Linhas de pesquisa.

Problemas de decisão com objetivos conflitantes, nos quais não existe solução única ótima, mas um conjunto de soluções eficientes. O trabalho trata de métodos para gerar e caracterizar a fronteira de Pareto, de técnicas de escalarização a metaheurísticas multiobjetivo, e do custo computacional de percorrê-la.

Problemas de corte e empacotamento, com ênfase em peças de forma irregular, e problemas correlatos de sequenciamento de máquinas, layout de instalações e roteamento. Formulações exatas em programação inteira mista e métodos heurísticos para instâncias de grande porte.

Métodos de aprendizado supervisionado aplicados a problemas de decisão, com ênfase em previsão de séries temporais. Abrange a construção e a rotulagem dos conjuntos de dados, protocolos de validação fora da amostra, meta-aprendizado para seleção de modelos e aprendizado sobre fluxos de dados sujeitos a mudança de distribuição.

Seleção de portfólio sob múltiplos critérios e restrições práticas, previsão aplicada a séries financeiras e avaliação de estratégias sistemáticas. Área de interface entre otimização, aprendizado de máquina e decisão sob incerteza.