Renato Antonio Krohling

Bolsista de Produtividade em Pesquisa do CNPq - Nível 2

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  • Última atualização do currículo em 04/10/2018


Desde 2008 é Professor e Pesquisador no Programa de Pós-Graduação em Informática da UFES. Em 2012 se tornou professor efetivo da mesma universidade no Departamento de Engenharia de Produção. Possui graduação e mestrado em Engenharia Elétrica ambos pela UFES, obtidos respectivamente em 1990 e 1994. Obteve o Doutorado em Engenharia Elétrica (Dr.-Ing) com ênfase em controle de sistemas e computação natural em 1999 na Universitaet des Saarlandes, em Saarbruecken na Alemanha. Foi pesquisador visitante na Technische Universitaet Wien (TU Wien), em Viena na Austria em Junho de 1999, na Universidade de Coimbra, Portugal em Setembro de 1999 e na University of New Mexico, USA em Julho-Agosto de 2001. No Periodo 2001-2002 foi pesquisador associado no Laboratório de Computação inspirada biologicamente, do Departamento de Eletrônica na University of York, em York, UK. Durante 2003-2006 foi pesquisador associado e prof. auxiliar na Cátedra para Controle de Sistemas, na Fauldade de Engenharia Elétrica e da Computação na Universitaet Dortmund, em Dortmund na Alemanha. Tem vasta experiência na área de Engenharia/Ciência da Computação, com ênfase em computação inspirada em mecanismos biológicos, computação evolutiva (algoritmos genéticos, estratégias evolutivas), redes neurais artificiais e lógica fuzzy; na área de Engenharia de Produção com ênfase em otimização de sistemas dinâmicos, tomada de decisão multi-critério, pesquisa operacional e sistemas de informação. Nos últimos anos tem trabalhado com informações incertas com dados intervalares, fuzzy, classificação de dados. Atualmente seu foco de pesquisa é na área de fusão de informações incertas com deep learning, em especial as redes neurais convolutivas para sistemas de apoio à decisão no diagnóstico de lesões de pele e de plantas. É revisor do jornal IEEE Transaction on Evolutionary Computation e vários outros na área de Natural Computing, além de atuar como revisor das principais conferências internacionais em "Computational Intelligence", como IEEE IJCNN. (Texto informado pelo autor)


Identificação


Nome
Renato Antonio Krohling
Nome em citações bibliográficas
KROHLING, R. A.;KROHLING, Renato A.

Endereço


Endereço Profissional
Universidade Federal do Espírito Santo.


Formação acadêmica/titulação


1995 - 1999
Doutorado em Elektrotechnik (Eng. Elétrica).
Universitaet des Saarlandes, US, Alemanha.
Título: Neue Verfahren zum Reglerentwurf mit Hilfe von Genetischen Algorithmen, Ano de obtenção: 1999.
Orientador: Prof. Dr.-Ing. H. Jaschek.
Bolsista do(a): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico, CNPq, Brasil.
Palavras-chave: Controle Robusto; Controle Inteligente; Algoritimo Genético.
1991 - 1994
Mestrado em Engenharia Elétrica.
Universidade Federal do Espírito Santo, UFES, Brasil.
Título: Algoritimos de controle não convencional: um estudo de caso,Ano de Obtenção: 1994.
Orientador: Prof. Dr. rer. nat. Hans Joerg A. schneebeli.
Bolsista do(a): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior, CAPES, Brasil.
Palavras-chave: Controle Automatico; Logica Nebulosa; Redes Neurais.
Grande área: Engenharias
1985 - 1990
Graduação em Engenharia Elétrica.
Universidade Federal do Espírito Santo, UFES, Brasil.
Título: Estágio supervisionado.




Formação Complementar


1999 - 1999
Extensão universitária em Institut fuer Regelungstechnik.
Technische Universitaet Wien, TUW, Austria.
1999 - 1999
Extensão universitária em Departamento de Engenharia Informática.
Universidade de Coimbra, UC, Portugal.
1994 - 1995
Extensão universitária em Engenharia Elétrica. (Carga horária: 40h).
Universitaet Bremen, UB, Alemanha.
1994 - 1994
Extensão universitária em Deutsche Kurs (Curso de Alemão).
Goethe Institut, Goettingen, G, Alemanha.


Atuação Profissional



Universidade Federal do Espírito Santo, UFES, Brasil.
Vínculo institucional

2012 - Atual
Vínculo: Servidor Público, Enquadramento Funcional: Professor Adjunto, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.

Vínculo institucional

2007 - Atual
Vínculo: Pesquisador Associado, Enquadramento Funcional: Prof. Colaborador Mestrado em Informática

Vínculo institucional

2000 - 2001
Vínculo: Bolsista recém-doutor, Enquadramento Funcional: Pesquisador, Regime: Dedicação exclusiva.

Vínculo institucional

1991 - 1994
Vínculo: Colaborador, Enquadramento Funcional: Aluno de Mestrado, Regime: Dedicação exclusiva.

Atividades

03/2012 - Atual
Pesquisa e desenvolvimento , Programa de Pós-graduação em Informática, .

Linhas de pesquisa
Inteligência Computacional
06/2007 - Atual
Pesquisa e desenvolvimento , Centro Tecnológico, .

03/2012 - 07/2012
Ensino, Mestrado em Informatica, Nível: Pós-Graduação

Disciplinas ministradas
Tópicos Especiais em Informática: Computação Natural
03/2012 - 07/2012
Ensino, Engenharia de Produção, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Sistemas Integrados de Gestão
03/2012 - 07/2012
Ensino, Engenharia de Computação, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Tópicos Especiais em Informática
03/2012 - 07/2012
Ensino, Mestrado em Informatica, Nível: Pós-Graduação

Disciplinas ministradas
Estudo Dirigido: Otimização não linear com variáveis inteiras para problemas em dois níveis
08/2011 - 12/2011
Ensino, Mestrado em Informatica, Nível: Pós-Graduação

Disciplinas ministradas
Estudo Dirigido: Algoritmos biologicamente inspirados para problemas de otimização não-linear e inteira
03/2011 - 07/2011
Ensino, Mestrado em Informática, Nível: Pós-Graduação

Disciplinas ministradas
Tópicos Especiais em Informática: Computação Natural
08/2010 - 12/2010
Ensino, Engenharia de Produção, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Pesquisa Operacional
04/2010 - 07/2010
Ensino, Engenharia Mecânica, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Pesquisa Operacional
03/2010 - 07/2010
Ensino, Mestrado em Informatica, Nível: Pós-Graduação

Disciplinas ministradas
Estudo Dirigido: Aprendizado computacional em algoritmos co-evolutivos
Tópicos Especiais em Informática: Computação Natural
03/2009 - 07/2009
Ensino, Mestrado em Informatica, Nível: Pós-Graduação

Disciplinas ministradas
Estudo Dirigido: Computação Bayesiana
Tópico Especial em Informática: Computação Natural
03/2009 - 07/2009
Ensino, Ciência da Computação, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Tópicos Especiais em Informática
03/2008 - 07/2008
Ensino, Mestrado em Informatica, Nível: Pós-Graduação

Disciplinas ministradas
Tópico Especial em Informática: Computação Natural
03/2008 - 07/2008
Ensino, Ciência da Computação, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Tópicos Especiais em Informática
03/2000 - 07/2000
Ensino, Engenharia Elétrica, Nível: Pós-Graduação

Disciplinas ministradas
Tópicos Especiais em Computação Evolutiva
03/1992 - 02/1994
Pesquisa e desenvolvimento , Centro Tecnológico, Departamento de Engenharia Elétrica.

Linhas de pesquisa
Fuzzy and Neural Networks

Universitaet Dortmund, UDO, Alemanha.
Vínculo institucional

2003 - 2006
Vínculo: Prof. assistente e pesquisador, Enquadramento Funcional: wissenschaftliche Mitarbeiter (prof. assist.), Regime: Dedicação exclusiva.

Atividades

05/2003 - 04/2006
Pesquisa e desenvolvimento , Dept. de Engenharia Elétrica, Catedra para Controle de Sistemas, .

05/2003 - 03/2006
Ensino,

Disciplinas ministradas
Introduction to Robotics Theory (Exercises and oral examination)
Steuerung- und Regelungstechnik (Controle de Sistemas Dinâmcos)

University of York, UY, Inglaterra.
Vínculo institucional

2001 - 2002
Vínculo: Pesquisador, Enquadramento Funcional: Research associate (Pesquisador), Regime: Dedicação exclusiva.


The University of New Mexico, UNM, Estados Unidos.
Vínculo institucional

2000 - 2000
Vínculo: Pesquisador visitante, Enquadramento Funcional: postdoc fellow, Regime: Dedicação exclusiva.

Atividades

07/2000 - 08/2000
Outras atividades técnico-científicas , NASA - Autonomous Control Engineering Center, NASA - Autonomous Control Engineering Center.

Atividade realizada
Projeto do livro: Robust Control Systems with Genetic Algorithms.

Universitaet des Saarlandes, US, Alemanha.
Vínculo institucional

1995 - 1999
Vínculo: Colaborador, Enquadramento Funcional: Doutorando, Regime: Dedicação exclusiva.

Atividades

03/1995 - 05/1999
Pesquisa e desenvolvimento , Lehrstuhl fuer Systemtheorie der Elektrotechnik, .

Linhas de pesquisa
Evolutionary Algorithms

Noordelijke Hogeschool Leeuwarden, NHL, Holanda.
Vínculo institucional

1994 - 1994
Vínculo: Colaborador, Enquadramento Funcional: Pesquisador visitante, Regime: Dedicação exclusiva.



Linhas de pesquisa


1.
Computational Swarm Intelligence
2.
Sistema de suporte à decisão usando inteligência computacional
3.
Inteligência Computacional
4.
Fuzzy and Neural Networks
5.
Evolutionary Algorithms


Projetos de pesquisa


2018 - Atual
smart-leaf: A smart-phone-based application to assist farmers in the control of coffee leaf diseases
Descrição: The control of plant diseases is usually done by specialists. Due to several factors, among them the economic one, not always a specialist is available for the small farmer. In this way, the farmer often controls the diseases of the plantation in an intuitive, imprecise and non-quantitative way. In some cases, he/she does not know how to identify the disease. On the other hand, he/she knows to identify the disease but does not know to quantify the severity of diseased leaf leading to excessive use of chemical products (pesticides) causing greater environmental impact and a higher expense with an increase in the cost of production, since it applies more than it is really necessary. This proposal addresses the problem of determining which diseases affect the plant and the degree of severity of the lesions in the leaf through techniques of image processing and classification methods using deep learning. The solution will be implemented on mobile devices to be used by small farmer so that from the photo taken of the diseased leaf, the diseases are identified and the degree of severity of each disease is calculated and from standard procedures already established by specialists, adequate dosages can be recommended for each case, considering environmental and economic aspects..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (1) .
Integrantes: Renato Antonio Krohling - Coordenador / Helder Knidel - Integrante / Giuliano Lacerda - Integrante.
2018 - Atual
ARSL - Automatic recognition of skin cancer lesion using deep learning and digital image processing
Descrição: A significant portion of the world population is affected by skin cancer. In some regions of Brazil, especially those with inhabitants of European descent, the disease affects most the population in rural areas. Specifically, in the State of Espírito Santo, Southeastern Brazil, a group of doctors/surgeons from the University Hospital of the Federal University of Espírito Santo (UFES) works by diagnosing and treating such people. Unfortunately, in the past decades during the visits of the doctors team to rural areas no database was created (images of lesions, medical reports, pathology data) because the IT infrastructure was almost non-existent at that time. In recent years, however, with the use of cell phones, it has easily been made possible to acquire images of patient lesions. Aiming to develop a decision support system to assist the diagnosis of skin cancer, a research project is being carried out jointly with the doctors team of the UFES University Hospital, which allows to collect data from the patients. In the context of classification of skin cancer lesions, it is very important the acquisition of these information provided by the medical doctors since they are needed to develop a new a method based on deep learning including fusion of additional clinical information, e.g. medical reports, pathology data, etc. In the last few years, convolution neural networks (CNN) have being used to classify images with very good results. So, the trained CNNs embedded onto a mobile App for use with mobile phone would be very useful allowing doctors in rural areas of Brazil, where is difficult to find specialists in dermatology, to use such a tool to support diagnose of skin cancer..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (1) / Doutorado: (1) .
Integrantes: Renato Antonio Krohling - Coordenador / André G.C.Pacheco - Integrante / José Guilherme M. Esgario - Integrante / Gabriel Giorisatto de Angelo - Integrante.
2016 - Atual
PI2 - Processamento de informações heterogêneas com aprendizado não-supervisionado
Descrição: O objetivo deste projeto de pesquisa é desenvolver métodos e algoritmos computacionais para processamento de informações heterogêneas considerando a interdepêndencia entre essas informações. A maioria dos métodos que tratam informações heterogêneas consideram a indepêndencia dos critérios/atributos. O foco será tratar o problema de processamento de informações heterogêneas de forma mais geral considerando informações incertas provindas de fontes diferentes levando em conta a interação entre os critérios/atributos. Para isso a identificação de uma medida fuzzy e o cálculo da integral de Choquet precisam ser realizados. A identificação de uma medida fuzzy quando o número de critérios é grande é um problema NP hard. A complexidade computacional deste problema aumenta exponencialmente, o que torna praticamente muito difícil de resolver. Nesse contexto, métodos de aprendizado de máquina, i.e., redes neurais profundas com aprendizado não supervisionado, e.g, Restricted Boltzmann machines, serão desenvolvidos para calcular a interação entre critérios de informações heterogêneas. Aplicações para tais métodos encontram-se em várias áreas do conhecimento como tomada de decisão, imputação e classificação de dados, fusão de informações..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
2013 - 2016
PI - Processamento de informações com incertezas
Descrição: O objetivo deste projeto de pesquisa é desenvolver algoritmos computacionais para processamento de informações incertas. De um lado, abordagens probabilísticas podem ser usadas para tratar informações numéricas. No entanto, esse tipo de abordagem apresenta deficiências ou mesmo pode ser incapaz de tratar problemas com informações linguísticas. Por outro lado, a modelagem usando lógica fuzzy tem sido bastante promissora e eficaz para solucionar problemas com informações incertas, imprecisas, ou mesmo informações parciais. Nessa pesquisa, o foco será tratar o problema de processamento de informações de forma mais geral considerando informações incertas e probabilísticas. O próposito é combinar abordagens probabilísticas e.g., bayesiana com abordagens fuzzy, Aplicações para uma tal abordagem encontram-se em várias áreas do conhecimento como tomada de decisão, confiabilidade de sistemas, mineração de dados, sistemas de recomendação, análise de riscos, entre outras..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Doutorado: (1) .
Integrantes: Renato Antonio Krohling - Coordenador / Rodolfo Lourenzutti - Integrante.Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.
2013 - 2014
E-shape - Evolution of shape
Descrição: Este projeto de pesquisa tem por objetivo a geração automática de formas através do uso de algoritmos inspirados biologicamente..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (1) .
Integrantes: Renato Antonio Krohling - Coordenador / Marco Brunoro - Integrante.
2011 - Atual
TDCR - Tomada de Decisão em Condições de Risco
Descrição: Neste projeto de pesquisa, o objetivo será avaliar aspectos do processo de tomada de decisão sob condições de risco usando a abordagem conhecida como Tomada de Decisão Multicritério. Algoritmos para tomada de decisão em condições incertas e sob risco serão desenvolvidos..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
2011 - Atual
Hyb-OPT - Otimização de problemas não lineares com incertezas
Descrição: Este projeto de pesquisa objetiva desenvolver algoritmos inspirados em computação natural para obtenção de soluções robustas para problemas de otimização não lineares envolvendo incertezas. Várias abordagens da computação natural, dentre as quais os algoritmos genéticos (GA), estratégias evolutivas (ES), evolução diferencial (DE), otimização por enxame de partículas (PSO), colônia de formigas (ACO) dentre outros, tiveram seu desempenho testado em problemas de otimização com funções objetivos estáticas com bom desempenho. Entretanto, problemas do mundo real são na maioria das vezes acometidos por incertezas e não podem ser modelados simplesmente por uma função objetiva estática. No caso de problemas de otimização com incertezas, o desempenho dos algoritmos biologicamente inspirados também apresenta deterioração de desempenho, fazendo-se necessário o desenvolvimento de novas abordagens para solucionar o problema. De fato, o desenvolvimento de abordagens híbridas tem ganhado destaque na literatura para solução de problemas complexos. Na primeira fase do projeto, esforços seram direcionados para o desenvolvimento de novos algoritmos híbridos combinando algoritmos inspirados biologicamente com métodos de busca local. A seguir, no que diz respeito à aplicações, os algoritmos desenvolvidos serão aplicados para solucionar problemas de otimização com incertezas modelados usando números fuzzy tanto para variaveis contínuas como inteiras. Exemplos deste tipo de problemas ocorrem em várias áreas de engenharia altamente relevantes para vários setores da economia como gerenciamento da cadeia de suprimentos, leilões de oferta de energia entre outros..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) .
Integrantes: Renato Antonio Krohling - Coordenador / Gilberto Alves Santos Segundo - Integrante.
2009 - 2012
DETEC- Detecção e rastreamento
Descrição: a meta consiste em desenvolver algoritmos e técnicas para deteção e rastreamento baseado em computação bayesiana.
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
2008 - 2011
PSO-N - PSO for noisy environment
Descrição: In this project, we investigate the use of some well known versions of Particle Swarm Optimization on noisy optimization problems. A hybrid approach which consists of the swarm algorithms combined with a strategy to maintain the diversity of the population will be developed. Here, we focus on investigating the diversity strategy to the swarm algorithms applied to noisy optimization problems. The hybrid approach will be compared experimentally on different noisy benchmark functions..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
2007 - Atual
SIADES - Desenvolvimento de um sistema inteligente de apoio à tomada de decisão baseado em inteligência computacional aplicado ao gerenciamento de respostas ao derramamento de óleo
Descrição: A seleção das estratégias de combate ao derramamento de óleo no mar, quando vários critérios e vários agentes tomadores de decisão estão envolvidos, não é tarefa fácil. Em caso de derramamento de óleo, decisões urgentes devem ser tomadas para que as opções disponíveis de limpeza e contenção sejam ativadas de tal forma que os impactos ambientais, sociais e econômicos sejam minimizados. Nesse caso, os agentes envolvidos i.e., órgãos municipais e estaduais do meio ambiente, organizações não governamentais e empresas envolvidas, inevitavelmente entram em conflito no processo de decisão, cada um (a) representando interesses próprios. Nesse caso, um consenso para se obter a melhor solução viável é de grande importância. As vantagens e desvantagens dos diferentes tipos de resposta de combate devem ser ponderadas, pois de um lado se tem o custo com as operações de combate, e do outro se busca o menor impacto ambiental. Neste contexto, o processo para se formar um consenso e elaborar estratégias de resposta envolve necessariamente um processo de tomada de decisão com múltiplos objetivos que considera vários agentes envolvidos, para que a importância de fatores sociais, econômicos e ambientais seja considerada. Neste trabalho, será desenvolvido um método de avaliação fuzzy para auxilio à tomada de decisão com agentes tomadores de decisão envolvidos no plano de contingência. O método é aplicado para avaliar alternativas de resposta a derramamento de óleo pesado no litoral sul do ES..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
2004 - 2006
S-PSO - Sampling PSO
Descrição: The Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm is motivated from the simulation of social behavior instead of the evolution of nature as in the other evolutionary algorithms (genetic algorithms, evolutionary programming, evolutionary strategies, and genetic programming). It is a population-based evolutionary algorithm. Similar to the other population-based evolutionary algorithms, PSO is initialized with a population of random solutions. Unlike the most of the evolutionary algorithms, each potential solution (individual) in PSO is also associated with a randomized velocity, and the potential solutions, called particles, are then ?flown? through the problem space. The standard version of PSO may also get stuck into local minima when optimizing functions with many local minima in high dimensional search space. In this project, we aim at improving the performance of the standard PSO by introducing the Gaussian, Cauchy and Exponential probability distributions into PSO in order to generate the stochastic terms. Simulation results will be carried out to show that the performance of the resulting Sampling PSO algorithm can be improved considerably as compared to the standard one..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
2003 - 2006
Hyd-Valve - Particle Swarm Optimization Applied to a Control System of a Industrial Hydraulic Valve
Descrição: In this project, the goal is to apply swarm intelligence based algorithms for a real-world optimization problem, i.e., a hardware-in-the-loop optimization of a control system. The plant consists of an industrial hydraulic valve. The controller is made up of a combination of an extended Proportional-Integral (PI) controller and a state feedback controller, both with fixed-structure. The parameters of the controllers are found by means of Particle Swarm Optimization (PSO). The new versions of PSO algorithms developed using the Gaussian probability distribution have provided very good results..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
2001 - 2004
POETIC Tissue
Descrição: A major EU project that aims to produce an electronic substrate that will have the capabilities of evolution, growth, self-repair and self-replication. Inspiration is taken from biological processes (evolutionary, developmental and learning processes) to help develop such a substrate. You might imagine an electronic substrate that will evolve to its environment and change its "shape" to optimise its operation; It might provide growth, in the form of information to allow it to adapt to certain unpredicted events; It will be able to react to faults and recovery from these and replicate its function as and when required. The project is funded by the European Union Fifth framework, under the Neuroinformatics for "living" artefacts Initiative of the Information Society Technologies (IST) Programme. The partners working towards the above goals are: University of York (UK), EPFL (CH), University of Lausanne (CH), University of Barcelona (ES) and University of Glasgow (UK)..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
2000 - 2001
CPSO - Co-evolutionary Particle Swarm Optimization
Descrição: Borrowing concepts from Evolutionary Algorithms, we develop for the first time, a Co-evolutionary Particle Swarm Algorithm based on two populations of swarms to solve min-max optimization problems and optimal robust control problems..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
1995 - 1999
ORC - Optimal robust control with fixed structure using evolutionary algorithms
Descrição: This project aims to develop methods to design optimal disturbance rejection controller and optimal robust controller with fixed structure, e.g. PID controller. First, by means of the H-infinity norm, conditions for disturbance rejection and robust stability of a control system are described. Second, the design is formulated as a constrained optimization problem. It consists of minimizing a performance index, i.e., the integral of the time weighted squared error subject to the disturbance rejection constraint or robust stability constraint. New methods employing two genetic algorithms (GAs) are developed for solving the constraint optimization problem. The method is tested by designing PID controller..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
1992 - 1994
CA - Control Algorithms: Fuzzy Control and Neural Networks
Descrição: The goal of this project was to develop non-conventional control algorithms, i.e., a fuzzy logic controller and a neural network based controller and to compare the performance of the developed controller with conventional controllers, e.g, PID controller and state feedback controller. As case study was choosen an inverted pendulum..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.


Projetos de desenvolvimento


1994 - 1994
FC - Fuzzy Control
Descrição: the goal of this project was the implementation of a fuzzy logic controller for an inverted pendulum..
Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento.


Membro de corpo editorial


2011 - Atual
Periódico: ISRN Computational Mathematics


Revisor de periódico


2004 - Atual
Periódico: IEEE Transactions on Systems Man and Cybernetics Part B-Cybernetics
2002 - Atual
Periódico: IEEE Transaction on Evolutionary Computation
2013 - Atual
Periódico: Expert Systems with Applications
2013 - Atual
Periódico: Knowledge-Based Systems
2012 - Atual
Periódico: Applied Soft Computing (Print)
2014 - Atual
Periódico: Computers in Industry


Revisor de projeto de fomento


2014 - Atual
Agência de fomento: Comision Nacional de Investigacion Cientifica y Tecnológica
2013 - Atual
Agência de fomento: Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico


Áreas de atuação


1.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Metodologia e Técnicas da Computação/Especialidade: Computação inspirada em mecanismos biológicos, Computação Evolutiva.
2.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Metodologia e Técnicas da Computação/Especialidade: Inteligência computacional coletiva (swarm intelligence).
3.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Metodologia e Técnicas da Computação/Especialidade: Lógica nebulosa (fuzzy logic) e redes neurais.
4.
Grande área: Engenharias / Área: Engenharia de Produção / Subárea: Pesquisa Operacional/Especialidade: Optimização de sistemas dinâmicos.
5.
Grande área: Engenharias / Área: Engenharia Elétrica / Subárea: Eletrônica Industrial, Sistemas e Controles Eletrônicos/Especialidade: Controle inteligente, ótimo e robusto.
6.
Grande área: Engenharias / Área: Engenharia Sanitária / Subárea: Recursos Hídricos/Especialidade: Controle e risco de derramamento de óleo no mar.


Idiomas


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


Prêmios e títulos


2015
Honorarkonsul der Bundesrepublik Deutschland in Vitoria - ES, Brasilien (von 08.2015 bis 08.2017), Auswaertiges Amt - Ministério das Relações Exteriores da República Federal da Alemanha.
2006
citado no who´s who in Science and Engineering, Marquis book, USA.
1999
Dr.-Ing. with summa cum laude (the highest academic distinction in graduate studies), Universitaet des Saarlandes, Saarbruecken, Germany.


Produções



Produção bibliográfica
Citações

SCOPUS
Total de trabalhos:47
Total de citações:1790
Krohling, Renato A. and Krohling R.A., H-index 20 - source: http://www.scopus.com/authid/detail.url?authorId=660320578  Data: 04/10/2018

Outras
Total de trabalhos:66
Total de citações:2950
KROHLING, Renato - base bibliografica:google academics: H-index=24, H10=38  Data: 25/09/2018

Artigos completos publicados em periódicos

1.
PACHECO, ANDRE G.C.2018PACHECO, ANDRE G.C. ; KROHLING, Renato A. ; DA SILVA, CARLOS A.S. . Restricted Boltzmann machine to determine the input weights for extreme learning machines. EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS, v. 96, p. 77-85, 2018.

2.
KROHLING, R. A.2018KROHLING, R. A.; PACHECO, A.G.C. ; Dos SANTOS, G. A. . TODIM and TOPSIS with Z-numbers. Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering, v. X, p. 1-9, 2018.

3.
PACHECO, ANDRÉ G. C.2018PACHECO, ANDRÉ G. C. ; KROHLING, Renato A. . Ranking of Classification Algorithms in Terms of Mean-Standard Deviation Using A-TOPSIS. ANNALS OF DATA SCIENCE, v. 5, p. 93-110, 2018.

4.
EBERMAM, E.2018EBERMAM, E. ; KROHLING, R. A. . Uma Introdução Compreensiva às Redes Neurais Convolucionais: Um Estudo de Caso para Reconhecimento de Caracteres Alfabéticos (disponível http://www.fsma.edu.br/si/edicao21/FSMA_SI_2018_1_Principal_08.pdf). Revista de Sistemas de Informação da FSMA, v. 22, p. 1-11, 2018.

5.
PACHECO, ANDRE G.C.2018PACHECO, ANDRE G.C. ; KROHLING, Renato A. . Aggregation of neural classifiers using Choquet integral with respect to a fuzzy measure. NEUROCOMPUTING, v. x, p. 1-14, 2018.

6.
LOURENZUTTI, RODOLFO2017LOURENZUTTI, RODOLFO ; KROHLING, Renato A. ; REFORMAT, MAREK Z. . Choquet based TOPSIS and TODIM for dynamic and heterogeneous decision making with criteria interaction. INFORMATION SCIENCES, v. 408, p. 41-69, 2017.

7.
CAMPOS, MAURO2016CAMPOS, MAURO ; KROHLING, Renato A. . Entropy-based bare bones particle swarm for dynamic constrained optimization. Knowledge-Based Systems, v. 97, p. 203-223, 2016.

8.
KROHLING, Renato A.2015KROHLING, Renato A.; PACHECO, ANDRÉ G.C. . A-TOPSIS - An Approach Based on TOPSIS for Ranking Evolutionary Algorithms. Procedia Computer Science, v. 55, p. 308-317, 2015.

9.
LOURENZUTTI, RODOLFO2015LOURENZUTTI, RODOLFO ; KROHLING, Renato A. . TODIM Based Method to Process Heterogeneous Information. Procedia Computer Science, v. 55, p. 318-327, 2015.

10.
LUCHI, FELIPE2015LUCHI, FELIPE ; KROHLING, Renato A. . Differential Evolution and Nelder-mead for Constrained Non-linear Integer Optimization Problems. Procedia Computer Science, v. 55, p. 668-677, 2015.

11.
HRASKO, RAFAEL2015HRASKO, RAFAEL ; PACHECO, ANDRÉ G.C. ; KROHLING, Renato A. . Time Series Prediction Using Restricted Boltzmann Machines and Backpropagation. Procedia Computer Science, v. 55, p. 990-999, 2015.

12.
LOURENZUTTI, RODOLFO2015LOURENZUTTI, RODOLFO ; KROHLING, Renato A. . A generalized TOPSIS method for group decision making with heterogenous information in a dynamic environment. Information Sciences, v. 330, p. 1-18, 2015.

13.
KROHLING, Renato A.2015KROHLING, Renato A.; LOURENZUTTI, RODOLFO ; CAMPOS, MAURO . Ranking and Comparing Evolutionary Algorithms with Hellinger-TOPSIS. Applied Soft Computing (Print), v. 37, p. 217-226, 2015.

14.
SCHNEIDER, E.R.F.A.2014SCHNEIDER, E.R.F.A. ; KROHLING, R. A. . A hybrid approach using TOPSIS, Differential Evolution, and Tabu Search to find multiple solutions of constrained non-linear integer optimization problems. Knowledge-Based Systems, p. 47-56, 2014.

15.
LOURENZUTTI, RODOLFO2014LOURENZUTTI, RODOLFO ; KROHLING, Renato A. . The Hellinger distance in Multi-Criteria Decision Making: An illustration to the TOPSIS and TODIM methods. Expert Systems with Applications, v. 41, p. 4414-4421, 2014.

16.
KROHLING, Renato A.2014KROHLING, Renato A.; PACHECO, ANDRÉ G.C. . Interval-valued Intuitionistic Fuzzy TODIM. Procedia Computer Science, v. 31, p. 236-244, 2014.

17.
LOURENZUTTI, R.2013LOURENZUTTI, R. ; KROHLING, R. A. . A study of TODIM in a intuitionistic fuzzy and random environment. Expert Systems with Applications, v. 40, p. 6459-6468, 2013.

18.
KROHLING, Renato A.2013KROHLING, Renato A.; PACHECO, ANDRÉ G.C. ; SIVIERO, ANDRÉ L.T. . IF-TODIM: An intuitionistic fuzzy TODIM to Multi-criteria Decision Making. Knowledge-Based Systems, v. 53, p. 142-146, 2013.

19.
CAMPOS, MAURO2013CAMPOS, MAURO ; KROHLING, Renato A. ; ENRIQUEZ, IVAN . Bare Bones Particle Swarm Optimization With Scale Matrix Adaptation. IEEE T CYBERNETICS, v. 44, p. 1-1, 2013.

20.
FABRIS, F.2012FABRIS, F. ; KROHLING, R. A. . A Co-evolutionary Differential Evolution Algorithm for Solving min-max Optimization Problems Implemented on GPU using C-CUDA (doi: 10.1016/j.eswa.2011.10.015 - Available online 20 November 2011). Expert Systems with Applications, v. 39, p. 10324-10333, 2012.

21.
KROHLING, R. A.2012KROHLING, R. A.; SOUZA, T.T.M. . Combining Prospect Theory and Fuzzy Numbers to Multi-CriteriaDecision Making (doi:10.1016/j.eswa.2012.04.006 - available online 19 abril 2012). Expert Systems with Applications, v. 39, p. 11487-11493, 2012.

22.
Segundo, Gilberto A.S.2012Segundo, Gilberto A.S. ; KROHLING, Renato A. ; Cosme, Rodrigo C. . A differential evolution approach for solving constrained min max optimization problems. Expert Systems with Applications, v. 39, p. 13440-13450, 2012.

23.
MENDEL, E.2011 MENDEL, E. ; KROHLING, R. A. ; CAMPOS, M. . Swarm Algorithms with Chaotic Jumps Applied to Noisy Optimization Problems (doi: 10.1016/j.ins.2010.06.007 - available online 17 June 2010). Information Sciences, v. 181, p. 4494-4514, 2011.

24.
KROHLING, R. A.2011KROHLING, R. A.; CAMPANHARO, V. C. . Fuzzy TOPSIS for group decision making: A case study for accidents with oil spill in the sea (doi: 10.1016/j.eswa.2010.09.081 - available online 29 September 2010). Expert Systems with Applications, v. 38, p. 4190-4197, 2011.

25.
KROHLING, R. A.2011KROHLING, R. A.; MENDEL, E. ; CAMPOS, M. . Swarm algorithms with chaotic jumps for optimization of multimodal functions (doi: 10.1080/0305215X.2010.550285 - available online 30 March 2011). Engineering Optimization (Print), v. 43, p. 1243-1261, 2011.

26.
KROHLING, R. A.2011KROHLING, R. A.; SOUZA, T.T.M. . Dois Exemplos da Aplicação da Técnica TOPSIS para Tomada de Decisão (Disponível online em 25 de Novembro 2011). Revista de Sistemas de Informação da FSMA, v. 8, p. 31-35, 2011.

27.
KROHLING, R. A.;KROHLING, Renato A.2006 KROHLING, R. A.; COELHO, L. S. . Co-evolutionary Particle Swarm Using Gaussian Distribution to Solving Constraint Optimization Problems. IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics. Part B. Cybernetics, v. 36, p. 1407-1416, 2006.

28.
TYRRELL, A. M.2004TYRRELL, A. M. ; KROHLING, R. A. ; ZHOU, Y. . A New Evolutionary Algorithm for the Promotion of Evolvable Hardware. IEE Proceedings. Computers and Digital Techniques (Cessou em 2006. Cont. ISSN 1751-8601 IET Computers & Digital Techniques (Print)), v. 151, n.4, p. 267-275, 2004.

29.
KROHLING, R. A.2001 KROHLING, R. A.; REY, J. P. . Design of optimal disturbance rejection PID controllers using genetic algorithms (Invited Submission from Dr. David Fogel, Editor-in-Chief). IEEE Transactions on Evolutionary Computation, v. 5, p. 78-82, 2001.

30.
BLEYMEHL, J.1995BLEYMEHL, J. ; KROHLING, R. A. ; GOCKEL, T. . Tuning a PID Controller Using Genetic Algorithms. International Journal on Automation, Robotics and Control, Alemanha, v. 1, p. 23-28, 1995.

Livros publicados/organizados ou edições
1.
JAMSHIDI, M. ; KROHLING, R. A. ; COELHO, L. S. ; FLEMING, P. . Robust Control Systems with Genetic Algorithms. 1. ed. Boca Raton - Florida: CRC Press, 2002. 232p .

Capítulos de livros publicados
1.
SCHNEIDER, E.R.F.A. ; KROHLING, R. A. . Differential evolution and tabu search to find multiple solutions of multimodal optimization problems. In: Snasel, V. et al.,. (Org.). Advances in Intelligent and Soft Computing. 1aed.Beerlin/Heidelberg: Springer Verlag, 2013, v. , p. 01-.

2.
LIMA, L. M. ; KROHLING, R. A. . Hybrid Particle Filter with Differential Evolution for Image Tracking. In: G. Schaefer, G.. (Org.). Advances in Soft Computing. xxed.Berlin: Springer Verlag, 2012, v. , p. 01-.

3.
LIMA, L. M. ; KROHLING, R. A. . Particle Filter with Differential Evolution for Trajectory Tracking. In: Gaspar-Cunha et al. (Org.). Advances in Intelligent and Soft Computing. Heidelberg: Springer Verlag, 2011, v. 96, p. 209-219.

4.
KROHLING, R. A.; CAMPOS, M. ; BORGES, P. . Bare Bones Particle Swarm Applied to Parameter Estimation of Mixed Weibull Distribution. In: Koeppen, M. et al.. (Org.). Advances in Intelligent and Soft Computing. Berlin: Springer Verlag, 2010, v. , p. 53-60.

5.
KROHLING, R. A.; RIGO, D. . Fuzzy group decision making for management of oil spill responses. In: Mehnen, J. (Eds). (Org.). Applications of Soft Computing: From Theory to Praxis. Heidelberg: Springer Verlag, 2009, v. 58, p. 3-12.

6.
CAMPOS, M. ; KROHLING, R. A. ; BORGES, P. . Particle Swarm Optimization for Inference Procedures in the Generalized Gamma Family Based on Censored Data. In: Mehnen, J. (Eds). (Org.). Applications of Soft Computing: From Theory to Praxis. Heidelberg: Springer Verlag, 2009, v. 58, p. 411-422.

7.
COELHO, L. S. ; KROHLING, R. A. . Predictive Controller Tuning using Modified Particle Swarm Optimisation Based on Cauchy and Gaussian Distributions. Soft Computing: Methodologies and Applications. Berlin: Springer Verlag, 2005, v. , p. 287-298.

8.
KROHLING, R. A.; COELHO, L. S. ; SHI, Y. . Cooperative Particle Swarm Optimization for Robust Control System Design. Advances in Soft Computing ? Engineering, Design and Manufacturing. Berlin: Springer Verlag, 2003, v. , p. 361-370.

9.
COELHO, L. S. ; KROHLING, R. A. . Discrete Variable Structure Control Design based on Lamarckian Evolution. Advances in Soft Computing ? Engineering, Design and Manufacturing. Berlin: Springer Verlag, 2003, v. , p. 317-326.

Trabalhos completos publicados em anais de congressos
1.
PACHECO, A.G.C. ; KROHLING, R. A. . An approach to improve online sequential extreme learning machines using restricted Boltzmann machines. In: IJCNN 2018 - International Joint Conference on Neural Networks, 2018, Rio de Janeiro. WCCI 2018 - the World Congress on Computational Intelligence, 2018. p. 1503-1510.

2.
da SILVA, C. A. S. ; KROHLING, R. A. . Semi-Supervised Online Elastic Extreme Learning Machine for Data Classification. In: IJCNN 2018 - International Joint Conference on Neural Networks, 2018, Rio de Janeiro. WCCI 2018 - the World Congress on Computational Intelligence, 2018. p. 1511-1518.

3.
EGIAS, I. ; KROHLING, R. A. . A Fuzzy Sociometric Approach to Human Resource Allocation. In: FUZZ 2018 - IEEE International Conference on Fuzzy Systems, 2018, Rio de Janeiro. WCCI 2018 - the World Congress on Computational Intelligence, 2018. p. 1-xx.

4.
ESGARIO, J. G. M. ; KROHLING, R. A. . Clustering with Minimum Spanning Tree using TOPSIS with Multi-Criteria Information. In: FUZZ 2018 - IEEE International Conference on Fuzzy Systems, 2018, Rio de Janeiro. WCCI 2018 - the World Congress on Computational Intelligence, 2018. p. 1-xx.

5.
EBERMAM, E. ; KROHLING, R. A. . Negociação de ações usando TOPSIS e análise técnica. In: Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional, 2018, Rio de Janeiro. XL SBPO, 2018. p. 1-xx.

6.
EBERMAM, E. ; de ANGELO, G. G. ; KNIDEL, H. ; KROHLING, R. A. . Empirical Mode Decomposition, Extreme Learning Machine and Long Short-Term Memory for Time Series Prediction: A Comparative Study. In: BRACIS, 2018, São Paulo. The 7th Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS. New Jersey: IEEE, 2018. v. x. p. 1-8.

7.
KROHLING, R. A.; Dos SANTOS, G. A. ; PACHECO, A.G.C. . TODIM and TOPSIS with Z-numbers. In: The 24th International Conference on Multiple Criteria Decision Making, 2017, Ottawa. MCDM 2017. Ottawa: MCDM Society, 2017. v. 1. p. 1-1.

8.
PACHECO, A.G.C. ; KROHLING, R. A. . Agregação de elencos de classificadores utilizando integral de Choquet baseado em medida fuzzy. In: Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional, 2016, Vitória. XLVIII, 2016.

9.
PACHECO, A.G.C. ; KROHLING, R. A. . Classificação de grandes bases de dados utilizando máquina de Boltzmann restrita discriminativa. In: Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional, 2016, Vitória. XLVIII, 2016.

10.
da SILVA, C. A. S. ; KROHLING, R. A. . Classificação de grandes bases de dados utilizando algoritmo de Máquina de Aprendizado Extremo. In: Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional, 2016, Vitória. XLVIII, 2016.

11.
ARRUDA, V. F. ; KROHLING, R. A. . Otimização via enxame de partículas para treinamento de redes neurais artificiais do tipo ELM: Um estudo de caso para predição de séries temporais. In: Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional, 2016, Vitória. XLVIII, 2016.

12.
LUCHI, FELIPE ; KROHLING, R. A. . Um algoritmo híbrido entre Evolução Diferencial e Nelder-Mead inteiro para problemas de otimização. In: Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional, 2015, Porto de Galinhas. XLVII SBPO, 2015.

13.
MOREIRA, D. D. ; KROHLING, R. A. . Um algoritmo bioinspirado em polinização de plantas usando entropia populacional. In: Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional, 2015, Porto de Galinhas. XLVIII SBPO, 2015.

14.
KROHLING, R. A.; LOURENZUTTI, R. . Hellinger TODIM for Ranking Evolutionary Algorithms. In: 23rd International Conference on Multiple Criteria Decision Making, 2015, Hamburg. MCDM 2015. Hamburg: Society for MCDM, 2015. v. 1. p. 1-1.

15.
CAMPOS, MAURO ; KROHLING, R. A. . Bare Bones Particle Swarm With Scale Mixtures Of Gaussians For Dynamic Constrained Optimization. In: Congress on Evolutionary Computation, 2014, Beijing. CEC2014, 2014. v. 1.

16.
KROHLING, R. A.; PACHECO, A.G.C. . Interval-valued intuitionistic fuzzy TODIM. In: Second International Conference on Information Technology and Quantitative Management, 2014, Moscow. TQM 2014, 2014.

17.
KROHLING, R. A.; MATHEUS, M. P. M. . Sobre a Ocorrência de Rank Reversal no TODIM. In: Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional, 2014, Salvador. XLVI SBPO, 2014.

18.
LOURENZUTTI, R. ; KROHLING, R. A. . O método TOPSIS com Informação Fuzzy Intuicionista para Tomada de Decisão Multi-Critério em Ambientes Estocásticos. In: Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional, 2014, Salvador. XLVI SBPO, 2014.

19.
CAMPOS, M. ; KROHLING, R. A. . Hierarchical Bare Bones Particle Swarm for Solving Constrained Optimization Problems. In: CEC 2013, 2013, Cancun. IEEE Congress on Evolutionary Computation, 2013. p. xx-xx.

20.
KROHLING, R. A.; PACHECO, A.G.C. . IFG-TODIM: An intuitionstic fuzzy TODIM for group decision making. In: Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional, 2013, Natal. XLV SBPO, 2013.

21.
KROHLING, R. A.; DE SOUZA, T.T.M. . F-TODIM: An application of the Fuzzy TODIM method to rental evaluation of residential properties. In: XVI CLAIO/XLIV SBPO, 2012, RJ. Congresso Latino-Iberoamericano de Investigación Operativa e Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional, 2012.

22.
DE SOUZA, T.T.M. ; KROHLING, R. A. . Fuzzy TODIM for Group Decision Making. In: XVI CLAIO/XLIV SBPO, 2012, RJ. Congresso Latino-Iberoamericano de Investigación Operativa e Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional, 2012.

23.
SCHNEIDER, E.R.F.A. ; KROHLING, R. A. . Differential evolution and tabu search to find multiple solutions of multimodal optimization problems. In: WSC´17, 2012. World Conference on Soft Computing in Industrial Applications (WSC-2012), 2012.

24.
SANTOS SEGUNDO, G. A. ; KROHLING, R. A. ; COSME, R.C. . Constrained Min-Max Optimization Problems: A Novel Approach with Co-Evolutionary Differential Evolution. In: CEC´12, 2011, Flórida. IEEE Congress on Evolutionary Computation, 2011.

25.
LIMA, L. M. ; KROHLING, R. A. . Hybrid Particle Filter with Differential Evolution for Image Tracking. In: WSC´16, 2011. World Conference on Soft Computing in Industrial Applications (WSC-2011), 2011.

26.
COSME, R.C. ; KROHLING, R. A. . Support Vector Machines applied to noisy data classification using differential evolution with local search. In: WSC´16, 2011. World Conference on Soft Computing in Industrial Applications (WSC-2011).

27.
VERONESE, L. P. ; KROHLING, R. A. . Differential Evolution Algorithm on the GPU with C-CUDA. In: CEC`10, 2010. IEEE Congress on Evolutionary Computation, 2010. p. 1878-1884.

28.
SANTOS SEGUNDO, G. A. ; KROHLING, R. A. . Lógica nebulosa para modelamento de comportamentos defensivos em futebol de robôs simulados. In: II WCI, 2010, São Bernardo, SP. II Workshop on Computational Intelligence.

29.
COSME, R.C. ; KROHLING, R. A. . Reinforcement Learning Hybridized with Differential Evolution. In: II WCI, 2010, São Bernardo. II Workshop on Computational Intelligence, 2010.

30.
LIMA, L. M. ; KROHLING, R. A. . Particle Filter with Differential Evolution for Trajectory Tracking. In: WSC´15, 2010. World Conference on Soft Computing in Industrial Applications (WSC-2010), 2010.

31.
VERONESE, L. P. ; KROHLING, R. A. . Swarm's Flight: Accelerating the Particles using C-CUDA. In: CEC´09, 2009, Trondheim. IEEE Congress on Evolutionary Computation, 2009. p. 3264-3270.

32.
KROHLING, R. A.; MENDEL, E. . Bare Bones Particle Swarm Optimization with Gaussian or Cauchy Jumps. In: CEC´09, 2009, Trondheim. IEEE Congress on Evolutionary Computation, 2009. p. 3285-3291.

33.
KROHLING, R. A.; CAMPANHARO, V. C. . Fuzzy Topsis para tomada de decisão multicritério: Uma aplicação para o caso de acidentes com derramamento de óleo no mar. In: XLI SBPO, 2009, Porto Seguro. Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional, 2009.

34.
KROHLING, R. A.; CAMPOS, M. ; BORGES, P. . Bare bones particle swarm optimization applied to parameter estimation of mixed Weibull distributions. In: WSC'14, 2009. World Conference on Soft Computing in Industrial Applications (WSC-2009), 2009.

35.
KROHLING, R. A.; RIGO, D. . Tomada de decisão em grupo com múltiplos critérios baseado em lógica fuzzy: Uma aplicação no gerenciamento de respostas ao derramamento de óleo. In: RIOOIL, 2008, Rio de Janeiro. Rio Oil and Gas Conference.

36.
KROHLING, R. A.; RIGO, D. . Fuzzy group decision making for management of oil spill responses. In: WSC'13, 2008. World Conference on Soft Computing in Industrial Applications (WSC-2008), 2008.

37.
CAMPOS, M. ; KROHLING, R. A. ; BORGES, P. . Particle Swarm Optimization for Inference Procedures in the Generalized Gamma Family Based on Censored Data. In: WSC'13, 2008, Cranfield. World Conference on Soft Computing in Industrial Applications (WSC-2008), 2008.

38.
KROHLING, R. A.; SCHAUTEN, D. ; STERNKE, M. . Particle Swarm Optimization Applied to a Control System of a Hydraulic Valve. In: SIS´2006, 2006, Indiana. Proc. of the IEEE Swarm Intelligence Symposium, 2006. p. 32-37.

39.
KROHLING, R. A.; COELHO, L. S. . PSO-E: Particle Swarm with Exponential Distribution. In: CEC`2006, 2006, Vancouver. Proc. of the 2006 IEEE Congress on Evolutionary Computation, 2006. p. 5577-5582.

40.
COELHO, L. S. ; KROHLING, R. A. . Nonlinear System Identification Based on B-spline Neural Network and Modified Particle Swarm Optimization. In: IJCNN`2006, 2006, Vancouver. Proc. of the 2006 IEEE International Joint Conference on Neural Networks, 2006. p. 7139-7144.

41.
ASMARA, A. ; KROHLING, R. A. ; HOFFMANN, F. . Parameter Tuning of a Computed-Torque Controller for a 5 Degree of Freedom Robot Arm Using Co-evolutionary Particle Swarm Optimization. In: SIS`2005, 2005, Pasadena. Proc. of the IEEE Swarm Intelligence Symposium, 2005. p. 162-168.

42.
KROHLING, R. A.. Gaussian Particle Swarm with Jumps. In: CEC`2005, 2005, Edinburgh. Proc. of the IEEE Congress on Evolutionary Computation, 2005. p. 1226-1231.

43.
KROHLING, R. A.. Gaussian Swarm and Particle Filter for Nonlinear State Estimation. In: CSC`2005, 2005, Benidorn. Proc. of the IAESTE Conference on Soft Computing. p. 399-404.

44.
KROHLING, R. A.; STERNKE, M. ; SCHAUTEN, D. ; HOFFMANN, F. . Partikel Schwarm Optimierung eines Regelungssystems für ein industrielles Hydraulikventil. In: CI´2005, 2005, Bommerholz. Proc. of the 15. Workshop on Computational Intelligence des GMA-FA, 2005. p. 227-240.

45.
COELHO, L. S. ; KROHLING, R. A. . Variable structure control design based on differential evolution optimization with new sinusoidal gaussian operator. In: 18th International Congress of Mechanical Engineering, 2005, Ouro Preto. Proceedings of COBEM 2005.

46.
COELHO, L. S. ; KROHLING, R. A. . LEARNING OF B-SPLINE NEURAL NETWORK USING NEW PARTICLE SWARM APPROACHES. In: 18th International Congress of Mechanical Engineering, 2005, Ouro Preto. Proceedings of COBEM 2005, 2005.

47.
KROHLING, R. A.; HOFFMANN, F. ; COELHO, L. S. . Co-evolutionary Particle Swarm Optimization for Min-Max Problems using Gaussian Distribution. In: CEC`2004, 2004, Oregon. Proc. of the IEEE Congress on Evolutionary Computation, 2004. p. 959-964.

48.
KROHLING, R. A.. Gaussian Swarm: A novel Particle Swarm Optimization Algorithm. In: CIS`2004, 2004, Singapore. Proc. of the 2004 IEEE Conference on Cybernetics and Intelligent Systems, 2004. p. 372-376.

49.
COELHO, L. S. ; KROHLING, R. A. . Predictive Controller Tuning using Modified Particle Swarm Optimisation Based on Cauchy and Gaussian Distributions. In: WSC8, 2003, Dortmund. Proc. of the online World Conference on Soft Computing in Industrial Applications.

50.
COELHO, L. S. ; KROHLING, R. A. . Controlador Preditivo baseado em otimização por colônia de partículas. In: CBRN, 2003, São Paulo. Proc. do VI Congresso Brasileiro de Redes Neurais, 2003. p. 259-264.

51.
SHI, Y. ; KROHLING, R. A. . Co-evolutionary Particle Swarm Optimization to Solving Min-Max Problems. In: CEC´2002, 2002, Hawai. Proc. of the IEEE Conference on Evolutionary Computation, 2002. p. 1682-1687.

52.
KROHLING, R. A.; KNIDEL, H. ; SHI, Y. . Solving Numerical Equations of Hydraulic Problems Using Particle Swarm Optimization. In: CEC`2002, 2002, Hawai. Proc. of the IEEE Conference on Evolutionary Computation, 2002. p. 1688-1690.

53.
KROHLING, R. A.; COELHO, L. S. ; SHI, Y. . Cooperative Particle Swarm Optimization for Robust Control System Design. In: WSC`7, 2002, Granada. Online World Conference on Soft Computing in Industrial Applications, 2002.

54.
COELHO, L. S. ; KROHLING, R. A. . Discrete Variable Structure Control Design based on Lamarckian Evolution. In: WSC`7, 2002, Granada. Online World Conference on Soft Computing in Industrial Applications, 2002.

55.
KROHLING, R. A.; ZHOU, Y. ; TYRRELL, A. M. . Evolving FPGA-based Robot Controllers using an Evolutionary Algorithm. In: ICARIS`2002, 2002, Kent. Proc. of the 1st International Conf. on Artificial Immune, 2002. p. 41-46.

56.
COELHO, L. S. ; COELHO, A. A. R. ; KROHLING, R. A. . Parameters Tuning of Multivariable Controllers Based on Memetic Algorithms: Fundamentals and Application. In: ISIC?2002, 2002, Vancouver. Proc of the 17th IEEE International Symposium on Intelligent Control, 2002. p. 752-757.

57.
KNIDEL, H. ; KROHLING, R. A. ; COELHO, L. S. ; NASCIMENTO, L. C. ; SARMENTO, R. . Genetic Algorithms and Evolution Strategies to Solving Numerical Equations of Hydraulic Problems. In: SBAI`95, 2001, Canela. Proc. of the Brazilian Automation Workshop, 2001.

58.
KROHLING, R. A.; COELHO, L. S. ; COELHO, A. A. R. . Evolution Strategies for Synthesis of Mixed H2/Hinf. Fixed-Structure Controllers. In: IFAC`99, 1999, Beijing. Proc. of the IFAC World Congress, 1999. p. 471-476.

59.
REY, J. P. ; BRUINSMA, J. A. ; DUIVENBODE, R. V. ; KROHLING, R. A. . Genetic Algorithms Applied to Controller Design of an Electric Drive System. In: ISIE?98, 1998, Pretoria. Proc. of the IEEE International Symposium on Industrial Electronics, 1998. p. 579-583.

60.
KROHLING, R. A.. Genetic Algorithms for Synthesis of Mixed H2/Hinf. Fixed-Structure Controller. In: ISIC`98, 1998, Gaithersburg, USA. Proc. of the 13th IEEE International Symposium on Intelligent Control, 1998. p. 30-35.

61.
KROHLING, R. A.. Synthesis of PID Controller Using Genetic Algorithms. In: CACSD´97, 1997, Gent. Proc. of the 7th IFAC International Symposium on Computer Aided Control Systems Design, 1997. p. 341-346.

62.
KROHLING, R. A.; JASCHEK, H. ; REY, J. P. . Design of a State Feedback Controller for a Crane Based on Genetic Algorithms. In: CONTROL`97, 1997, Cancun. Proc. of the IASTED ? International Conference on Control. p. 311-314.

63.
KROHLING, R. A.; JASCHEK, H. ; REY, J. P. . Designing PI/PID Controllers for a Motion Control System Based on Genetic Algorithms. In: ISIC`97, 1997, Istanbul. Proc. of the 12th IEEE International Symposium on Intelligent Control, 1997. p. 125-130.

64.
KROHLING, R. A.. Synthesis of PID Controller for Disturbance Rejection: a Real-Coded Genetic Algorithms Approach. In: EUFIT´97, 1997, Aachen. Proc. of the 5th European Conference on Intelligent Techniques and Soft Computing. p. 862-868.

65.
KROHLING, R. A.. Design of a PID Controller for Disturbance Rejection: a Genetic Optimization Approach. In: GALESIA`97, 1997, Glasgow. Proc. of the 2nd IEE/IEEE International Conference on Genetic Algorithms in Engineering Systems: Innovations and Applications. p. 498-503.

66.
KROHLING, R. A.; ORLANDI, J. G. N. ; REY, J. P. ; SCHNEEBELI, H. J. A. . Employment of Fuzzy Logic in the Control of the Inverted Pendulum. In: AIENG´95, 1995, Udine. Proc. of the 10th International Conference of Artificial Intelligence in Engineering, 1995. p. 465-473.


Produção técnica
Trabalhos técnicos
1.
KROHLING, R. A.. Member of the Program Committee of the IEEE Conference on Evolutionary Computation CEC´18. 2018.

2.
KROHLING, R. A.. Member of the Program Committee of the International Joint Conference on Neural Networks - IJCNN18. 2018.

3.
KROHLING, R. A.. Member of the Program Committee of the 7th Brazilian Conference on Intelligent Systems- BRACIS 2018. 2018.

4.
KROHLING, R. A.. Member of the Program Committee of the IEEE Conference on Evolutionary Computation CEC´17. 2017.

5.
KROHLING, R. A.. Member of the Program Committee of the International Joint Conference on Neural Networks - IJCNN17. 2017.

6.
KROHLING, R. A.. Member of the Program Committee of the 6th Brazilian Conference on Intelligent Systems- BRACIS 2017. 2017.

7.
KROHLING, R. A.. Member of the Program Committee of the International Joint Conference on Neural Networks - IJCNN16. 2016.

8.
KROHLING, R. A.. Member of the Program Committee of the IEEE Conference on Evolutionary Computation CEC´16. 2016.

9.
KROHLING, R. A.. Member of the Program Committee of the IEEE Conference on Evolutionary Computation CEC´15. 2015.

10.
KROHLING, R. A.. Member of the Program Committee of the International Joint Conference on Neural Networks - IJCNN15. 2015.

11.
KROHLING, R. A.. Member of the Program Committee of the IEEE Conference on Evolutionary Computation CEC´14. 2014.

12.
KROHLING, R. A.. Member of the Program Committee of the International Joint Conference on Neural Networks - IJCNN14. 2014.

13.
KROHLING, R. A.. Member of the Program Committee of the IEEE Symposium Series on Computational Intelligence, IEEE SSCI 2013. 2013.

14.
KROHLING, R. A.. Member of the Program Committee of the IEEE Conference on Evolutionary Computation CEC´13. 2013.

15.
KROHLING, R. A.. Member of the Program Committee of the WSC17 - World Conference on Soft Computing and industrial computation. 2012.

16.
KROHLING, R. A.. IEEE World Congress on Computational Intelligence - Member of the Program Committee of the IEEE Conference on Evolutionary Computation - CEC´12. 2012.

17.
KROHLING, R. A.. Member of the Program Committee of the WSC16 - World Conference on Soft Computing. 2011.

18.
KROHLING, R. A.. Member of the Program Committee of the WSC15 - World Conference on Soft Computing. 2010.

19.
KROHLING, R. A.. Chair for the session ?Soft Computing for Modeling, Control, and Optimization? - WSC15 - Online World Conference on Soft Computing. 2010.

20.
Krohling, R.A.. Member of the Program Committee of the International Joint Conference on Neural Networks - IJCNN09 - Atlanta, USA, June. 2009.

21.
KROHLING, R. A.. Member of the Program Committee of the "14th Online World Conference on Soft Computing in Industrial Applications". 2009.

22.
KROHLING, R. A.. Chair for the session ?Evolutionary Methodologies? - WSC14 - Online World Conference on Soft Computing. 2009.

23.
KROHLING, R. A.. Member of the Program Committee of the WSC13 - World Conference on Soft Computing. 2008.

24.
KROHLING, R. A.. Chair for the session ?Particle Swarm Optimization? - WSC13 - Online World Conference on Soft Computing. 2008.

25.
KROHLING, R. A.. Member of the Program Committee of the IEEE Swarm Intelligence Symposium SIS-08, Missouri, USA, september. 2008.

26.
KROHLING, R. A.. Member of the Program Committee of the IEEE Conference on Evolutionary Computation CEC-2007. 2007.

27.
KROHLING, R. A.. Member of the Program Committee of the IEEE Swarm Intelligence Symposium SIS-07, Hawai, USA, April. 2007.

28.
KROHLING, R. A.. Member of the Program Committee of the IEEE International Joint Conference on Neural Networks - IJCNN-2007. 2007.

29.
KROHLING, R. A.. Member of the Program Committee of the IEEE Conference on Evolutionary Computation CEC-2006. 2006.

30.
KROHLING, R. A.. Member of the Program Committee and Special Session Organizer of the IEEE Swarm Intelligence Symposium SIS-06, Indianapolis, Indiana, USA, Mai. 2006.

31.
KROHLING, R. A.. Member of the Program Committee of the Genetic and Evolutionary Conference GECCO-2005. 2005.

32.
KROHLING, R. A.. Member of the Program Committee of the IEEE Conference on Evolutionary Computation CEC-2005, Edinbrgh. 2005.

33.
KROHLING, R. A.. Member of the Program Committee of the Genetic and Evolutionary Conference GECCO-2004, Real World Applications. 2004.

34.
KROHLING, R. A.. Member of the Program Committee of the IEEE Conference on Evolutionary Computation CEC-2004. 2004.

35.
KROHLING, R. A.. Member of the Program Committee of the IEEE Swarm Intelligence Symposium SIS03, Indianapolis, Indiana, USA, April 24-26. 2003.

36.
KROHLING, R. A.. Member of the Program Committee of the Genetic and Evolutionary Conference GECCO-2003, Real World Applications. 2003.

37.
KROHLING, R. A.. Member of the Program Committee of the IEEE Conference on Evolutionary Computation CEC-2003, Australia,. 2003.

38.
KROHLING, R. A.. Member of the Program Committee of the IEEE Conference on Evolutionary Computation CEC-2002, Hawaii, USA. 2002.



Bancas



Participação em bancas de trabalhos de conclusão
Mestrado
1.
KROHLING, R. A.; GONCALVES, C. S. B.; LOURENZUTTI, R.. Participação em banca de Elivelto Ebermam. Desenvolvimento de um Método Híbrido para Negociações de Ações na Bolsa de Valores Brasileira (com co-orientação de Helder Knidel). 2018. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Espírito Santo.

2.
KROHLING, R. A.; BOERES, M.C.S.; PAPA, J. P.. Participação em banca de André G. C. Pacheco. Agregação de classificadores neurais através da integral de Choquet com respeito a uma medida fuzzy. 2016. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Espírito Santo.

3.
KROHLING, R. A.; SANTOS, C. A. S.; PAPA, J. P.. Participação em banca de Rafael Hrasko. Uma abordagem modular com máquinas de Boltzmann restrita para predição de séries temporais. 2016. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Espírito Santo.

4.
KROHLING, R. A.; SANTOS, C. A. S.; BARBOSA, H. J. C.. Participação em banca de Felipe Luchi. Um Algoritmo Híbrido entre Evolução Diferencial e Neder-Mead Usando Entropia para Problemas de Otimização Não-Linear Inteira Mista. 2016. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Espírito Santo.

5.
KROHLING, R. A.; RANGEL, M. C.; COELHO, G. P.. Participação em banca de Erick Ramon F.A. Schneider. Um método hibrído para solução de problemas de otimização inteira sujeito a restrições.. 2013. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Espírito Santo.

6.
RAUBER, T. W.; DE CASTRO JUNIOR, R. M.; KROHLING, R. A.; DE SOUZA, F. T.. Participação em banca de Frederico Damasceno Bortoloti. Redes Neurais com Topologias Otimizadas Aplicadas na Modelagem de Dados Geotécnicos e Pluviométricos para Predição de Deslizamentos de Solo. 2012. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Espírito Santo.

7.
KROHLING, R. A.; ALVARENGA, A. G.; COELHO, G. P.. Participação em banca de Gilberto Alves Santos Segundo. Uma abordagem usando evolução diferencial para solucionar problemas de programação em dois níveis não lineares.. 2012. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Espírito Santo.

8.
KROHLING, R. A.; BOERES, M.C.S.; SALOMÃO, J. M.. Participação em banca de Rodrigo de Castro Cosme. Máquinas de vetores suporte usando o algoritmo evolução diferencial com busca local para classificação de dados. 2012. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Espírito Santo.

9.
RAUBER, T. W.; VAREJÃO, F. M.; KROHLING, R. A.; CESAR JUNIOR, R.M.. Participação em banca de Estephan Dazzi Wandekoken. Support Vector Machine Ensemble Bsed on Feature and Hyperparameter Variation. 2011. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Espírito Santo.

10.
BOERES, M.C.S.; CATABRIGA, L.; KROHLING, R. A.. Participação em banca de João Olavo Baião de Vasconcelos. Estudo de algoritmos para o problema de otimização de vazão de poços de petróleo. 2011. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Espírito Santo.

11.
KROHLING, R. A.; BOERES, M.C.S.; SALOMÃO, J. M.. Participação em banca de Leandro Muniz de Lima. Filtro de partículas hibridizado com métodos da computação natural para detecção e rastreamento. 2011. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Espírito Santo.

12.
RAUBER, T. W.; KROHLING, R. A.; MONARD, A. C.. Participação em banca de Alessandro Bertolani Oliveira. Modelo de predição para análise comparativa de técnicas neuro-fuzzy e de regressão. 2010. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Espírito Santo.

13.
AHONEN, H. T.; ALVARENGA, A. G.; KROHLING, R. A.; LUNA, H. P. L.. Participação em banca de Leonardo Delarmelina Secchin. Programação em Dois Níveis: Teoria e Algorítmos. 2010. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Espírito Santo.

14.
RIGO, D.; KROHLING, R. A.; MENDONÇA, A. S. F.; MARTINS, R. P.. Participação em banca de Gabriel Correia Leone. Lógica Fuzzy para modelamento e auxílio no processo de tomada de decisão em caso de derrame de óleo no mar. 2010. Dissertação (Mestrado em Engenharia Ambiental) - Universidade Federal do Espírito Santo.

15.
ALVARENGA, A. G.; AHONEN, H. T.; CONCEIÇÃO, S. V.; KROHLING, R. A.. Participação em banca de Westtley Batisita de Jesus. Procedimentos heurísticos para o problema de escalonamento de projetos com restrição de recursos e múltiplos modos de processamento. 2009. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Espírito Santo.

16.
SALLES, E. O. T.; SCHNEEBELI, H. -. A.; KROHLING, R. A.. Participação em banca de Marcelo Souza Fassarella. Treinamento de Redes Perceptron Utilizando Janela Dinâmica. 2009. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Espírito Santo.

17.
SALLES, E. O. T.; OLIVEIRA, E. S.; FRANCA, F.; KROHLING, R. A.. Participação em banca de Patrick Marques Ciarelli. Rede Neural Probabilística para a Classificação de Atividades Econômicas. 2008. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Espírito Santo.

18.
SOUZA, A. F.; FERNANDES, E. S. T.; KROHLING, R. A.. Participação em banca de Felipe Thomaz Pedroni. Uma Memória Cache com Mapeamento Dinâmico de Blocos. 2008. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Espírito Santo.

19.
Droguett, E.A.L.; Ramos, F. S.; KROHLING, R. A.. Participação em banca de Paulo Fernando do Rêgo Barros. Uma Metodologia para Análise de Disponibilidade de Sistemas Complexos via Hibridismo de Redes Bayesianas e Processos Markovianos. 2006. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Pernambuco.

20.
OLIVEIRA, L.A.H.G.; DÓRIA NETO, A.D.; MELO, J. D.; KROHLING, R. A.. Participação em banca de Aderson Kleber Pifer. Estudo Comparativo de Métricas de Pontuação para Aprendizagem Estrutural de Rdes Bayesianas. 2006. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte.

21.
COELHO, L. S.; CARRARA, A. R. S.; NIEVOLA, J. C.; KROHLING, R. A.. Participação em banca de Roberto Fernando Tavares Neto. Otimização Combinatória Usando Algoritimo de Colônia de Formigas Aplicado à Robótica Móvel. 2005. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção e Sistemas) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná.

Teses de doutorado
1.
KROHLING, R. A.; GONCALVES, C. S. B.; ZAMBON, E.; BARBOSA, H. J. C.; TINOS, R.. Participação em banca de Mauro Campos. Development of an Entropy-Based Swarm Algorithm for Continuous Dynamic Constrained Optimization. 2017. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Espírito Santo.

2.
KROHLING, R. A.; GONCALVES, C. S. B.; ZAMBON, E.; Von ZUBEN, F. J.; COELHO, G. P.. Participação em banca de Rodolfo Lourenzutti Torres de Oliveira. Multi-criteria decision making with heterogneneous information and criteria interaction in dynamic environments. 2016. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Espírito Santo.

3.
BASTOS-FILHO, T. F.; FERREIRA, A.; SA, A. M. M.; KROHLING, R. A.; SARCINELLI-FILHO, M.; FRIZERA NETO, A.. Participação em banca de Anibal Cotrina Atencio. A Brain-computer Interface Based on Steady-state Visual Evoked Potentials and Depth-of-Field. 2015. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Espírito Santo.

4.
Von ZUBEN, F. J.; KROHLING, R. A.; BALBI, P. P.; ATTUX, R. R. F.; COELHO, G. P.. Participação em banca de Rodrigo Pasti. Computação Biogeográfica: Fundamentos, Estrutura Conceitual e Aplicações. 2013. Tese (Doutorado em Faculdade de Engenharia Elétrica e da Computação) - Universidade Estadual de Campinas.

Qualificações de Doutorado
1.
SANTOS, C. A. S.; GOULARTE, R.; KROHLING, R. A.. Participação em banca de Marcello Novaes de Amorim. CrowdWaterfall: Um Método Crowdsourcing para Anotação Complexa de Mídia. 2018. Exame de qualificação (Doutorando em Informática) - Universidade Federal do Espírito Santo.

2.
BASTOS-FILHO, T. F.; FERREIRA, A.; CRIOLLO, C. J. T.; KROHLING, R. A.; SARCINELLI-FILHO, M.; FRIZERA NETO, A.. Participação em banca de Anibal Cotrina Atencio. A Brain-computer Interface Based on Steady-state Visual Evoked Potentials and Depth-of-Field. 2015. Exame de qualificação (Doutorando em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Espírito Santo.

3.
KROHLING, R. A.; BARBOSA, H. J. C.; GONCALVES, C. S. B.; MAURI, G. R.. Participação em banca de Mauro Campos. Swarm Computation for Continuous Dynamic Constrained Optimization. 2015. Exame de qualificação (Doutorando em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Espírito Santo.

4.
MUNARO, C. J.; CAMINHAS, W. M.; KROHLING, R. A.; BASTOS-FILHO, T. F.; CIARELLI, P. M.. Participação em banca de GUILHERME MONTEIRO GARCIA. Isolação de perturbações em processos industriais via métodos de detecção de causalidade. 2015. Exame de qualificação (Doutorando em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Espírito Santo.

5.
KROHLING, R. A.; Von ZUBEN, F. J.; GOMES, L. F. A. M.; BOERES, M.C.S.. Participação em banca de Rodolfo Lourenzutti. Multi-Criteria Decision Making with heterogeneous information and criteria interaction in dynamic environments. 2015. Exame de qualificação (Doutorando em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Espírito Santo.

Trabalhos de conclusão de curso de graduação
1.
BORTOLOTI, F. D.; KROHLING, R. A.; BARBOSA, H. C.. Participação em banca de Bruna Arpini.Lógica fuzzy para a geração de ranking de equipamentos a partir de indicadores de desempenho de manutenção. 2014. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Produção) - Universidade Federal do Espírito Santo.

2.
BORTOLOTI, F. D.; BARBOSA, H. C.; KROHLING, R. A.. Participação em banca de Fernanda Chã.Estudo comparativo dos métodos AHP e TODIM em atividades exploratórias de petróleo e gás. 2014. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Produção) - Universidade Federal do Espírito Santo.

3.
VAREJÃO, F. M.; RAUBER, T. W.; KROHLING, R. A.. Participação em banca de Marcelo Valentim de Oliveira.Uma Aplicação do Método GEFS para Agrupamento de Classificadores ao Problema de Diagnóstico de Falhas em Motobombas. 2010. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Espírito Santo.

4.
VAREJÃO, F. M.; RAUBER, T. W.; KROHLING, R. A.. Participação em banca de Estefhan Dazzi Wandekokem.Detecção e Diagnóstico de Falhas em Motobombas com o Uso de Seleção Automática de Características. 2009. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Federal do Espírito Santo.

5.
CAMPOS, M.; BERTOLDE, A. I.; BRASIL, G. H.; KROHLING, R. A.. Participação em banca de Rodolfo Lourenzutti Torres de Oliveira.Computação Bayesiana usando o Winbugs. 2009. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Estatística) - Universidade Federal do Espírito Santo.

6.
RAUBER, T. W.; VAREJÃO, F. M.; KROHLING, R. A.. Participação em banca de Eduardo Mendel.Reconhecimento Automático de Padrões de Falhas em Rolamentos de Motobombas. 2008. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Espírito Santo.




Orientações



Orientações e supervisões em andamento
Dissertação de mestrado
1.
Marcos Couto. deep neural networks for histological images of breast cancer classification. Início: 2017. Dissertação (Mestrado profissional em Informática) - Universidade Federal do Espírito Santo. (Orientador).

2.
Antonio Eloy de Oliveira Araujo. automatic probabilistic fuzzy rule base generation. Início: 2017. Dissertação (Mestrado profissional em Informática) - Universidade Federal do Espírito Santo. (Orientador).

3.
Guilherme Esgario. Automatic recognition of skin cancer using digital image processing. Início: 2017. Dissertação (Mestrado profissional em Informática) - Universidade Federal do Espírito Santo. (Orientador).

Tese de doutorado
1.
André G. C. Pacheco. information fusion and deep neural networks. Início: 2016. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Espírito Santo. (Orientador).

2.
Carlos A. S. da Silva. Extreme Learning machine for semi-supervised classfication. Início: 2015. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Espírito Santo. (Orientador).

Trabalho de conclusão de curso de graduação
1.
Gabriel G. de Angelo. Deep neural networks for segmentation of skin cancer images. Início: 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia da Computação) - Universidade Federal do Espírito Santo. (Orientador).

2.
Cristina M. Miranda. Pré-processamento de Imagens Histológicas de Câncer de Mama. Início: 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Espírito Santo. (Orientador).

Iniciação científica
1.
Lucas Tassis. Redes neurais. Início: 2018. Iniciação científica (Graduando em ciência da computação) - Universidade Federal do Espírito Santo. (Orientador).

2.
Breno Aguiar Krohling. Redes neurais. Início: 2018. Iniciação científica (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Espírito Santo, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. (Orientador).


Orientações e supervisões concluídas
Dissertação de mestrado
1.
Elivelton Ebermann. Desenvolvimento de um Método Híbrido para Negociações de Ações na Bolsa de Valores Brasileira. 2018. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Espírito Santo, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Renato Antonio Krohling.

2.
Rafael Hrasko. Uma abordagem modular com máquinas de Boltzmann restrita para predição de séries temporais. 2016. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Espírito Santo, . Orientador: Renato Antonio Krohling.

3.
André G. C. Pacheco. Agregação de classificadores neurais através da integral de Choquet com respeito a uma medida fuzzy. 2016. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Espírito Santo, . Orientador: Renato Antonio Krohling.

4.
Felipe Lucchi. Um Algoritmo Híbrido entre Evolução Diferencial e Neder-Mead Usando Entropia para Problemas de Otimização Não-Linear Inteira Mista. 2016. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Espírito Santo, . Orientador: Renato Antonio Krohling.

5.
Erick Ramon F.A. Schneider. Um método hi brído para solucão de problemas de otimização inteira sujeito a restri ções. 2013. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Espírito Santo, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. Orientador: Renato Antonio Krohling.

6.
Rodrigo de Castro Cosme. Máquinas de vetores suporte usando o algoritmo evolução diferencial com busca local para classificação de dados. 2012. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Espírito Santo, Fundação de Apoio à Pesquisa do Espírito Santo. Orientador: Renato Antonio Krohling.

7.
Gilberto Alves Santos Segundo. Uma abordagem usando evolução diferencial para solucionar problemas de programação em dois níveis não lineares. 2012. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Espírito Santo, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. Orientador: Renato Antonio Krohling.

8.
Leandro Muniz de Lima. Filtro de partículas hibridizado com métodos da computação natural para detecção e rastreamento. 2011. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Espírito Santo, Fundação de Amparo à Pesquisa do Espírito Santo. Orientador: Renato Antonio Krohling.

9.
Gabriel Correia Leone. Lógica Fuzzy para modelamento e auxílio no processo de tomada de decisão em caso de derrame de óleo no mar. 2010. Dissertação (Mestrado em Engenharia Ambiental) - Universidade Federal do Espírito Santo, Fundação de Amparo à Pesquisa do Espírito Santo. Coorientador: Renato Antonio Krohling.

10.
Andi Asmara. An Acelerated Co-evolutionary Particle Swarm Optimization Parameter for Tuning of a Computed-Torque Controller for a 5 Degree of Freedom Robot Arm. 2005. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universitaet Dortmund, . Orientador: Renato Antonio Krohling.

11.
Yuchao Zhou. Evolving FPGA-based Robot Controllers using an Evolutionary Algorithm. 2002. Dissertação (Mestrado em Electronics) - University of York, . Coorientador: Renato Antonio Krohling.

Tese de doutorado
1.
Mauro Campos. Development of an Entropy-Based Swarm Algorithm for Continuous Dynamic Constrained Optimization. 2017. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Espírito Santo, . Orientador: Renato Antonio Krohling.

2.
Rodolfo Lourenzutti Torres de Oliveira. Multi-criteria decision making with heterogneneous information and criteria interaction in dynamic environments. 2016. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Espírito Santo, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. Orientador: Renato Antonio Krohling.

Supervisão de pós-doutorado
1.
Alessander Botti Benevides. 2016. Universidade Federal do Espírito Santo, Fundação de Amparo à Pesquisa do Espírito Santo. Renato Antonio Krohling.

Trabalho de conclusão de curso de graduação
1.
Daniel Cardoso. Máquina de aprendizado extremo para classificação de dados fuzzy (co-orientação com doutorando André. G.C. Pacheco). 2018. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Espírito Santo. Orientador: Renato Antonio Krohling.

2.
Giuliano Lacerda Manso. Identificação da Lesão e seu Grau de Severidade da Folha do Cafeeiro usando Processamento de Imagens Digitais (com co-orientação de Helder Knidel). 2018. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Federal do Espírito Santo. Orientador: Renato Antonio Krohling.

3.
Iago Egias. Alocação de Recursos Humanos em Múltiplos Grupos usando Técnicas Sociométricas Fuzzy. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Engenharia de Produção) - Universidade Federal do Espírito Santo. Orientador: Renato Antonio Krohling.

4.
Guilherme Artém dos Santos. Máquinas de Boltzmann restrita usando otimização via enxame de partículas para classificação de dados (em co-orientação com doutorando André G.C. Pacheco). 2017. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Federal do Espírito Santo. Orientador: Renato Antonio Krohling.

5.
José Mauro Cardoso Neto. Predição de Séries Temporais Multivariadas usando Redes Neurais (em co-orientação com doutorando André G.C. Pacheco). 2017. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Federal do Espírito Santo. Orientador: Renato Antonio Krohling.

6.
Igor de Oliveira Nunes. Aprendizagem sequencial utilizando filtro de Kalman e máquina de aprendizado extremo para predição de séries temporais. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Federal do Espírito Santo. Orientador: Renato Antonio Krohling.

7.
Gabriel Santa Clara Ucceli. classificação de câncer de pele usando redes neurais convolutivas ( co-orientado por doutorando André Pacheco). 2017. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Engenharia da Computação) - Universidade Federal do Espírito Santo. Orientador: Renato Antonio Krohling.

8.
Patrick Brisôn Januário. Uma plataforma para comercialização de produtos rurais (em Co-orientação com Msc. Guilherme Tebaldi Meira). 2016. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Federal do Espírito Santo. Orientador: Renato Antonio Krohling.

9.
Diego Darvy Moreira. Desenvolvimento de um algoritmo baseado em polinização de plantas usando entropia populacional. 2015. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Engenharia da Computação) - Universidade Federal do Espírito Santo. Orientador: Renato Antonio Krohling.

10.
André Luis Tardin Siviero. Predição de séries temporais utilizando uma abordagem fuzzy. 2014. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Federal do Espírito Santo. Orientador: Renato Antonio Krohling.

11.
Talles Tatagiba Martins de Souza. Development and Implementation of Clustering Techniques for Fuzzy Data. 2014. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Federal do Espírito Santo. Orientador: Renato Antonio Krohling.

12.
André Georghton Cardoso Pacheco. Projeto de um controlador fuzzy usando evolução diferencial aplicado a um robô seguidor de linha. 2014. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Federal do Espírito Santo. Orientador: Renato Antonio Krohling.

13.
Hugo Ferreira Bernardo. Clusterização de dados intervalares usando otimização por enxame de partículas. 2014. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Federal do Espírito Santo. Orientador: Renato Antonio Krohling.

14.
Rosana Aurélio de Jesus. otimização via enxame de particulas usando a distribuição t-Student multivariada (co-orientada por Mauro Campos). 2013. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Espírito Santo. Orientador: Renato Antonio Krohling.

15.
Daricque Giuberti Tavares. Visualização da convergência dos algoritmos evolução diferencial e filtro de partículas usando o mapa de Sammon. 2011. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Federal do Espírito Santo. Orientador: Renato Antonio Krohling.

16.
Gilberto Alves Santos Segundo. Lógica nebulosa para modelamento de comportamentos defensivos em futebol de robôs simulados. 2010. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Federal do Espírito Santo. Orientador: Renato Antonio Krohling.

17.
Humberto Willian Braun. Treinamento de Redes Neurais Usando Otimização por Enxame de Partículas Aplicadas em Aproximação de Funções e Predição de Séries Temporais. 2010. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Federal do Espírito Santo. Orientador: Renato Antonio Krohling.

18.
Fábio Fabris. A co-evolutionary Differential Evolution algorithm for solving constrained optimization problems. 2010. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Espírito Santo. Orientador: Renato Antonio Krohling.

19.
Rodrigo de Castro Cosme. Lógica nebulosa para modelagem de comportamentos aplicados a simulação de futebol de robôs. 2009. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Espírito Santo. Orientador: Renato Antonio Krohling.

20.
Leandro Muniz de Lima. Implementação de seleção nebulosa de comportamento em futebol de robôs simulados. 2009. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Espírito Santo. Orientador: Renato Antonio Krohling.

Iniciação científica
1.
Rhuan Souza Caetano. Identificação de uma medida fuzzy através de redes neurais artificiais do tipo máquinas de Boltzmann restrita (em co-orientação com doutorando André. G.C. Pacheco). 2018. Iniciação Científica. (Graduando em Engenharia da Computação) - Universidade Federal do Espírito Santo, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Renato Antonio Krohling.

2.
Gabriel Giorisatto De Angelo. Redes neurais recorrentes tipo LSTM para predição de séries temporais. 2018. Iniciação Científica. (Graduando em Engenharia de Computação) - Universidade Federal do Espírito Santo. Orientador: Renato Antonio Krohling.

3.
Vinicius Ferraço Arruda. Otimização via enxame de partículas com aprendizado de máquina para treinamento de redes neurais artificiais (co-orientada por Carlos A.S. da Silva). 2016. Iniciação Científica. (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Espírito Santo, Fundação de Amparo à Pesquisa do Espírito Santo. Orientador: Renato Antonio Krohling.

4.
Gabriel Giorisatto de Angelo. Análise espectral singular e redes neurais tipo ELM para predição de séries temporais. 2016. Iniciação Científica. (Graduando em Engenharia de Computação) - Universidade Federal do Espírito Santo, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Renato Antonio Krohling.

5.
Guilherme Artem dos Santos. Desenvolvimento de um Algoritmo para Tratar Informações Fuzzy/Probabilística. 2015. Iniciação Científica. (Graduando em Engenharia da Computação) - Universidade Federal do Espírito Santo, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Renato Antonio Krohling.

6.
Davi Frossard. Desenvolvimento de um Algoritmo para Imputação de Dados em Matrízes de Dados Fuzzy. 2014. Iniciação Científica. (Graduando em Engenharia de Computação) - Universidade Federal do Espírito Santo, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Renato Antonio Krohling.

7.
Leonardo Santos Paulucio. Desenvolvimento de um Algoritmo para Tomada de Decisão com Informações Híbridas. 2014. Iniciação Científica. (Graduando em Engenharia de Computação) - Universidade Federal do Espírito Santo, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Renato Antonio Krohling.

8.
Marco Brunoro Thomé. Evolução de formas geométricas em 3D usando algoritmo genético com avaliação subjetiva usando lógica fuzzy. 2013. Iniciação Científica. (Graduando em Engenharia da Computação) - Universidade Federal do Espírito Santo. Orientador: Renato Antonio Krohling.

9.
Marcos P. Machado Matheus. Algoritmos baseado em números fuzzy intuicionista aplicados à problemas de tomada de decisão em grupo com preferências incompletas. 2013. Iniciação Científica. (Graduando em Engenharia da Computação) - Universidade Federal do Espírito Santo, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Renato Antonio Krohling.

10.
André G.C. Pacheco. Fuzzy Logic. 2012. Iniciação Científica. (Graduando em Engenharia da Computação) - Universidade Federal do Espírito Santo. Orientador: Renato Antonio Krohling.

11.
Marco Brunoro (Programa Jovens Talentos para Ciência PJTCI). shape evolution. 2012. Iniciação Científica. (Graduando em Engenharia da Computação) - Universidade Federal do Espírito Santo, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. Orientador: Renato Antonio Krohling.

12.
Talles Tatagiba M de Souza. Algoritmos computacionais para auxílio à tomada de decisão. 2011. Iniciação Científica. (Graduando em Engenharia de Computação) - Universidade Federal do Espírito Santo, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Renato Antonio Krohling.

13.
Talles Tatagiba Martins de Souza. Desenvolvimento e implementação de algoritmos baseado em lógica nebulosa para tomada de decisão. 2010. Iniciação Científica. (Graduando em Engenharia de Computação) - Universidade Federal do Espírito Santo. Orientador: Renato Antonio Krohling.

14.
Vinicius Carletti Campanharo. Otimização via enxame de partículas para treinamento de redes neurais artificiais para aprendizado da matriz de decisão aplicado em caso de derramamento de óleo no mar. 2009. Iniciação Científica. (Graduando em Engenharia de Computação) - Universidade Federal do Espírito Santo. Orientador: Renato Antonio Krohling.

15.
Vinicius Carletti Campanharo. Desenvolvimento e implementação de algoritmos fuzzy para tomada de decisão multicritério. 2008. Iniciação Científica. (Graduando em Engenharia de Computação) - Universidade Federal do Espírito Santo. Orientador: Renato Antonio Krohling.

Orientações de outra natureza
1.
Özgür Akyildiz. Reglerentwurf mit Hilfe von Partikel Schwarm Optimierung (Studienarbeit - Bsc. degree). 2006. Orientação de outra natureza. (Engenharia Elétrica (Elektrotechnik)) - Universitaet Dortmund. Orientador: Renato Antonio Krohling.

2.
Jan Geldmacher. robuste Modellidentifikation eines Ventil mit Hilfe evolutionaeren Algorithmen (Studienarbeit - Bsc. degree). 2006. Orientação de outra natureza. (Engenharia Elétrica (Elektrotechnik)) - Universitaet Dortmund. Orientador: Renato Antonio Krohling.

3.
Tilo Glock. Einstellung von PID Reglern fuer ein invertiertes Pendel mit Hilfe von Genetischen Algorithmen (Studienarbeit - Bsc. degree). 1995. Orientação de outra natureza. (Elektrotechnik) - Universitaet des Saarlandes. Orientador: Renato Antonio Krohling.



Inovação



Projetos de pesquisa


Outras informações relevantes


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