Cristiano Arbex Valle

Áreas de Pesquisa:
- Pesquisa operacional
- Otimização combinatória
- Finanças quantitativa
- Modelagem matemática
PhD em Matemática, Brunel University, Inglaterra, 2014
Ramal: 1482
arbex@dcc.ufmg.br


Informações resumidas do Currículo Lattes
Currículo Lattes atualizado em 19/12/2024ORCID: https://orcid.org/0000-0001-5501-9719Nome em citações bibliográficas: ARBEX, C. V.;VALLE, CRISTIANO ARBEX;VALLE, C. A.;VALLE, C.A.;ARBEX VALLE, CRISTIANO;ARBEX-VALLE, CRISTIANO
Projetos de pesquisa em andamento
2019 a Atual | Modelos de otimização e algoritmos para resolução de problemas de logística em estoques Nesta proposta, tratamos de problemas presentes no planejamento e controle de estoques. Em especial, tratamos da coleta de produtos em estoques como resposta à pedidos de clientes. Trabalhamos neste problema desde 2015, com dois artigos publicados (um em conferência e outro em revista internacional com Qualis A1). Consideramos em especial o caso onde há mais pedidos que devem ser coletados que operadores disponíveis. Neste contexto, resolvemos o problema integrado de decidir quais operadores devem coletar quais pedidos e qual rota cada operador deve percorrer no estoque. Resolvemos este problema através da introdução de formulações de programação inteira, novos algoritmos exatos e o desenvolvimento de desigualdades que exploram as características do layout de estoques e que impactaram fortemente (e positivamente) os algoritmos propostos. Propomos a continuação deste trabalho em duas frentes. Na primeira, tratamos uma variação do problema onde não é possível mudar de direção dentro de um corredor. Este problema possui soluções ótimas um pouco piores que o problema tratado anteriormente, porém ele permite algoritmos mais eficazes e é mais simples e intuitivo para ser colocado em prática em um contexto real. Na segunda, propomos tratar também o problema de sequenciamento de pedidos - considerando o problema online onde pedidos são recebidos de forma assíncrona. Abordaremos estes problemas com formulações de programação inteira e/ou estocástica, novas desigualdades válidas, algoritmos exatos e possivelmente heurísticas. Considerando os resultados que já obtivemos, acreditamos ser possível a a obtenção de contribuições significativas na área. Acreditamos também que este problema é de alto interesse prático, podendo gerar protótipos e patentes e, se aplicado na prática, colaborando com o aumento de produtividade do setor varejista. Integrantes: Cristiano Arbex Valle (coordenador), Alexandre Salles da Cunha, Geraldo Robson Mateus. |
2019 a Atual | Problemas de otimização aplicados a finanças quantitativas Neste documento, propomos projetos em pesquisa operacional e, em particular, oti- mização, onde tratamos problemas aplicados à área de finanças quantitativas. Os principais temas tratados neste trabalho são os problemas de seleção de portfolios e gerenciamento de risco. As finanças quantitativas, ou finanças computacionais, são uma área vasta e multidisciplinar e que apresenta grandes desafios. Nossa equipe é qualificada para tratar estes problemas e é formada por pesquisadores e alunos de graduação e pós-graduação. Contamos também com a colaboração de pesquisadores internacionais. Os trabalhos propostos são de alto interesse cientı́fico e tecnológico. Integrantes: Cristiano Arbex Valle (coordenador). |
Projetos de desenvolvimento em andamento
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A two stage approach for order and rack allocation with order backlog in a mobile rack environment
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Order batching using an approximation for the distance travelled by pickers
2020. EUROPEAN JOURNAL OF OPERATIONAL RESEARCH.

2020. COMPUTERS & OPERATIONS RESEARCH.

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Resumos expandidos em congressos
Resumos em congressos
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Mestrado
Augusto Castello Branco Bastos. The traders jungle: deep learning and evolutionary algorithms to portfolio optimization. Início: 2023. Universidade Federal de Minas Gerais (Orientador principal)Pedro Paulo Portella Teles. Using machine learning to separate good and bad equity mutual fund managers: evidence from Brazil. Início: 2023. Universidade Federal de Minas Gerais (Orientador principal)
Gabriel Teixeira Lara Chaves. Modelagem de heteroscedasticidade multivariada para estimativa de risco dinâmico em otimização de portfólio. Início: 2023. Universidade Federal de Minas Gerais (Orientador principal)
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Doutorado
Antonio Germineo Lima Esteves. Poda de ensembles utilizando programação inteira aplicada ao contexto multi-classe. Início: 2023. Universidade Federal de Minas Gerais (Orientador principal)Veja todas as orientações no Currículo Lattes