Cristiano Arbex Valle


Áreas de Pesquisa:
Sala: 4312
Ramal: 1482
arbex@dcc.ufmg.br

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Informações resumidas do Currículo Lattes

Currículo Lattes atualizado em 18/06/2021

ORCID: https://orcid.org/0000-0001-5501-9719

Nome em citações bibliográficas: ARBEX, C. V.;VALLE, CRISTIANO ARBEX;VALLE, C. A.;VALLE, C.A.;ARBEX VALLE, CRISTIANO;ARBEX-VALLE, CRISTIANO


Formação acadêmica

Doutorado em Matemática na Brunel University London em 2014
Mestrado em Ciências da Computação na Universidade Federal de Minas Gerais em 2009
Graduado em Ciência da Computação na Universidade Federal de Minas Gerais em 2002

Projetos de pesquisa em andamento

2019 a AtualModelos 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 AtualProblemas 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).
2015 a AtualPrograma Jovens Talentos
Desenvolvimento de formulações e algoritmos para o problema integrado de agrupamento e coleta de pedidos em estoques
Integrantes: DA CUNHA, ALEXANDRE SALLES (coordenador), Cristiano Arbex Valle, John E Beasley.

Projetos de desenvolvimento em andamento

2020 a AtualSistema de aprendizado de máquina para manutenção preditiva
Sistema de aprendizado de máquina para previsão de manutenção corretiva em um filtro de mangas
Integrantes: Cristiano Arbex Valle (coordenador), Christiano Silveira Candian, Gabriel Coutinho, Fabrício Murai, Flávio Figueiredo dos Santos.
2019 a AtualPICAMExpress: automatização do modelo PICAM de previsão de investimento privado
Automatização do modelo PICAM para previsão de taxas de investimento em diferentes setores da economia. Aplicação do modelo para ativos do setor energético. Desenvolvimento de algoritmos de aprendizado de máquina visando aprimoração dos resultados.
Integrantes: Cristiano Arbex Valle (coordenador), Geraldo Robson Mateus, Wagner Meira Jr., Rodrygo Luis Teodoro Santos, Jersone Tasso Moreira, Hugo Ferreira Braga Tadeu.
2019 a AtualPlataforma digital para a implementação dos perfis de investimentos
Construção de um sistema para implementação e simulação de perfis de investimento. Seleção de portfolios de diferentes perfis de risco.
Integrantes: Geraldo Robson Mateus (coordenador), Cristiano Arbex Valle, Wagner Meira Jr., Cassio Maldonado Turra, Aureliano Bressan.
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Últimas publicações

Artigos em periódicos

Order allocation, rack allocation and rack sequencing for pickers in a mobile rack environment
2020. COMPUTERS & OPERATIONS RESEARCH.
Order batching using an approximation for the distance travelled by pickers
2020. EUROPEAN JOURNAL OF OPERATIONAL RESEARCH.
Exact solution approaches for the Multi-period Degree Constrained Minimum Spanning Tree Problem
2018. EUROPEAN JOURNAL OF OPERATIONAL RESEARCH.
Novel approaches for portfolio construction using second order stochastic dominance
2017. Computational Management Science (Print).
Optimally solving the joint order batching and picker routing problem
2017. EUROPEAN JOURNAL OF OPERATIONAL RESEARCH.
Absolute return portfolios
2014. Omega (Oxford).
Heuristic and exact algorithms for a min max selective vehicle routing problem
2011. Computers & Operations Research.

Trabalhos completos em congressos

Detecting and predicting evidences of insider trading in the Brazilian market
2020. ECML-PKDD - European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases.
Dynamic Portfolio Optimization Using a Hybrid MLP-HAR Approach
2020. 2020 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (SSCI).
Modelling and Solving the Joint Order Batching and Picker Routing Problem in Inventories
2016. ISCO 2016 - 4th International Symposium on Combinatorial Optimization.
Optimization Algorithms for Improving the Quality of Service in Wireless Sensor Networks with Mobile Sinks
2008. XL SBPO - Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional. 3
Algorithms for improving the quality of service in wireless sensor networks with multiple mobile sinks
2008. the 11th international symposium. 4

Resumos expandidos em congressos


Resumos em congressos


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Orientações em andamento

Mestrado

Leandro Augusto Lacerda Camposs. Aplicação de aprendizado profundo para geração de distribuições discretas multivariadas para dados financeiros. Início: 2019. Universidade Federal de Minas Gerais (Orientador principal)
Hugo Luiz Camargo Pinto. Alocação de portfolios ótimos para arbitragem estatística em ativos com relações históricas de simetria. Início: 2019. Universidade Federal de Minas Gerais (Orientador principal)
Marco Túlio Reis Rodrigues. Portfolio optimisation with Bonferroni networks. Início: 2017. Universidade Federal de Minas Gerais (Orientador principal)

Doutorado

Lucas Saldanha Ferreira. k-in-a-tree: an integer programmiing approach. Início: 2019. Centro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais (Co orientador)
Marcelo Caramuru Pimentel Fraga. Otimização sob incerteza aplicada ao problema de roteamento de veículos com janelas de tempo e clientes estocásticos. Início: 2016. Universidade Federal de Minas Gerais (Co orientador)

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