Péricles Barbosa Cunha de Miranda

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  • Última atualização do currículo em 22/11/2018


Bacharel em Engenharia da Computação pela Universidade de Pernambuco (2010), mestre em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Pernambuco (2012), e doutor em Ciência da Computação pela mesma universidade (2016). Atualmente, ocupa o cargo de Professor Adjunto na Universidade Federal Rural de Pernambuco (UFRPE). Na UFRPE, também exerce a função de tutor virtual e professor executor no curso de Licenciatura em Computação. Possui larga experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Inteligência Artificial, atuando principalmente em temas relacionados à otimização, aprendizagem de máquina, algoritmos meta-heurísticos e hiper-heurísticos. (Texto informado pelo autor)


Identificação


Nome
Péricles Barbosa Cunha de Miranda
Nome em citações bibliográficas
MIRANDA, P. B. C.;MIRANDA, PERICLES B. C. DE;MIRANDA, PERICLES B.C.;MIRANDA, PERICLES B. C.;MIRANDA, PÉRICLES BARBOSA;MIRANDA, PÉRICLES B.C.;MIRANDA, PÈRICLES B.C.;DE MIRANDA, PÉRICLES B. C.;MIRANDA, PÉRICLES B. C.

Endereço


Endereço Profissional
Universidade Federal Rural de Pernambuco, Departamento de Computação.
Universidade Federal Rural de Pernambuco
Dois Irmãos
52171900 - Recife, PE - Brasil
Telefone: (81) 33206491
URL da Homepage: www.deinfo.ufrpe.br


Formação acadêmica/titulação


2013 - 2016
Doutorado em Ciências da Computação.
Universidade Federal de Pernambuco, UFPE, Brasil.
Título: Uma hiper-heurística híbrida para a otimização de algoritmos, Ano de obtenção: 2016.
Orientador: Ricardo Bastos Cavalcante Prudêncio.
2011 - 2013
Mestrado em Ciências da Computação.
Universidade Federal de Pernambuco, UFPE, Brasil.
Título: Arquitetura Híbrida para Otimização Multi-Objetivo de SVMs,Ano de Obtenção: 2013.
Orientador: Ricardo Bastos Cavalcante Prudêncio.
Bolsista do(a): Fundação de Amparo à Ciência e Tecnologia do Estado de Pernambuco, FACEPE, Brasil.
Palavras-chave: Meta-Learning; Otimização Multi-Objetivo; Particle Swarm Optimization.
2005 - 2010
Graduação em Engenharia da Computação.
Universidade de Pernambuco, UPE, Brasil.
Título: MOPSO-CDR com Especiação.
Orientador: Carmelo José Albanez Bastos Filho.




Formação Complementar


2015 - 2015
Atualização Didático Pedagógica. (Carga horária: 60h).
Universidade Federal Rural de Pernambuco, UFRPE, Brasil.
2012 - 2012
Ambientação no Moodle. (Carga horária: 8h).
Universidade Federal Rural de Pernambuco, UFRPE, Brasil.
2011 - 2011
Meta-Aprendizado para Recomendação de Algoritmos. (Carga horária: 6h).
Congresso da Sociedade Brasileira de Computação, CSBC, Brasil.
2006 - 2008
Língua Inglesa. (Carga horária: 840h).
Serviço Nacional de Aprendizagem Comercial, SENAC, Brasil.
2005 - 2005
Extensão universitária em Java Básico. (Carga horária: 30h).
Centro Integrado de Tecnologia da Informação, CITi, Brasil.


Atuação Profissional



Universidade Federal Rural de Pernambuco, UFRPE, Brasil.
Vínculo institucional

2014 - Atual
Vínculo: , Enquadramento Funcional: Professor Adjunto, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.
Outras informações
Disciplinadas lecionadas: Introdução à Programação, Introdução à Micro-informática, Elementos de Informática, Prática de Ensino de Algoritmos, Aspectos Filosóficos e Sociológicos da Computação.

Vínculo institucional

2014 - Atual
Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Professor Executor, Carga horária: 20
Outras informações
Disciplinas lecionadas: Algoritmos e Estruturas de Dados.

Vínculo institucional

2012 - Atual
Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Tutor Virtual, Carga horária: 15
Outras informações
Disciplinas lecionadas: Algoritmos e Estruturas de Dados, Introdução à Computação, Programação III, Prática como Componente Curricular IV, Redes de Computadores.

Vínculo institucional

2016 - 2016
Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Professor Conteudista, Carga horária: 10
Outras informações
Preparação de material didático para a disciplina de Estrutura de Dados (EdD) do curso de Licenciatura da Computação. Também fez parte deste papel a agravação de vídeo-aulas em estúdio e sua disponibilização para futuras turmas de EdD.

Atividades

08/2016 - Atual
Conselhos, Comissões e Consultoria, Departamento de Estatística e Informática, .

Cargo ou função
Conselho Ténico Administrativo.
07/2015 - Atual
Conselhos, Comissões e Consultoria, Departamento de Estatística e Informática, .

Cargo ou função
Membro da Comissão de Incentivo à Pesquisa.
01/2015 - Atual
Conselhos, Comissões e Consultoria, Departamento de Estatística e Informática, .

Cargo ou função
Membro suplente do Colegiado de Coordenação Didática do curso de Veterinária.

Universidade Federal de Pernambuco, UFPE, Brasil.
Vínculo institucional

2015 - 2016
Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Pesquisador do Convênio CIn/Motorola, Carga horária: 10

Vínculo institucional

2013 - 2014
Vínculo: , Enquadramento Funcional: Professor Substituto, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.
Outras informações
Centro de Informática (CIn)

Atividades

06/2013 - 03/2014
Ensino, Sistemas de Informação, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Computação Eletrônica
Computação L
Gestão de Processos de TI

MobiClub, MC, Brasil.
Vínculo institucional

2013 - 2014
Vínculo: Prestador de serviços, Enquadramento Funcional: Consultor de Inteligência Computacional, Carga horária: 8
Outras informações
Consultor de inteligência computacional para a Mobiclub no projeto Mobiclub 3.0.


Holon Systemics Solutions, HSS, Brasil.
Vínculo institucional

2011 - 2012
Vínculo: Prestador de Serviço, Enquadramento Funcional: Consultor de Arquitetura de Software, Carga horária: 12
Outras informações
Consultoria em Arquitetura e Desenvolvimento de Sistemas, aplicando práticas de TDD e padrões de projetos em soluções .NET 4.0.


Faculdade Santa Emília, FASE, Brasil.
Vínculo institucional

2011 - 2013
Vínculo: Professor Visitante, Enquadramento Funcional: Professor, Carga horária: 8
Outras informações
Disciplinas ministradas no curso de Ensino Superior em Sistemas de Informação: Paradigmas de Linguagem de Programação, Introdução à Sistemas de Informação, Gerência de Projetos, Fundamentos de Programação, Programação Web, Testes de Software e Inteligência Artificial.

Atividades

02/2011 - 06/2013
Ensino, Sistemas de Informação, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Fundamentos de Programação
Gerência de Projetos
Inteligência Artificial
Introdução à Sistemas de Informação
Paradigmas de Linguagem de Programação
Programação Web
Testes de Software

Faculdade Nova Roma, FNR, Brasil.
Vínculo institucional

2013 - 2013
Vínculo: , Enquadramento Funcional: Professor, Carga horária: 8

Atividades

02/2013 - 04/2013
Ensino, Ciência da Computação, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Programação Orientada à Objetos
Técnicas Avançadas em Programação

Qualiti Assessoria e Consultoria S/A, QUALITI, Brasil.
Vínculo institucional

2011 - 2013
Vínculo: Colaborador, Enquadramento Funcional: Consultor, Carga horária: 4

Atividades

08/2011 - 08/2013
Ensino,

Disciplinas ministradas
Plataforma .NET 3.5 C# Avançado
Plataforma .NET 3.5 C# Básico

Inove Informática, INOVE, Brasil.
Vínculo institucional

2010 - 2011
Vínculo: Celetista formal, Enquadramento Funcional: Engenheiro de Software, Carga horária: 40
Outras informações
Durante este período trabalhei em projetos Web fazendo uso da tecnologia ASP.NET MVC.

Vínculo institucional

2009 - 2010
Vínculo: Estagiário, Enquadramento Funcional: Desenvolvedor de Sistemas, Carga horária: 30
Outras informações
Atuando como desenvolvedor na área de Pesquisa e Desenvolvimento. Neste período estive em contato com o Framework .Net 3.5, desenvolvendo aplicações Web (ASP.NET MVC) e Mobile (Windows Mobile); além disso, tive a oportunidade de trabalhar com J2ME e Symbian C++ em projetos de geo-localização.


Universidade de Pernambuco, UPE, Brasil.
Vínculo institucional

2009 - 2009
Vínculo: Colaborador, Enquadramento Funcional: Monitor de Linguagem de Programação Funcional, Carga horária: 4
Outras informações
Monitor da Disciplina Linguagem de Programação Funcional.

Vínculo institucional

2008 - 2009
Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Iniciação Científica, Carga horária: 20, Regime: Dedicação exclusiva.
Outras informações
Bolsista de Iniciação Cintífica na Área de Inteligência Computacional. Atuou em pesquisas relacionadas a Inteligência de Enxames e Computação Bio-Inspirada e trabalhou no desenvolvimento do PSS: Particle Swarm Optimization Simulation Shell.

Vínculo institucional

2008 - 2008
Vínculo: Colaborador, Enquadramento Funcional: Monitor de Sinais e Sistemas, Carga horária: 4
Outras informações
Monitor da Disciplina de Sinais e Sistemas.

Vínculo institucional

2007 - 2008
Vínculo: Voluntário, Enquadramento Funcional: Iniciação Científica, Carga horária: 20, Regime: Dedicação exclusiva.
Outras informações
Aluno Voluntário de Iniciação Cintífica na Área de Inteligência Computacional.



Projetos de pesquisa


2018 - Atual
NOVAS ABORDAGENS PARA A OTIMIZAÇÃO DE PROBLEMAS DISCRETOS COM MUITOS OBJETIVOS CONFLITANTES USANDO TÉCNICAS DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Descrição: Muitos problemas desafiantes nos dias atuais envolvem a otimização de muitos objetivos conflitantes, dentre os quais podem ser citados: definição da topologia física em redes de telecomunicações considerando custo, robustez, desempenho, gasto energético; planejamento de transporte público considerando mais de um modal, custos e tempo de viagem; arquitetura para redes neurais e máquinas de aprendizagem profunda considerando o custo computacional, complexidade da arquitetura e acurácia. A lista completa de problemas de otimização sujeito a muitos objetivos conflitantes é extensa e permeia diversos outros domínios de aplicação como os encontrados em problemas sociais e biológicos, por exemplo. Problemas de otimização envolvendo muitos objetivos conflitantes são computacionalmente dispendiosos e geralmente têm sido apoiados por meta-heurísticas de otimização global. Um dos algoritmos mais promissores para tratar este tipo de problema é o NSGAIII, especialmente quando 4 ou mais objetivos conflitantes são considerados. Além disso, os algoritmos meméticos, que fazem uso de busca local no contexto de uma metaheurística de otimização global, tem demonstrado serem promissores para vários tipos de problemas. Por outro lado, Ciência das redes é uma área de investigação interdisciplinar que estuda redes complexas presentes em diferentes domínios de aplicação. Avanços importantes na Ciência das Redes estão relacionados com a proposição de modelos de geração de redes para criar grafos com propriedades topológicas semelhantes às propriedades encontradas em redes do mundo real. Neste sentido, quando os problemas de otimização para muitos objetivos são subclassificados para problemas discretos ou combinatoriais, nos quais seja possível modelar a relação entre as variáveis de decisão como uma estrutura em rede, as diversas técnicas de Inteligência Artificial podem ser combinadas com os avanços em Ciência das Redes para obter soluções de qualidade superior. No entanto, poucos estudos foram conduzidos neste sentido e diversas questões ainda estão em aberto. Esta proposta tem como objetivo principal propor novas abordagens para a otimização de problemas discretos, incluindo as redes geométricas que consideram a posição dos nós terminais como variáveis de decisão, tanto por meio de etapas de pré-processamento (que funcionam de forma offline), quanto por meio da otimização simultânea da posição dos nós e da topologia da rede. São objetivos específicos do projeto: propor modelos canônicos para geração de grafos geométricos que considere uma função de preferência para posições dos nós terminais; apresentar novas abordagens de otimização de redes geométricas que considera a otimização da posição de nós terminais em operadores de busca local de algoritmos de otimização iterativos; generalizar a proposta e ilustrar a aplicabilidade das abordagens obtidas em estudos de casos reais relacionados com redes relevantes para a sociedade, como otimização de redes de telecomunicações de alta capacidade, redes de transporte público e arquiteturas para máquinas de aprendizagem profunda..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (1) / Doutorado: (1) .
Integrantes: Péricles Barbosa Cunha de Miranda - Coordenador / Carmelo José Albanez Bastos Filho - Integrante / Danilo Ricardo Barbosa de Araújo - Integrante / Joaquim Ferreira Martins Filho - Integrante.Financiador(es): Universidade Federal Rural de Pernambuco - Auxílio financeiro.
2017 - Atual
Otimização de design de algoritmos de Inteligência Computacional
Descrição: Otimizar um algoritmo para solucionar um dado problema é uma tarefa desafiadora devido à variedade de possíveis escolhas de design e a falta de instrução em como escolher e ou combinar estes designs. A tarefa de otimização de algoritmos torna-se imprescindível pois o bom desempenho de um determinado algoritmo, no geral, depende do ajuste adequado de parâmetros e componentes deste algoritmo. Por este motivo, têm-se aumentado o interesse na automatização do processo de ajuste de algoritmos através do uso de abordagens da inteligência computacional, objetivando tornar o design de algoritmos mais independente da intervenção humana. A proposta deste projeto de pesquisa é utilizar abordagens focadas na seleção e ou geração de designs de algoritmos de inteligência computacional na resolução de problemas reais. Isto pode ajudar o projetista e ou pesquisador na condução da escolha do algoritmo mais adequado para o seu problema sem a necessidade de realizar experimentos de tentativa e erro para melhor ajustá-lo..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (4) .
Integrantes: Péricles Barbosa Cunha de Miranda - Coordenador / Ricardo Bastos Cavalcante Prudencio - Integrante / Ricardo Martins Abreu Silva - Integrante / Adenilton José da Silva - Integrante / Filipe Rolim Cordeiro - Integrante.
2014 - Atual
Investigações Teóricas e Empíricas sobre a Patrulha Multiagente
Descrição: O problema da Patrulha Multiagente (MAP) tem várias aplicações potenciais, mas, em especial, este problema surgiu motivado por aplicações de segurança (e.g. patrulha policial, patrulha com robôs). O interesse de pesquisadores pela MAP tem crescido, o que provocou o surgimento de diversas variantes do problema. Em trabalhos recentes, agrupamos as variantes em duas grandes classes: EOMAP (Patrulha Orientada a Eventos) e TMAP (Patrulha Temporal). Esta pesquisa visa estudar a TMAP, que são as definições de Patrulha Multiagente mais simples, sem modelos de eventos. Nesta pesquisa, pretendemos desenvolver novos algoritmos da TMAP, tanto 3 aproximados (com fator de aproximação comprovado formalmente) como heurísticos (construídos com técnicas de IA diversas). Também pretendemos estudar soluções para o problema pela ótica multi-objetivo, que não existe na literatura. Por fim, pretendemos investigar o inter-relacionamento entre a TMAP e a EOMAP..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (3) .
Integrantes: Péricles Barbosa Cunha de Miranda - Integrante / Rodrigo Nonamor Pereira Mariano de Souza - Integrante / Pablo Azevedo Sampaio - Coordenador / Cláudio Tadeu Cristino - Integrante / Luciano Demétrio Santos Pacífico - Integrante / Geber Lisboa Ramalho - Integrante / Patrícia Cabral de Azevedo Restelli Tedesco - Integrante / Alessandro Nazário da Rocha - Integrante / Cleberson Barbosa das Chagas - Integrante / José Bartolomeu Alheiros Dias Neto - Integrante.Financiador(es): Fundação de Amparo à Ciência e Tecnologia do Estado de Pernambuco - Auxílio financeiro.
2013 - 2016
Técnicas de Meta-Aprendizado para Seleção de Algoritmos

Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Ricardo Bastos Cavalcante Prudencio em 30/05/2017.
Descrição: O projeto investigas diferentes aspectos associados ao problema de seleção de algoritmos em diferentes domínios, com o foco no uso da abordagem de meta-aprendizado. São abordados no projeto os problemas de seleção e construção de meta-exemplos e técnicas para recomendação de algoritmos.
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) Doutorado: (4) .
Integrantes: Péricles Barbosa Cunha de Miranda - Integrante / Ricardo Bastos Cavalcante Prudencio - Coordenador / Luciano Souza Soares - Integrante / Carlos Alexandre Barros Mello - Integrante / André Câmara - Integrante.
2013 - Atual
Meta-Aprendizado e Algoritmos de Otimização para Seleção de Parâmetros com Múltiplos Objetivos - Edital Universal Processo (470970/2013-8)

Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Ricardo Bastos Cavalcante Prudencio em 30/05/2017.
Descrição: Esse projeto investiga a combinação de técnicas de recomendação de parâmetros baseadas em meta-aprendizado para inicialização de algoritmo de otimização. Experimentos serão realizados em estudos de casos considerando multiplos objetivos na otimização de parâmetros.
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) Doutorado: (4) .
Integrantes: Péricles Barbosa Cunha de Miranda - Integrante / Ricardo Bastos Cavalcante Prudencio - Coordenador / Luciano Souza Soares - Integrante / Carlos Alexandre Barros Mello - Integrante / André Câmara - Integrante / Diana Cavalcanti - Integrante.
2011 - 2013
Arquitetura Híbrida para Otimização Multi-Objetivo de SVMs
Descrição: Vem sendo dada grande atenção às Máquinas de Vetores de Suporte (SVMs) devido à sua fundamentação teórica e seu bom desempenho quando comparadas a outros algoritmos de aprendizado em diferentes aplicações. Porém, seu bom desempenho depende fortemente da escolha adequada de seus parâmetros de controle. Embora a utilização de algoritmos de otimização e busca automatizem a seleção de parâmetros de SVM, ela pode se tornar inviável caso o número de parâmetros a serem selecionados aumente consideravelmente. Uma alternativa é o uso de Meta-Aprendizado (MA), que trata a tarefa de seleção de parâmetros como uma tarefa de aprendizado supervisionado. Cada exemplo de treinamento para oMA (meta-exemplo) armazena características de problemas passados e o desempenho obtido pelas configurações de parâmetros candidatas. Este conjunto de meta-exemplos forma a meta-base, sendo esta utilizada para auxiliar no módulo de sugestão ou meta-aprendiz. O meta-aprendiz tem a função de prever as configurações de parâmetros mais adequadas para um problema novo baseado em suas características. Deste modo, MA se torna uma alternativa menos custosa comparada aos algoritmos de otimização, pois faz uso de execuções passadas no processo de sugestão. Neste trabalho, as sugestões do meta-aprendiz são utilizadas como soluções iniciais da técnica de busca, sendo esta responsável pelo refinamento das soluções sugeridas. Neste trabalho, foi criada uma arquitetura híbrida multi-objetivo, que combina MA com algoritmos de otimização, inspirados em enxames de partículas, com múltiplos objetivos aplicado ao problema de seleção de parâmetros de SVMs..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) Doutorado: (3) .
Integrantes: Péricles Barbosa Cunha de Miranda - Integrante / Ricardo Bastos Cavalcante Prudencio - Coordenador / Andre Carlos P. L. F. Carvalho - Integrante / Carlos Soares - Integrante.
2009 - 2010
Particle Swarm Optimization Simulation Shell (PSS)
Descrição: A tarefa de encontrar soluções para problemas de otimização é, na maioria das vezes, bastante difícil. A meta-heurística de otimização por enxame de partículas tem ganho muita atenção da comunidade científica por sua efetividade. Por isso, figura como uma das mais utilizadas na categoria dos algoritmos evolutivos, mais especificamente algoritmos baseados em comportamentos sociais. A existência de uma ferramenta que facilite a realização de pesquisas e análise dos resultados de novas propostas é de grande valia. O PSS (Particle Swarm Optimization Simulation Shell) é uma ferramenta de propósito geral para simulação de algoritmos de otimização por enxame de partículas. A referida ferramenta incorpora os mais importantes conceitos acerca do PSO, de forma que pode ser configurada para simular o comportamento das mais variadas instâncias do algoritmo. Incorpora conceitos de topologia de comunicação, mecanismos de atualização de velocidades, funções de teste e outras variações do PSO. Implementa ferramentas de análise de resultados, reforçando para a comunidade a necessidade da realização de análises estatísticas mais completas e confiáveis. As funcionalidades da ferramenta são testadas em dois estudos de caso, onde ela se mostrou bastante eficaz tanto na geração dos dados como em sua posterior análise..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Doutorado: (1) .
Integrantes: Péricles Barbosa Cunha de Miranda - Coordenador / Emanoel Francisco Barreiros - Integrante / Carmelo José Albanez Bastos Filho - Integrante.Financiador(es): Fundação de Amparo à Ciência e Tecnologia do Estado de Pernambuco - Bolsa.
Número de produções C, T & A: 1


Projetos de extensão


2015 - 2016
A Olimpíada Brasileira de Informática na UFRPE - OBI 2016
Descrição: A Sociedade Brasileira de Computação (SBC) realiza a XVIII Olimpíada Brasileira de Informática (OBI 2016). O objetivo da OBI é despertar nos alunos o interesse pela Ciência da Computação, que é fundamental na formação básica atual. A organização da OBI2016 está a cargo do Instituto de Computação da UNICAMP. O Departamento de Informática e Estatística (DEINFO) da UFRPE propõe a utilização da olimpíada para difundir os conceitos fundamentais de computação. Para isso DEINFO vai incentivar e apoiar a participação das escolas na OBI2016.O objetivo deste projeto é incentivar as escolas públicas e particulares para participar da OBI e prover recursos para treinamento dos alunos da escola pública.. Situação: Em andamento; Natureza: Extensão..
Situação: Concluído; Natureza: Extensão.
Alunos envolvidos: Graduação: (11) / Mestrado acadêmico: (1) / Doutorado: (1) .
Integrantes: Péricles Barbosa Cunha de Miranda - Integrante / Rafael Ferreira Leite de Mello - Coordenador / Valmir Macario Filho - Integrante / Douglas Véras e Silva - Integrante / André Câmara - Integrante.
2015 - 2015
Semana da Computação da UFRPE 2015
Descrição: A Semana da Computação (SECOMP) é uma importante oportunidade para que a comunidade local interessada em computação e tecnologia possa se socializar e discutir temas relevantes da área. Esta oportunidade visa promover o networking dos envolvidos através de palestras e mesas redondas; despertar o lado empreendedor de alunos e interessados através de competições de startups; e ainda capacitar aqueles que desejarem fazer cursos práticos durante o evento..
Situação: Concluído; Natureza: Extensão.
Alunos envolvidos: Graduação: (15) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) .
Integrantes: Péricles Barbosa Cunha de Miranda - Coordenador / Pablo Azevedo Sampaio - Integrante / Jeneffer Cristine Ferreira Lima - Integrante / João Marcelo Xavier Natário Teixeira - Integrante / Millena de Andrade Almeida Gomes Cavalcanti - Integrante / Rafael Ferreira Leite de Mello - Integrante / Taciana Pontual da Rocha Falcão - Integrante / Valmir Macario Filho - Integrante.


Revisor de periódico


2014 - Atual
Periódico: International Journal of Electrical Power and Energy Systems Engineering


Áreas de atuação


1.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação.
2.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Otimização.
3.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Inteligência computacional.
4.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Linguagens de Programação.
5.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Meta-Aprendizado.


Idiomas


Inglês
Compreende Bem, Fala Bem, Lê Bem, Escreve Bem.
Português
Compreende Bem, Fala Bem, Lê Bem, Escreve Bem.


Prêmios e títulos


2017
Professor homenageado pelos concluintes da Turma 2017.1 do curso de Licenciatura em Computação da Universidade Federal Rural de Pernambuco, Universidade Federal Rural de Pernambuco.
2017
Melhor artigo na Trilha de "Inteligência em Ambientes e Sistemas Computacionais para promoção da aprendizagem" do XXVIII SBIE, Congresso Brasileiro de Informática na Educação.
2017
Menção honrosa na Trilha de "Ambientes Computacionais para Apoio à Cooperação/Colaboração em processos de ensino/aprendizagem" do XXVIII SBIE, Congresso Brasileiro de Informática na Educação.
2016
BRACIS'16 Top-6 best paper, Brazilian Conference on Intelligent Systems.
2016
Professor homenageado pelos concluintes da Turma 2016.1 do curso de Licenciatura em Computação (modalidade à distância) da Universidade Federal Rural de Pernambuco, Universidade Federal Rural de Pernambuco.
2014
Professor homenageado pelos concluintes da Turma 2013.2 do curso de Sistemas de Informação da Faculdade Santa Emília, Faculdade Santa Emília.
2014
1º lugar na Seleção 2014 para o cargo de Professor Assistente do Departamento de Estatística e Informática da UFRPE, UFRPE.
2014
1º Lugar no H-DIBCO 2014 (Handwritten Document Image Binarization Contest), IEEE e IAPR.
2013
1º lugar na Seleção 2013 de Doutorado do Centro de Informática da Universidade Federal de Pernambuco, CIn-UFPE.
2013
1º lugar na Seleção 2013 para o cargo de Professor Substituto do curso de Sistemas de Informação, Centro de Informática - Universidade Federal de Pernambuco.
2013
Professor homenageado pelos concluintes da Turma 2012.2 do curso de Sistemas de Informação da Faculdade Santa Emília, Faculdade Santa Emília.
2012
Best Paper Award na IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetic 2012 - c Combining a Multi-Objective Optimization Approach with Meta-Learning for SVM Parameter Selection, IEEE SMC Society.
2010
Microsoft Certified Programmer - Application Development Foundation (536), Microsoft Corporation.
2009
2º lugar na classificação geral do Programa Institucional de Base de Iniciação Científica, PIBIC.


Produções



Produção bibliográfica
Artigos completos publicados em periódicos

1.
MIRANDA, PÉRICLES B. C.2018MIRANDA, PÉRICLES B. C.; PRUDÊNCIO, RICARDO B. C. . A novel context-free grammar for the generation of PSO algorithms. Natural Computing, v. 1, p. 1-19, 2018.

2.
PINHEIRO, A.2018PINHEIRO, A. ; MELLO, R. F. L. ; ANDRE, M. ; MIRANDA, P. B. C. ; ROLIM, V. ; ROGERIO, S. . O Plágio em Ambiente Educacional Virtual: Uma Revisão da Literatura. RENOTE. REVISTA NOVAS TECNOLOGIAS NA EDUCAÇÃO, v. 15, p. 1-12, 2018.

3.
MIRANDA, P. B. C.2017MIRANDA, P. B. C.; PRUDENCIO, R. B. C. . Generation of Particle Swarm Optimization algorithms: An experimental study using Grammar-Guided Genetic Programming. APPLIED SOFT COMPUTING, p. 281-296, 2017.

4.
MIRANDA, PÉRICLES B.C.2017MIRANDA, PÉRICLES B.C.; PRUDÊNCIO, RICARDO B.C. ; PAPPA, GISELE L. . H3AD: A hybrid hyper-heuristic for algorithm design. INFORMATION SCIENCES, v. 414, p. 340-354, 2017.

5.
LORENA, A. C.2017LORENA, A. C. ; MACIEL, A. I. ; MIRANDA, PÈRICLES B.C. ; COSTA, I. G. ; PRUDENCIO, R. B. C. . Data complexity meta-features for regression problems. MACHINE LEARNING, v. 107, p. 209-246, 2017.

6.
MESQUITA, R. G.2015MESQUITA, R. G. ; SILVA, R. M. A. ; MELLO, C. A. B. ; MIRANDA, P. B. C. . Parameter tuning for document image binarization using a racing algorithm. Expert Systems with Applications, v. 42, p. 2593-2603, 2015.

7.
MIRANDA, PERICLES B. C.2014MIRANDA, PERICLES B. C.; PRUDENCIO, R. B. C. ; CARVALHO, A. C. P. L. F. ; Soares, C. . A hybrid meta-learning architecture for multi-objective optimization of SVM parameters. Neurocomputing (Amsterdam), v. 143, p. 27-43, 2014.

Capítulos de livros publicados
1.
BASTOS FILHO, C. J. A. ; CARVALHO, D. F. ; MIRANDA, P. B. C. ; Caraciolo, M. P. ; FIGUEIREDO, E. M. N. . Multi-ring Particle Swarm Optimization. Evolutionary Computation. 1ed.Vukovar: IN-Tech Education and Publishing KG, 2009, v. , p. 523-540.

Trabalhos completos publicados em anais de congressos
1.
MIRANDA, PERICLES B. C. DE; MORAIS, R. F. A. B. ; SILVA, R. M. A. . Using a Many-Objective Optimization Algorithm to Select Sampling Approaches for Imbalanced Datasets. In: Congress on Evolutionary Computation, 2018, Rio de Janeiro. Proceedings of the IEEE CEC 2018, 2018.

2.
DINIZ, J. B. ; CORDEIRO, F. R. ; MIRANDA, P. B. C. ; SILVA, L. A. T. . A Grammar-based Genetic Programming Approach to Optimize Convolutional Neural Network Architectures. In: Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional, 2018, São Paulo. XV Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional, 2018.

3.
MORAIS, R. F. A. B. ; MIRANDA, P. B. C. ; SILVA, R. M. A. . A multi-criteria meta-learning method to select Under-Sampling Algorithms for Imbalanced Datasets. In: European Symposium on Artificial Neural Networks, 2017, Bruges. 25th European Symposium on Artificial Neural Networks, 2017.

4.
FRANCA, L. D. ; MIRANDA, PÈRICLES B.C. ; CORDEIRO, F. R. . Um Estudo Experimental da Aplicação do Algoritmo de Neuroevolução com Crescimento Topológico em Imagens Médicas. In: Encontro Nacional de Inteligência Computacional, 2017, Uberlândia, Minas Gerais. Anais do ENIAC 2017, 2017.

5.
SANTOS, P. ; MELLO, R. F. L. ; MIRANDA, PERICLES B.C. . Dados Abertos Educacionais: Uma Revisão da Literatura Brasileira. In: Congresso Brasileiro de Informática da Educação, 2017, Recife. XXVIII Simpósio Brasileiro de Informática na Educação, 2017.

6.
ANDRE, M. ; PINHEIRO, A. ; MELLO, R. F. L. ; MIRANDA, PERICLES B.C. ; NETO, S. ; CESAR, A. . Mineração de Textos em Fóruns Educacionais: uma revisão da literatura. In: Congresso Brasileiro de Informática da Educação, 2017, Recife. XXVIII Simpósio Brasileiro de Informática na Educação, 2017.

7.
AZEVEDO, D. ; MELLO, R. F. L. ; MEDONCA, V. ; MIRANDA, PERICLES B. C. DE . Aplicação de análise de sentimento em fóruns educacionais para prevenir evasão. In: Congresso Brasileiro de Informática da Educação, 2017, Recife. XXVIII Simpósio Brasileiro de Informática na Educação, 2017.

8.
MIRANDA, PERICLES B.C.; CASTRO, M. ; FIORENTINO NETO, G. ; SOUZA, S. B. J. ; ANDRE, L. ; LIGIA, L. ; MELLO, R. F. L. . Seleção de Caminho de Aprendizagem para Grupo de Usuários: Uma Abordagem baseada em Perfil. In: Congresso Brasileiro de Informática da Educação, 2017, Recife. XXVIII Simpósio Brasileiro de Informática na Educação, 2017.

9.
PINHEIRO, A. ; MELLO, R. F. L. ; ANDRE, M. ; NETO, S. ; PASSERO, G. ; MIRANDA, PERICLES B.C. . Uma Nova Abordagem para Detecção de Plágio em Ambientes Educacionais. In: Congresso Brasileiro de Informática da Educação, 2017, Recife. XXVIII Simpósio Brasileiro de Informática na Educação, 2017.

10.
MIRANDA, P. B. C.; ANDRE, L. ; LIGIA, L. ; SOUZA, S. B. J. ; CASTRO, M. ; FIORENTINO NETO, G. ; MELLO, R. F. L. . Formação de grupos de alunos baseado em múltiplos critérios. In: Congresso Brasileiro de Informática da Educação, 2017, Recife. XXVIII Simpósio Brasileiro de Informática na Educação, 2017.

11.
SILVA, C. M. R. ; SILVA, J. L. C. ; RODRIGUES, R. B. ; GATTI, D. C. ; NASCIMENTO, L. M. ; BRITO, K. S. ; MIRANDA, P. B. C. ; ASSAD, R. E. ; QUEIROZ, R. J. G. B. ; GARCIA, V. C. . Towards a Taxonomy for Security Threats on the Web Ecosystem. In: IEEE/IFIP Network Operations and Management Symposium, 2016, Instabul. IEEE/IFIP Network Operations and Management Symposium 2016 (NOMS), 2016.

12.
MIRANDA, P. B. C.; PRUDENCIO, R. B. C. . A Novel Context-Free Grammar to Guide the Construction of Particle Swarm Optimization Algorithms. In: Brazilian Conference on Intelligent Systems, 2016, Recife. Proceedings of BRACIS 2016, 2016.

13.
MIRANDA, P. B. C.; PRUDENCIO, R. B. C. . Tree-based Grammar Genetic Programming to Evolve Particle Swarm Algorithms. In: Brazilian Conference on Intelligent Systems, 2016, Recife. Proceedings of BRACIS 2016, 2016.

14.
MORAIS, R. F. A. B. ; MIRANDA, P. B. C. ; SILVA, R. M. A. . A Meta-Learning Method to Select Under-Sampling Algorithms for Imbalanced Data Sets. In: Brazilian Conference on Intelligent Systems, 2016, Recife. Proceedings of BRACIS 2016, 2016.

15.
MIRANDA, PERICLES B. C.; SILVA, R. M. A. ; PRUDENCIO, RICARDO B. C. . I/S-Race: An iterative Multi-Objective Racing Algorithm for the SVM Parameter Selection Problem. In: European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning, 2015, Bruges. Proceedings of ESANN'15, 2015.

16.
MIRANDA, P. B. C.; PRUDENCIO, R. B. C. . GEFPSO: A Framework for PSO Optimization based on Grammatical Evolution. In: Genetic and Evolutionary Computation (GECCO), 2015, Madrid. Proceedings of the 2015 Annual Conference on Genetic and Evolutionary Computation. NY: ACM New York, 2015. p. 1087-1094.

17.
SILVA, C. M. R. ; SILVA, J. L. C. ; RODRIGUES, R. B. ; GATTI, D. C. ; BRITO, K. S. ; NASCIMENTO, L. M. ; MIRANDA, P. B. C. ; ASSAD, R. E. ; QUEIROZ, R. J. G. B. ; GARCIA, V. C. . T3: A Control Environment for Analyze of Sensitive Data Breaches over the Web Browser. In: International Conference on Computer and Information Technology 2015 (CIT), 2015, Liverpool. International Conference on Computer and Information Technology 2015 (CIT), 2015.

18.
MIRANDA, PERICLES B.C.; SILVA, R. M. A. ; PRUDENCIO, R. B. C. . Fine-Tuning of Support Vector Machine Parameters using Racing Algorithms. In: European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning, 2014, Bruges. Proceedings of the European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning, 2014.

19.
MIRANDA, PERICLES B. C. DE; PRUDENCIO, R. B. C. . Active Testing for SVM Parameter Selection. In: International Joint Conference on Neural Networks, 2013, Dallas, Texas. The 2013 International Joint Conference on Neural Networks, 2013.

20.
MIRANDA, PERICLES B. C.; PRUDENCIO, RICARDO B. C. ; DE CARVALHO, ANDRE CARLOS P. L. F. ; SOARES, CARLOS . Multi-objective optimization and Meta-learning for SVM parameter selection. In: 2012 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN 2012 Brisbane), 2012, Brisbane. The 2012 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN). p. 1-124.

21.
MIRANDA, PERICLES B.C.; PRUDENCIO, RICARDO B.C. ; CARVALHO, ANDRE C.P.L.F. ; SOARES, CARLOS . Combining Meta-Learning with Multi-objective Particle Swarm Algorithms for SVM Parameter Selection: An Experimental Analysis. In: 2012 Brazilian Symposium on Neural Networks (SBRN), 2012, Curitiba. 2012 Brazilian Symposium on Neural Networks. p. 1.

22.
MIRANDA, P. B. C.; PRUDENCIO, R. B. C. ; CARVALHO, A. C. P. L. F. ; Soares, C. . An Experimental Study of the Combination of Meta-Learning with Particle Swarm Algorithms for SVM Parameter Selection. In: International Conference on Computational Science and Its Applications, 2012, Salvador. Lecture Notes in Computer Science, 2012. v. 7335. p. 562-575.

23.
MIRANDA, PERICLES B. C. DE; PRUDENCIO, RICARDO B. C. ; CARVALHO, ANDRE CARLOS P. L. F. DE ; SOARES, CARLOS . Combining a multi-objective optimization approach with meta-learning for SVM parameter selection. In: 2012 IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics SMC, 2012, Seoul. 2012 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC). p. 2909.

24.
MIRANDA, P. B. C.; Caraciolo, M. P. . Novas Mídias de Apoio para Ensino de Ferramentas e Programação na área de Computação. In: IV Simpósio Hipertexto e Tecnologias na Educação, 2012, Recife. Comunidade e Aprendizagem em Rede, 2012.

25.
BASTOS FILHO, C. J. A. ; MIRANDA, P. B. C. . MOPSO-CDR using Speciation. In: IEEE Symposium Series on Computational Intelligence, 2011, Paris. IEEE Series on Computational Intelligence, 2011.

26.
SOARES, L. S. ; MIRANDA, P. B. C. ; PRUDENCIO, R. B. C. ; BARROS, F. A. . A Multi-Objective Particle Swarm Optimization for Test Case Selection Based on Functional Requirements Coverage and Execution Effort. In: 23rd IEEE International Conference on Tools with Artificial Intelligence, 2011, Boca Raton, Florida, USA. International Conference on Tools with Artificial Intelligence, 2011.

27.
BASTOS FILHO, C. J. A. ; CARVALHO, D. F. ; FIGUEIREDO, E. M. N. ; MIRANDA, P. B. C. . Dynamic Clan Particle Swarm Optimization. In: 9th International Conference on Intelligent Systems Design and Applications ISDA '09, 2009, Pisa, Itália. 9th International Conference on Intelligent Systems Design and Applications, 2009. p. 249-254.

28.
BASTOS FILHO, C. J. A. ; Caraciolo, M. P. ; MIRANDA, P. B. C. . Multi-ring Particle Swarm Optimization. In: 10th Brazilian Symposium on Neural Networks, 2008, Salvador. 10th Brazilian Symposium on Neural Networks, 2008. p. 111-116.

29.
BASTOS FILHO, C. J. A. ; Caraciolo, M. P. ; MIRANDA, P. B. C. ; CARVALHO, D. F. . Multi-Ring Dispersed Particle Swarm Optimization. In: 8th International Conference on Hybrid Intelligent Systems, 2008, Barcelona. 8th International Conference on Hybrid Intelligent Systems, 2008. p. 25-30.

Resumos publicados em anais de congressos
1.
GOMES, T. ; MIRANDA, PERICLES B.C. ; PRUDENCIO, R. B. C. ; Soares, C. ; CARVALHO, A. C. P. L. F. . Combining Meta-Learning and Optimization Algorithms for Parameter Selection. In: The 25th European Conference on Artificial intelligence (ECAI), 2012, Montpellier. 5th Planning to Learn Workshop WS28 at ECAI, 2012. v. 5. p. 6-7.

Apresentações de Trabalho
1.
MIRANDA, PÉRICLES B.C.; CASTRO, M. ; FIORENTINO NETO, G. ; ANDRE, L. ; LIGIA, L. ; SOUZA, S. B. J. ; MELLO, R. F. L. . Seleção de Caminho de Aprendizagem para Grupo de Usuários: Uma Abordagem baseada em Perfil. 2017. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

2.
MIRANDA, PÉRICLES B.C.; CASTRO, M. ; FIORENTINO NETO, G. ; ANDRE, L. ; LIGIA, L. ; SOUZA, S. B. J. ; MELLO, R. F. L. . Formação de grupos de alunos baseado em múltiplos critérios. 2017. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

3.
MIRANDA, P. B. C.; PRUDENCIO, R. B. C. . A Hybrid Architecture for Multi-Objetive Optimization of SVM Parameters. 2013. (Apresentação de Trabalho/Outra).

4.
MIRANDA, P. B. C.; PRUDENCIO, R. B. C. ; CARVALHO, A. C. P. L. F. ; Soares, C. . An Experimental Study of the Combination of Meta-Learning with Particle Swarm Algorithms for SVM Parameter Selection. 2012. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

5.
MIRANDA, P. B. C.; Caraciolo, M. P. . Novas Mídias de Apoio para Ensino de Ferramentas e Programação na área de Computação. 2012. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).

6.
MIRANDA, P. B. C.; BASTOS FILHO, C. J. A. . MOPSO-CDR using Speciation. 2011. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).

7.
MIRANDA, P. B. C.; BASTOS FILHO, C. J. A. . PSS: Particle Swarm Optimization Simulation Shell. 2009. (Apresentação de Trabalho/Outra).


Produção técnica
Programas de computador sem registro
1.
Barreiros, E. F. S. ; MIRANDA, P. B. C. ; Caraciolo, M. P. ; BASTOS FILHO, C. J. A. . Particle Swarm Optimization Simulation Shell. 2008.

Trabalhos técnicos
1.
MIRANDA, P. B. C.. Simpósio Brasileiro de Automação Inteligente 2017 (Revisor de Artigos). 2017.

2.
MIRANDA, PERICLES B.C.. Brazilian Conference on Intelligent Systems (Revisor de artigos). 2017.

3.
MIRANDA, PERICLES B. C.. Encontro Nacional de Inteligência Artificial 2014 (Revisor de artigos). 2014.


Demais tipos de produção técnica
1.
MIRANDA, PÉRICLES BARBOSA. Algoritmos. 2017. (Curso de curta duração ministrado/Outra).

2.
MIRANDA, PÉRICLES BARBOSA. Banco de dados. 2017. (Curso de curta duração ministrado/Outra).

3.
MIRANDA, PÉRICLES B. C.. Programação Orientada à objetos. 2017. (Curso de curta duração ministrado/Outra).

4.
MIRANDA, PÉRICLES BARBOSA. Projeto e desenvolvimento de sistemas. 2017. (Curso de curta duração ministrado/Outra).

5.
MIRANDA, P. B. C.. Workshop Plataforma Python. 2013. (Curso de curta duração ministrado/Extensão).

6.
MIRANDA, P. B. C.. Instrutor do Curso de Linguagem de Programação C# pela Empresa Júnior da Escola Politécnica de Pernambuco. 2011. (Curso de curta duração ministrado/Extensão).

7.
MIRANDA, P. B. C.. Instrutor do Curso de Desenvolvimento de Software pelo Programa Microsoft Student to Business (S2B). 2011. (Curso de curta duração ministrado/Extensão).



Bancas



Participação em bancas de trabalhos de conclusão
Mestrado
1.
MIRANDA, PÉRICLES B.C.; LIMA, R. J.; FREITAS, F. L. G.. Participação em banca de Anderson Pinheiro Cavalcanti. Uma medida de similaridade textual para identificação de plágio em fóruns educacionais. 2018. Dissertação (Mestrado em Informática Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco.

2.
FERREIRA, T. A. E.; GARROZI, C.; MIRANDA, PÉRICLES B.C.; CAVALCANTI, G. D. C.. Participação em banca de Urbanno Pereira de Siqueira Leite. Seleção de características aplicadas ao keystroke dynamics em dispositivos móveis. 2018. Dissertação (Mestrado em Informática Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco.

3.
CORDEIRO, F. R.; ZANCHETIN, C.; MIRANDA, PERICLES B. C. DE. Participação em banca de Sergio Fernandovitch Chevtchenko. A Convolutional Neural Network with Feature Fusion for Real-Time Hand Posture Recognition. 2018. Dissertação (Mestrado em Informática Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco.

4.
OLIVEIRA JUNIOR, W. R.; MIRANDA, PÉRICLES B.C.; TEIXEIRA, J. M. X. N.; LIMA, J. P. M.. Participação em banca de José Guedes dos Santos Júnior. Rastreamento de objetos 3D em imagens RGB-D usando otimização por enxame de partículas. 2018. Dissertação (Mestrado em Informática Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco.

Qualificações de Doutorado
1.
FERREIRA, T. A. E.; CUNHA FILHO, M.; BALBINO, V. Q.; MIRANDA, PERICLES B.C.; GARROZI, C.. Participação em banca de Albaro Ramon Paiva Sanz. Métodos de Aprendizagem de Máquina para a Classificação de Estruturas de Exon e Intron em Dados de Genoma Humano. 2018. Exame de qualificação (Doutorando em Biometria e Estatística Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco.

Trabalhos de conclusão de curso de graduação
1.
MIRANDA, PÉRICLES B.C.; MACARIO FILHO, V.; PRUDENCIO, R. B. C.. Participação em banca de Luiz Daniel Ramos França.Neuroevolution of Aumenting Topologies Applied to the Detection of Cancer in Medical Images. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal Rural de Pernambuco.

2.
DE MIRANDA, PÉRICLES B. C.; SAMPAIO, P. A.. Participação em banca de Diogo Felipe Félix de Melo.Aprendizado Profundo com Capacidade Computacional Reduzida: uma aplicação à quebra de CAPTCHAs. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal Rural de Pernambuco.

3.
MELLO, R. F. L.; MIRANDA, P. B. C.; CABRAL, G. G.. Participação em banca de Daniel Cirne Vilas-Boas dos Santos.Acompanhamento de alunos em ambientes virtuais de aprendizagem: uma proposta baseada em sistemas tutores inteligentes. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal Rural de Pernambuco.

4.
MELLO, R. F. L.; MIRANDA, PERICLES B. C.; LIMA, R. J.. Participação em banca de Lucas Dornelles Barbosa Maia.Nova Medida de Similaridade entre Sentenças para Eliminação de Redundância em Sumarização Multi-Documento. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal Rural de Pernambuco.

5.
CORDEIRO, F. R.; MACARIO FILHO, V.; MIRANDA, PERICLES B. C.. Participação em banca de Sérgio Chevtchenko.Multi-objective Optimization for Real-Time Hand Posture Recognition. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal Rural de Pernambuco.

6.
MACARIO FILHO, V.; CORDEIRO, F. R.; MIRANDA, PERICLES B.C.. Participação em banca de Thays Ferreira da Silva.Análise de Descritores de Imagem e Classificadores Aplicados para Detecção de Lesões em Imagens de Mamografia. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal Rural de Pernambuco.

7.
MELLO, R. F. L.; MIRANDA, PERICLES B. C.; GOUVEIA, R. M. M.. Participação em banca de Philippe Cesar dos Santos.A Influência das Características das Escolas do Nordeste Brasileiro Brasileiro na Obtenção das Notas do ENEM. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal Rural de Pernambuco.

8.
MIRANDA, P. B. C.; SOUZA, R. N. P. M.; SAMPAIO, P. A.. Participação em banca de Rodrigo da Silva Sousa.Estratégias com Nível de Percepção Reduzido para a Patrulha Multiagente. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal Rural de Pernambuco.

9.
SAMPAIO, P. A.; RAMALHO, G. L.; MIRANDA, P. B. C.. Participação em banca de Vítor de Albuquerque Torreão.Abordagens Evolucionárias para o Problema da Patrulha Multiagente Temporal. 2015. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Computação) - Universidade Federal Rural de Pernambuco.

10.
PIMENTEL, C. E. C.; MIRANDA, P. B. C.. Participação em banca de Carlos Gomes, Eric Fraga e Renato Gualberto.Implementação da Infraestrutura da Rede FAC / Faculdade. 2013. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Redes de Computadores) - Faculdade Santa Emília.

11.
MIRANDA, P. B. C.; H. O. Viana. Participação em banca de Bruno R. S. Bandeira, Fernando de Seta e Vicente P. da Silva.Soluções em Nuvem para Dispositivos Embarcados. 2012. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Redes de Computadores) - Faculdade Santa Emília.

12.
MIRANDA, P. B. C.; H. O. Viana. Participação em banca de Cleybson Andrade,Guilherme Assunção,Oscar Lira e Paulo Silva.Solução Integrada de Comunicação do Parque Tecnológico da Arena Pernambuco. 2012. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Redes de Computadores) - Faculdade Santa Emília.

13.
MIRANDA, P. B. C.; H. O. Viana. Participação em banca de Adones Prazeres, Williams Silva e Ítalo Santos de Castro.Desenvolvimento da Infraestrutura e Configuração da Rede de Computadores da Empresa Where's Car. 2012. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Redes de Computadores) - Faculdade Santa Emília.

14.
PIMENTEL, C. E. C.; MIRANDA, P. B. C.; NASCIMENTO, J. J.. Participação em banca de Humberto P. Cunha, Jonatas S. N. Jr e Maria J. M. V. Neves.Implantação da insfraestrutura de rede da nova sede da empresa PernambucoTec. 2012. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Redes de Computadores) - Faculdade Santa Emília.

15.
PIMENTEL, C. E. C.; MIRANDA, P. B. C.; NASCIMENTO, J. J.. Participação em banca de Daniel L. Melo Jr., Geison M. G. Lira e Wellensohn G. Costa.Estruturação e configuração do parque tecnológico da Pousada Sol e Rede. 2012. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Redes de Computadores) - Faculdade Santa Emília.

16.
MIRANDA, P. B. C.; PEREIRA, F. A.; H. O. Viana. Participação em banca de José Leodécio, Jardel Paes e Lincoln Simon.Projeto de Rede para a empresa Pousada OS. 2011. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Redes de Computadores) - Faculdade Santa Emília.

17.
MIRANDA, P. B. C.; PEREIRA, F. A.; H. O. Viana. Participação em banca de João Freire, Patrick Ataíde e Luciano Lucena.Projeto de Rede para a empresa Universidade Brasileira. 2011. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Redes de Computadores) - Faculdade Santa Emília.



Participação em bancas de comissões julgadoras
Outras participações
1.
MIRANDA, P. B. C.; MACARIO FILHO, V.; LIMA, J. P. M.; CORDEIRO, F. R.. Comissão avaliadora do relatório final do programa institucional de bolsas de iniciação científica. 2018. Universidade Federal Rural de Pernambuco.

2.
MIRANDA, P. B. C.; MACARIO FILHO, V.; CORDEIRO, F. R.; LIMA, J. P. M.. Comissão avaliadora do relatório parcial do programa institucional de bolsas de iniciação científica. 2018. Universidade Federal Rural de Pernambuco.

3.
MIRANDA, PÉRICLES B.C.; LIMA, J. P. M.; MELLO, R. F. L.; MACARIO FILHO, V.; CORDEIRO, F. R.. Comissão avaliadora do relatório final do programa institucional de bolsas de iniciação científica. 2017. Universidade Federal Rural de Pernambuco.

4.
SILVA, F. K.; MAGALHAES, G.; MIRANDA, P. B. C.. Banca Avaliadora do Programa Student To Business Microsoft. 2015. Centro de Inovação Microsoft (ETEPAM).



Eventos



Participação em eventos, congressos, exposições e feiras
1.
Congresso Brasileiro de Informática na Educação. Seleção de Caminho de Aprendizagem para Grupo de Usuários: Uma Abordagem baseada em Perfil. 2017. (Congresso).

2.
Congresso Brasileiro de Informática na Educação. Formação de grupos de alunos baseado em múltiplos critérios. 2017. (Congresso).

3.
IV Semana de Tecnologia: Os caminhos da inovação tecnológica.Perspectivas de um Computeiro. 2017. (Encontro).

4.
Semana da Computação - UFRPE.Possibilidades de atuação de um profissional de computação. 2017. (Encontro).

5.
Brazilian Conference on Intelligent Systems. A Novel Context-Free Grammar to Guide the Construction of Particle Swarm Optimization Algorithms. 2016. (Congresso).

6.
Brazilian Conference on Intelligent Systems. Tree-based Grammar Genetic Programming to Evolve Particle Swarm Algorithms. 2016. (Congresso).

7.
Genetic and Evolutionary Computation Conference. GEFPSO: A Framework for PSO Optimization based on Grammatical Evolution. 2015. (Congresso).

8.
Escola Regional de Informática de Pernambuco (ERIPE).Apresentando Python e 10 motivos pelo qual devo conhecê-lo. 2013. (Encontro).

9.
French-Brazilian Workshop on Numerical and Symbolic Methods.A Hybrid Architecture for Multi-Objetive Optimization of SVM Parameters. 2013. (Outra).

10.
Seminário de Engenharia da Computação.Ensino à Distância. 2013. (Seminário).

11.
Campus Party. 2012. (Encontro).

12.
International Conference on Computational Science and Its Applications. An Experimental Study of the Combination of Meta-Learning with Particle Swarm Algorithms for SVM Parameter Selection. 2012. (Congresso).

13.
IV Simpósio Hipertexto e Tecnologias na Educação.Novas Mídias de Apoio para Ensino de Ferramentas e Programação na área de Computação. 2012. (Simpósio).

14.
Congresso da Sociedade Brasileira de Computação. 2011. (Congresso).

15.
Symposium Series on Computational Intelligence - SSCI.MOPSO-CDR using Speciation. 2011. (Simpósio).

16.
Programa Institucional de Base de Iniciação Científica.PSS: Particle Swarm Optimization Simulation Shell. 2009. (Outra).


Organização de eventos, congressos, exposições e feiras
1.
LIMA, J. C. F. ; TEIXEIRA, J. M. X. N. ; CAVALCANTI, M. A. A. G. ; SAMPAIO, P. A. ; MIRANDA, P. B. C. ; MELLO, R. F. L. ; FALCAO, T. P. R. ; MACARIO FILHO, V. . Semana da Computação da UFRPE. 2015. (Outro).



Orientações



Orientações e supervisões concluídas
Dissertação de mestrado
1.
Anderson Pinheiro Cavalcanti. Uma medida de similaridade textual para identificação de plágio em fóruns educacionais. 2018. Dissertação (Mestrado em Informática Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco, . Coorientador: Péricles Barbosa Cunha de Miranda.

Trabalho de conclusão de curso de graduação
1.
Luiz Daniel Ramos França. Neuroevolution of Aumenting Topologies Applied to the Detection of Cnacer in Medical Images. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal Rural de Pernambuco. Orientador: Péricles Barbosa Cunha de Miranda.

2.
Ricardo Dantas de Oliveira. Otimização de Algoritmos para Análise Automática de Desempenho de Estudantes em Ambientes Educacionais. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal Rural de Pernambuco. Orientador: Péricles Barbosa Cunha de Miranda.

Iniciação científica
1.
Mayara Simões de Oliveira Castro. Geração de Algoritmos de Inteligência Computacional considerando-se Múltiplos Critérios. 2017. Iniciação Científica. (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal Rural de Pernambuco, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Péricles Barbosa Cunha de Miranda.

2.
Giuseppe Fiorentino Neto. Combinação de Meta­Aprendizado e Algoritmos de Busca para a Seleção de Parâmetros de Algoritmos de Aprendizagem de Máquina. 2017. Iniciação Científica. (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal Rural de Pernambuco. Orientador: Péricles Barbosa Cunha de Miranda.

3.
Lucas André dos Santos. Aplicação de Meta­Aprendizado em PSO, através da sugestão de topologias baseada em problemas específicos. 2017. Iniciação Científica. (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal Rural de Pernambuco. Orientador: Péricles Barbosa Cunha de Miranda.

Orientações de outra natureza
1.
MÁRDENI FERREIRA DE SOUZA SÁ. Estágio Supervisionado Obrigatório. 2015. Orientação de outra natureza. (Ciência da Computação) - Universidade Federal Rural de Pernambuco. Orientador: Péricles Barbosa Cunha de Miranda.

2.
PEDRO PIRES BARRETO. Estágio Supervisionado Obrigatório. 2015. Orientação de outra natureza. (Ciência da Computação) - Universidade Federal Rural de Pernambuco. Orientador: Péricles Barbosa Cunha de Miranda.

3.
THIAGO VINICIUS MACHADO DE SOUZA. Estágio Supervisionado Obrigatório. 2015. Orientação de outra natureza. (Ciência da Computação) - Universidade Federal Rural de Pernambuco. Orientador: Péricles Barbosa Cunha de Miranda.

4.
VITOR BELARMINO ROLIM. Estágio Supervisionado Obrigatório. 2015. Orientação de outra natureza. (Ciência da Computação) - Universidade Federal Rural de Pernambuco. Orientador: Péricles Barbosa Cunha de Miranda.

5.
VITOR DE ALBUQUERQUE TORREÃO. Estágio Supervisionado Obrigatório. 2015. Orientação de outra natureza. (Ciência da Computação) - Universidade Federal Rural de Pernambuco. Orientador: Péricles Barbosa Cunha de Miranda.

6.
MÁRDENI FERREIRA DE SOUZA SÁ. Estágio Supervisionado Obrigatório 2. 2015. Orientação de outra natureza. (Ciência da Computação) - Universidade Federal Rural de Pernambuco. Orientador: Péricles Barbosa Cunha de Miranda.

7.
NILDOARDO ROQUE DA SILVA JÚNIOR. Estágio Supervisionado Obrigatório 2. 2015. Orientação de outra natureza. (Ciência da Computação) - Universidade Federal Rural de Pernambuco. Orientador: Péricles Barbosa Cunha de Miranda.

8.
PEDRO PIRES BARRETO. Estágio Supervisionado Obrigatório 2. 2015. Orientação de outra natureza. (Ciência da Computação) - Universidade Federal Rural de Pernambuco. Orientador: Péricles Barbosa Cunha de Miranda.

9.
RICARDO DANTAS DE OLIVEIRA. Estágio Supervisionado Obrigatório 2. 2015. Orientação de outra natureza. (Ciência da Computação) - Universidade Federal Rural de Pernambuco. Orientador: Péricles Barbosa Cunha de Miranda.

10.
THAÍS ANTUNES BIONE. Estágio Supervisionado Obrigatório 2. 2015. Orientação de outra natureza. (Ciência da Computação) - Universidade Federal Rural de Pernambuco. Orientador: Péricles Barbosa Cunha de Miranda.

11.
THIAGO VINICIUS MACHADO DE SOUZA. Estágio Supervisionado Obrigatório 2. 2015. Orientação de outra natureza. (Ciência da Computação) - Universidade Federal Rural de Pernambuco. Orientador: Péricles Barbosa Cunha de Miranda.

12.
VITOR BELARMINO ROLIM. Estágio Supervisionado Obrigatório 2. 2015. Orientação de outra natureza. (Ciência da Computação) - Universidade Federal Rural de Pernambuco. Orientador: Péricles Barbosa Cunha de Miranda.

13.
VITOR DE ALBUQUERQUE TORREÃO. Estágio Supervisionado Obrigatório 2. 2015. Orientação de outra natureza. (Ciência da Computação) - Universidade Federal Rural de Pernambuco. Orientador: Péricles Barbosa Cunha de Miranda.

14.
THAÍS ANTUNES BIONE. Estágio Supervisionado Obrigatório. 2015. Orientação de outra natureza. (Ciência da Computação) - Universidade Federal Rural de Pernambuco. Orientador: Péricles Barbosa Cunha de Miranda.



Educação e Popularização de C & T



Cursos de curta duração ministrados
1.
MIRANDA, PÉRICLES BARBOSA. Algoritmos. 2017. (Curso de curta duração ministrado/Outra).

2.
MIRANDA, PÉRICLES BARBOSA. Banco de dados. 2017. (Curso de curta duração ministrado/Outra).

3.
MIRANDA, PÉRICLES B. C.. Programação Orientada à objetos. 2017. (Curso de curta duração ministrado/Outra).

4.
MIRANDA, PÉRICLES BARBOSA. Projeto e desenvolvimento de sistemas. 2017. (Curso de curta duração ministrado/Outra).




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