O Laboratório de Aprendizado Computacional e Métodos de Otimização tem por objetivo  realizar pesquisa multidisciplinar aplicável no desenvolvimento de sistemas computacionais de apoio ao diagnóstico e à tomada de decisão. Principais atividades:

· Áreas de pesquisa

· Inteligência Computacional,

· Pesquisa Operacional,

· Reconhecimento de Padrões,

· Algoritmos Paralelos

· Atividades de apoio

· Interface Humano-Computador

· Modelagem e implementação de sistemas

· Desenvolvimento de aplicações Web

· Desenvolvimento de frameworks e componentes

As atividades desenvolvidas no LACMO têm apoio financeiro do CNPq através do Edital Universal 2006. O principal projeto de pesquisa atualmente em desenvolvimento é o  Logística e Planejamento de Operações em Terminais Portuários - PROPOR

Este projeto tem como objetivo o desenvolvimento de modelos e algoritmos eficientes para solução de problemas relacionados a planejamento e logística de operações em terminais portuários. Considera-se aqui a possibilidade de um número genérico de berços (homogêneos ou não), número grande de navios na fila, flexibilidade para incorporação de novas restrições, dentre outras características mais comumente encontradas nos portos da ilha de São Luís.

O PROPOR está dividido em 4 linhas de pesquisa, porquanto dividido em função da possibilidade de cada uma delas gerar contribuições com dependência mínima em relação às demais. São elas:

· O problema no mundo: pesquisar problemas de planejamento e logística identificados em portos graneleiros no mundo, considerando aspectos como modelagem, abordagens utilizadas para solução, e propondo melhorias no desenho dessas abordagens que possibilitem uma contribuição no âmbito desses problemas;

· O problema em São Luís: contribuir com novos modelos computacionais que representem mais fielmente os cenários operacionais dos portos localizados em São Luís, contemplando questões de logística, contratuais, operacionais e gerenciais;

· Generalização do problema: contribuir com uma ou mais formulações do problema que representem um grande número de cenários reais, relacionando tais formulações com outros problemas encontrados na literatura (escalonamento, seqüênciamento, otimização multi-objetivos), e definindo um conjunto de instâncias (benchmark) de pequeno médio e grande portes para cada problema;

· Algoritmos para solução: contribuir com novos algoritmos exatos e aproximativos, seqüenciais e paralelos para solução do benchmark proposto.

· Publicações

· MAURI, GERALDO R; OLIVEIRA, A.C.M.; LORENA, L.A.N. A Hybrid Column Generation Approach for the Berth Allocation Problem. In: EvoCOP 2008,.

· Mauri, Geraldo R ; OLIVEIRA, A. C. M. ; LORENA, L. A. N. . Heurística baseada no simulated annealing aplicada ao problema de alocação de berços. GEPROS. Gestão da Produção, Operações e Sistemas, v. 1, p. 113-127, 2008.

· Relatório de Projeto