Problemas de decisão em vários estágios sob incerteza podem ser representados como diagramas de influência convertidos em árvores de decisão. Essas árvores podem ser resolvidas usando programação dinâmica se a estratégia ótima em um determinado ramo não depender das decisões em outros ramos não sobrepostos. Para resolver estas lacunas, propomos a Programação de Decisões, um quadro que pode abordar eficazmente este pressuposto de “não esquecer” e reter informações sobre a distribuição de resultados. Neste, convertemos problemas de decisão em programas lineares inteiros mistos equivalentes que podem ser resolvidos eficientemente, inclusive na presença de múltiplos objetivos, incerteza endógena e outras condições de dependência.
Biografia Fabricio Oliveira é Professor Associado de Pesquisa Operacional na Escola de Ciências da Universidade Aalto (Finlândia). Ele também é o líder do Grupo de Matemática Aplicada Modelagem e Otimização (Gamma-opt). Ele possui um B.Sc. (2008) e um DSc (2012) em Engenharia de Produção pela PUC-Rio (Brasil). Antes de sua nomeação atual, trabalhou como pesquisador visitante no Center of Advanced Process Decision-making (CAPD) da Carnegie Mellon University (EUA), como pesquisador de pós-doutorado no Departamento de Ciências Matemáticas da RMIT University (Austrália), e como Professor Assistente do Departamento de Engenharia Industrial da PUC-Rio. Seus principais interesses de pesquisa são desafios práticos e computacionais de aplicação de otimização sob incerteza para resolver problemas de planejamento de produção e gerenciamento da cadeia de suprimentos.
