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Flávio Keidi Miyazawa

CV Lattes ORCID


Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Instituto de Computação (IC)  (Instituição Sede da última proposta de pesquisa)
País de origem: Brasil

Possui graduação em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Mato Grosso do Sul (UFMS,1990) e mestrado (1993) e doutorado (1997) em Matemática Aplicada pela Universidade de São Paulo (USP). Em 1998, iniciou suas atividades como professor do Instituto de Computação da Universidade Estadual de Campinas (IC-UNICAMP). Em 2003, obteve o título de livre-docente e desde 2012 é professor titular do IC-UNICAMP, tendo atuado também como coordenador de pós-graduação (2005-2007) e diretor associado (2013-2014) desta instituição. Atuou na Sociedade Brasileira de Computação (SBC) como coordenador do Grupo Especial de Otimização Combinatória (2017-2019), como coordenador (2019-2021) e membro do Comitê Gestor (2021-2023) da Comissão Especial de Algoritmos, Combinatória e Otimização. Atuou como membro do Comitê Diretor do Latin American Theoretical Informatics Symposium (desde 2020), editor chefe da revista SBC Reviews on Computer Science, membro do corpo editorial das revistas Pesquisa Operacional (2018-2021) e Connection Science (desde 2021) e membro da Coordenação de Área da FAPESP em Ciência e Engenharia da Computação (desde 2024). É bolsista de produtividade em pesquisa do CNPq (desde 1998). Sua tese de doutorado obteve o primeiro lugar no Concurso de Teses da SBC (1998) e vários de seus orientados obtiveram prêmios em concursos de teses e dissertações. Recebeu o prêmio de Excelência Acadêmica do Instituto de Computação (2008) e o prêmio Zeferino Vaz (2013). Foi um dos fundadores do Laboratório de Otimização e Combinatória da UNICAMP (em 2001). Seus interesses de pesquisa se concentram na área de Teoria da Computação, com ênfase em Análise de Algoritmos e Otimização Combinatória. Tem investigado vários problemas de Otimização Combinatória, com aplicações em Computação, Logística, Gerência da Cadeia de Suprimentos, entre outras. Obteve, junto com colaboradores e alunos, os melhores algoritmos de aproximação ou algoritmos exatos para vários problemas no momento da respectiva publicação do resultado, como para várias variantes de problemas de empacotamento, como o bem conhecido problema de empacotamento unidimensional (bin packing), o problema de corte de estoque unidimensional (cutting stock) e outros envolvendo uma ou mais dimensões, restrições e formas diversas (empacotamentos com rotações, empacotamentos de discos e hiperesferas, quadrados e hipercubos, de itens e recipientes gordos definidos por formas algébricas (cilindros, triângulos, elipsóides, politopos, etc), com restrições de classes e cores, com restrições de descarregamento, com restrições de estabilidade, etc); para variantes de problemas de particionamento e localização de recursos (clustering and facility location); problemas envolvendo restrições de conexidade, como no problema de partição conexa balanceada (balanced connected partition), de spanner em grafos (graph spanners); para variantes de problemas de escalonamento de tarefas (scheduling); para variantes de problemas de roteamento de veículos (vehicle routing); variantes de problemas de cobertura (covering); além de resultados estruturais para problemas diversos. Vários dos fatores de aproximação obtidos são os melhores da literatura, alguns dos quais dificilmente serão melhorados, por serem esquemas de aproximação ou por fatores melhores implicarem que P=NP. (Fonte: Currículo Lattes)

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