Essa edição do Workshop Paulista em Otimização, Combinatória e Algoritmos contou com pesquisadores das seguintes instituições:
Instituto de Matemática Pura e Aplicada (IMPA)
Universidade de São Paulo (USP)
Universidade Estadual de Campinas (Unicamp)
Universidade Federal do ABC (UFABC)
Universidade Federal Fluminense (UFF)
Universidad de Valparaíso (UV)
Charles University (CUNI)
André Yuji Hisatsuga - USP
Andrea Jiménez - UV
Antônio Kaique Barroso Fernandes - USP
Arthur Henrique Dias Rodrigues - USP
Bruno Baldissera Carlotto - USP
Carla Negri Lintzmayer - UFABC
Caroline A. de Paula Silva - Unicamp
César Augusto dos Santos Bispo - USP
Claudio Lucchesi - USP/Unicamp
Cristiane Sato - UFABC
Cristina G. Fernandes - USP
Elisa Dell'Arriva - Unicamp
Flavio Keidi Miyazawa - Unicamp
Gabriel Morete de Azevedo - USP
Greis Oropeza Quesquen - Unicamp
Guilherme Mota - USP
Hugo Vicente - USP
Ian Ribeiro - USP
Ieremies Vieira - Unicamp
Jared León - USP
João Pedro de Abreu Marciano - IMPA
Juliane Kristine de Lima - USP
Lehilton L. C. Pedrosa - Unicamp
Lucas Aragão - IMPA
Lucas Colucci - USP
Lucas De Oliveira Silva - Unicamp
Marcelo Machado Lage - USP
Marcelo Pinheiro Benedito - Unicamp
Martin Loebl - CUNI
Maurício Collares
Maycon Sambinelli - UFABC
Orlando Lee - Unicamp
Paulo Matias da Silva Junior - UFABC
Pedro Santos Mota e Arraes - USP
Rafael Kazuhiro Miyazaki - USP
Renzo Gomez Diaz - Unicamp
Rob Morris - IMPA
Samuel Plaça de Paula - Unicamp
Santiago Ravelo - Unicamp
Santosh Mandal - Unicamp
Sinai Robins - USP
Taísa Martins - UFF
Théo Borém Fabris - USP
Victor Manuel Dias Saliba - USP
Vítor G. Chagas - Unicamp
Yoshiko Wakabayashi - USP
Algoritmos de aproximação - Profa. Cristina Gomes Fernandes
Many well-known optimization problems are hard to solve, meaning that the existence of a polynomial-time algorithm for solving them would imply that P = NP. Approximation algorithms are a possible way to reasonably deal with hard optimization problems. The goal of such algorithms is to efficiently produce feasible solutions that are close, in some sense, to an optimal solution for the problem. Such algorithms can be thought of as heuristics that have a performance guarantee in terms of the quality of the solution produced. We will present an introduction to the study of approximation algorithms, starting from simple examples, and gradually covering different techniques used in the area. In the process of presenting such techniques, we will address a variety of optimization problems such as scheduling, clustering, and satisfiability. The first half of the tutorial will be easily followed by anyone with a background on algorithms, and with basic notions of complexity theory. The second half will present techniques that involve linear programming and/or probabilistic strategies.
Rua São Paulo, 622 - Centro
Águas de Lindóia, SP
CEP 13940-000
Tel.: (19) 4040-4216
Tel.: (11) 2626-3321
Os gastos com hospedagem, café da manhã, almoço, jantar e coffee breaks dos participantes que não são alunos FAPESP ficam por conta da organização do evento (exceto bebidas).
Eventuais despesas extras (frigobar, etc.) não serão pagas pela organização do evento.
Gastos com transporte ficam a cargo dos participantes.
Centro de Matemática, Computação e Cognição
Universidade Federal do ABC
carla.negri (at) ufabc.edu.br
Instituto de Matemática e Estatística
Universidade de São Paulo
mota (at) ime.usp.br
Instituto de Computação
Universidade Estadual de Campinas
lehilton (at) ic.unicamp.br