Ricercatore a Tempo Determinato

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Guido Rosita
Rosita Guido è attualmente Ricercatrice a tempo determinato (tipo A) in Ricerca Operativa dal 2012, presso il DIMEG dell’Università della Calabria. È stata visiting professor per 6 mesi presso la KU Leuven (Belgio) nel 2016. È stata assegnista di ricerca in Ricerca Operativa per 6 anni presso il DEIS dell’Università della Calabria e l’ Università del Salento. Ha ottenuto il titolo di Dottore di Ricerca in Ricerca Operativa nel 2006 e la laurea in Ingegneria Gestionale nel 2000. Ha conseguito l’Abilitazione Scientifica Nazionale alle funzioni di Professore Associato, settore concorsuale 01/A6-SSD MAT/09 (2013) e quella francese a Maitre de Conference (Section 27) nel 2011. Guest Editor della rivista Operations Research for Health Care, e revisore per diverse riviste scientifiche internazionali.
Pubblicazioni Selezionate

T. Mazza, P. Ballarini, R. Guido, D. Prandi. The Relevance of Topology in Parallel Simulation of Biological Networks. IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics, 9/3 (2012) 911–923. D. Conforti, F. Guerriero, R. Guido, et al. An Optimal Decision Making Model for Supporting Week-Hospital Management. Health Care Management Science, 14/1 (2011) 74–88. F. Guerriero and R. Guido. The operational research in the operating theatre management:a survey. Health Care Management Science, 14/1 (2011) 89-114. G. Ambrogio, L. Filice, F. Guerriero, R. Guido, D. Umbrello. Prediction of incremental sheet forming process performance by using a neural network approach. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 54 (2011) 921-930. D.Conforti, F. Guerriero, R. Guido. Non-block scheduling with priority for radiotherapy treatments. European Journal of Operational Research, 201(2010) 289–296.

Linee di Ricerca

L’attività di ricerca è rivolta prevalentemente alla formulazione di modelli di ottimizzazione a singolo obiettivo e multiobiettivo per problemi di pianificazione e scheduling, sviluppo e implementazione di matheuristiche e di metaeuristiche basate su algoritmi genetici per risolvere problemi NP-hard, e sviluppo e implementazione di approcci di Apprendimento Automatico con applicazioni reali. In particolare, l’attività di ricerca riguarda lo sviluppo di modelli di programmazione lineare intera per l’allocazione di risorse e lo scheduling in problemi di natura statica e dinamica, con particolari applicazioni per la gestione e l’organizzazione in ambito sanitario.

Proposte di Tesi
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