graduação” (retirado do site da PRPPG).
Nesse sentido, nas minhas orientações de iniciação científica (IC) procuro sugerir a leitura de artigos científicos e, dentro do possível, proponho temas não abordados nas disciplinas regulares da graduação.
O(A) aluno(a) que deseja realizar trabalho de IC comigo poderá propor temas relacionados à otimização (preferencialmente não linear) de acordo com suas habilidades e interesses. O(A) estudante que não tenha tema em mente pode me procurar também. Havendo disponibilidade para novas orientações, a escolha do tema levará em conta o conhecimento prévio do(a) estudante, meus projetos de pesquisa, meus interesses em novas frentes, desempenho do(a) candidato(a) em disciplinas e adequação do tema ao perfil de formação do egresso. É importante ficar atento(a) aos pré-requisitos (ver abaixo). O(a) interessado(a) deve ficar atento(a) às datas estabelecidas nos editais de IC da UFES, e entrar em contato comigo pessoalmente ou por email (leonardo.secchin@ufes.br), com antecedência.
O Trabalho de Conclusão de Curso (TCC) é elemento curricular obrigatório dos cursos de graduação. A escolha do tema e o modo de orientação são semelhantes à IC. O TCC pode ser um trabalho complementar à uma IC prévia, estar ligado ao estágio curricular, ou ainda ser um trabalho realizado do zero, caso em que é desejável o(a) aluno(a) procurar-me com 1 ano de antecedência. Diferentemente da IC, não há possibilidade de bolsa para realização de TCC.
Pré-requisitos para IC
Pré-requisitos para qualquer projeto:
- ter sido aprovado(a) em uma disciplina de programação não linear e em uma de programação linear (na matemática industrial, “Otimização 1” e “Pesquisa Operacional 1”);
- ter capacidade de programar em computador. A linguagem de programação Julia é a preferência em quase todos os casos (veja a seção “Linguagens de programação” abaixo);
- ter capacidade de ler e entender textos em inglês, já que as referências são em grande parte escritas na língua. Não é necessário saber escrever ou falar inglês;
- ter bom desempenho acadêmico nas disciplinas de otimização/pesquisa operacional cursadas;
- ter disponibilidade de 20h semanais para as atividades da IC. O(A) estudante não poderá se abster das atividades da IC em hipótese alguma, indpendentemente da quantidade de atividades diversas ou disciplinas em que esteja matriculado(a).
Condições desejáveis:
- ter cursado “Otimização 2” (Matemática Industrial). Em determinados anos pode ser obrigatório a depender dos projetos que tenho a disposição.
Pré-requisito para CONCORRER À BOLSA de IC (PIBIC):
- ter coeficiente de rendimento médio igual ou superior a 7,0 (sete), comprovado em histórico escolar atualizado.
O(A) estudante que não atender aos pré-requisitos para concorrer à bolsa mas cumprir os pré-requisitos gerais será enquadrado(a) na modalidade voluntário (PIVIC).
O(A) estudante que, ao longo da IC, apresentar desempenho insatisfatório poderá ter sua IC cancelada por parte do orientador. Neste caso, não terá direito à certificado.
O(A) estudante que alegar atender aos pré-requisitos quando da submissão do projeto não poderá alegar o contrário posteriormente.
Pré-requisitos para TCC
- no caso de estudantes de Matemática Industrial, ter sido aprovado(a) nas disciplinas de Otimização e Pesquisa Operacional com bom desempenho;
- é desejável procurar-me 1 ano antes da data de defesa pretendida, sobretudo se o(a) estudante não tem um tema maduro com o qual já tenha trabalhado. Caso já seja aluno(a) de IC, uma opção é fazer o TCC após a IC, no mesmo tema, como complemento do trabalho de IC. Neste caso, o TCC geralmente é feito em um único semestre. Algo semelhante vale para estudantes de estágio, a depender do trabalho prévio realizado;
- quando for defender o TCC, estar matriculado na disciplina “TCC” ou equivalente caso exigido pelo respectivo Colegiado de curso.
Linguagens de programação
Nos trabalhos que requerem implementação computacional, recomendo o uso da linguagem Julia. Nela, a escrita de modelos de otimização, o acesso à bancos de problemas-teste e o uso de pacotes de otimização consagrados é fácil. Essas características nem sempre estão disponíveis em C, Fortran ou mesmo Python. Além disso, é fácil programar em Julia (assemelha-se ao Matlab) e sua eficiência é comparada à linguagens de baixo nível como C e Fortran. Portanto, mesmo que você domine uma linguagem de programação como Python, recomendo considerar o uso do Julia.
Você encontra mais detalhes da linguagem neste link e exemplos para iniciar o uso do Julia em otimização neste link.
Etapas
para ingresso na IC
Em primeiro lugar, o(a) aluno(a) deve mostrar seu interesse por email ou pessoalmente. Combinado o tema a ser estudado, escrevo um subprojeto em comum acordo com o candidato. O projeto é submetido ao edital de IC corrente, e será avaliado por docentes da UFES. Se aprovado, a execução do projeto começa seguindo calendário estabelecido em edital. É importante o(a) estudante estar ciente de que, depois de submetido, o projeto não poderá ser alterado. Portanto, a escolha/aceite do tema de estudo deve ser feita com responsabilidade e comprometimento.
Todo subprojeto de IC é vinculado a um projeto de pesquisa meu. A orientação de IC tem duração de 1 ano.
Há possibilidade de bolsa(s), a depender da disponibilidade de recursos da UFES e agências de fomento (veja pré-requisitos acima). Na escolha do(a) bolsista são considerados desempenho curricular, entrevista e situação de vulnerabilidade socioeconômica (cadastro em programas de assistência estudantil), além das regras estabelecidas em edital. Nos últimos editais, vem sendo conferida apenas uma bolsa por orientador. Portanto, o(a) estudante deve estar ciente que pode ter que realizar a IC sem bolsa, mesmo que atenda aos pré-requisitos. O(a) aluno(a) de IC voluntário(a) tem as mesmas obrigações de um bolsista. É importante ressaltar que para ser candidato a bolsista, o(a) estudante deve atender requisitos mínimos (ver acima). Assim, não é obrigatória a alocação de bolsa por parte do orientador, ainda que possua um(a) único(a) orientando(a).
para orientação de TCC
O(a) aluno(a) deve mostrar seu interesse por email ou pessoalmente. O TCC é disciplina obrigatória dos cursos de graduação, mas não é necessária a matrícula para iniciar a orientação.
Recursos computacionais para realização dos trabalhos
Os(As) estudantes de IC e TCC têm a sua disposição o laboratório de Matemática Computacional (LABMAT) para realização de seus trabalhos.
O grupo de otimização da UFES, campus São Mateus, disponha de um computador de bom desempenho para realização de pesquisas. O acesso é remoto e está disponível ininterruptamente. Quando o trabalho de IC/TCC requerer testes computacionais mais robustos, de longa duração, o(a) estudante poderá ter uma conta para acesso ao computador do grupo de pesquisa. Para mais informações visite https://otimizacaoufes.github.io.
Orientações de IC e TCC
em andamento
- 2023 (TCC). O método do gradiente espectral projetado e aplicações ao aprendizado de máquina supervisionado
Estudante: Pedro Henrique Fischer Ferreira
concluídas
- 2023 (TCC). Uma abordagem ao problema de roteamento de veículos com janelas de tempo usando meta-heurísticas
Estudante: Wisley Kenede Pereira de Jesus - 2023 (IC). O método do gradiente espectral projetado e variantes para minimização com restrições convexas
Estudante: Pedro Henrique Fischer Ferreira
[Resumo do projeto] [Relatório final da pesquisa] - 2023 (IC). Métodos de pontos interiores para programação linear e quadrática
Estudante: Carolina Martinelli
[Resumo do projeto] - 2022 (TCC). Métodos computacionais para otimização irrestrita e com restrições simples adequados a problemas de larga escala
Estudante: Elivandro Oliveira Grippa - 2021 (TCC). Métodos de otimização para aprendizado de máquina supervisionado e aplicações
Estudante: Matheus Becali Rocha - 2021 (IC). Variantes do método do gradiente para otimização irrestrita
Estudante: Elivandro Oliveira Grippa
[Resumo do projeto] [Relatório final da pesquisa] - 2021 (IC). Introdução à otimização aplicada ao aprendizado de máquina supervisionado
Estudante: Matheus Becali Rocha
[Resumo do projeto] [Relatório final da pesquisa] - 2021 (TCC). Uma condição sequencial de otimalidade em otimização não linear e sua aplicação a um método lagrangiano aumentado
Estudante: Thiago Mantegazini - 2020 (IC). Métodos e formulações para o problema de layout em fila dupla
Estudante: Manoel de Almeida Rocha Neto
[Resumo do projeto] [Relatório final da pesquisa] - 2014 (TCC). Problemas de escalonamento
Estudante: Rafael Marin Permanhane - 2014 (TCC). O problema da elaboração de grade de horários via Programação Inteira
Estudante: Rodrigo Leppaus de Araujo - 2013 (IC). O Problema de Alocação de Horários via Programação Inteira
Estudante: Rafael Marin Permanhane
[Resumo do projeto] [Relatório final da pesquisa] - 2012 (IC). Programação Inteira: Teoria e Algoritmos
Estudante: Rodrigo Leppaus de Araujo
[Resumo do projeto] [Relatório final da pesquisa] - 2012 (IC). Utilização de um Algoritmo Genético para Solução de Problemas em Engenharia
Estudante: Cintia Cassa Libardi
[Relatório final da pesquisa]
Sugestões de temas/projetos
- Métodos baseados em Lanczos para resolução de problemas de regiões de confiança (ref ou ref)
- Métodos de gradiente para otimização multi-objetivo (ref)
- Métodos Quasi-Newton com baixo uso de memória (ref 1, ref 2, ref 3)
- Modelos típicos de Pesquisa Operacional (em particular, de programação inteira mista), vistos nas disciplinas “Pesquisa Operacional I e II” (Exemplos: DRLP; Grade de horários)
- Variantes BFGS para otimização irrestrita (ref 1, ref 2, ref 3, ref 4)
- Métodos de otimização para Aprendizado de máquina supervisionado (ref 1, ref 2)
- Gradiente primal-dual para problemas de programação linear (ref)
- Gradiente espectral para otimização com caixas e 1 restrição linear (ref)
- Problemas não convexos com estrutura em blocos e restrição de acoplamento (ref)
- Comparação entre métodos tipo gradientes conjugados (ref 1, ref 2)
- Implementação de métodos de pontos interiores para programação linear e quadrática (ref 1, ref 2) (pré-requisito: Otimização II)
- Resolução de problemas quadráticos com variáveis binárias via estratégia “neurodinâmica” (ref, artigo revista)
- Método Lagrangiano aumentado para problemas problemas inteiros com estrutura de blocos (ref)
Modelos não oficiais em Latex
Os modelos abaixo NÃO são modelos oficiais de qualquer curso ou da Universidade. Seu uso é facultativo.
Podem ser baixados e modificados livremente por alunos e docentes, não sendo necessário pedir permissão para tal. É importante frisar que não há suporte, sendo de inteira responsabilidade do(a) estudante e seu(sua) orientador(a) qualquer dano ou problema decorrente do seu uso.
Modelo TCC para Matemática Industrial (atualizado em 12/12/23)