Capacitación CECIRA IX: Optimización Híbrida Meta Heurística

La optimización matemática ha tenido un efecto extremadamente importante en la mejora de la eficiencia de numerosas organizaciones a nivel mundial. Esto ha contribuido de manera significativa al incremento de la productividad de la economía de varios países.

Un problema de Optimización Matemática consiste en encontrar los valores de ciertas variables (variables de decisión) que permiten maximizar o minimizar una función real (función objetivo) sujeta a un conjunto de restricciones (funciones de restricción).

La optimización combinatoria es una subrama relacionada a la optimización matemática, teoría de algoritmos y complejidad computacional. Este tipo de herramientas computacionales están orientadas a resolver problemas de tipo combinatorio que en general son extremadamente difíciles de resolver (denominados matemáticamente como NP-hard) usando una búsqueda exhaustiva. La dificultad para encontrar soluciones óptimas en problemas combinatorios ha llevado al desarrollo de diversas técnicas de optimización para encontrar al menos una buena solución factible que se encuentre razonablemente cerca del valor óptimo.

Para encontrar esa solución se utilizan los métodos heurísticos (denominados también métodos metaheurísticos) que tratan de encontrar una solución factible muy buena, no necesariamente la solución óptima, para el problema específico bajo estudio.

El papel de las metaheurísticas es abordar problemas que son muy grandes y complicados como para resolverlos por medio de algoritmos exactos. Los métodos heurísticos se basan en ideas relativamente simples basados en un conocimiento particular del problema a resolver o en la modelación de un comportamiento de la naturaleza.

Una clase muy amplia de algoritmos de optimización metaheurísticos son los denominados algoritmos evolutivos, conocidos también como algoritmos basados en poblaciones tales como algoritmos genéticos, enjambre de partículas, templado simulado, evolución diferencial, entre otros. Una de las líneas de investigación más prometedoras en ese sentido es el combinar (hibridar) estas técnicas metaheurísticas con algoritmos de optimización exactos tales como la programación dinámica y los algoritmos de corte y ramificación (Branch and Bound).

En las instituciones proponentes existen cursos de pregrado y postgrado, proyectos de investigación en desarrollo y perspectivas de proyectos futuros en los cuales la optimización matemática y particularmente las técnicas metaheurísticas desempeñan un rol preponderante como herramientas de optimización.

Por este motivo, el curso de capacitación propuesto va a generar un valor agregado enorme a los objetivos de investigación de las instituciones participantes.

Objetivo: Capacitar a los investigadores y docentes de las diferentes Universidades sobre los conceptos y aplicación de técnicas de optimización metaheurística en las diferentes ramas, y las maneras para aumentar su desempeño combinándolas con otras metodologías.

Dirigido a Investigadores y docentes de cualquier especialidad.

• Fecha: 11 al 22 de octubre de 2021
• Hora: 18h00 a 22h00
• Modalidad: Presencial 40H
• Lugar: Universidad de Cuenca
• Fechas de inscripciones: Del 13 de septiembre 2021 al 5 de octubre 2021
• Límite de asistentes: 50
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• Expositor
Christian Clemens Blum
El Dr. Christian Blum ocupa actualmente el puesto permanente de Investigador Científico en el Instituto de Investigación en Inteligencia Artificial (IIIA) del Consejo Superior de Investigaciones Cientí­ficas (CSIC) en Bellaterra, España. Antes de eso, de 2012 a 2016, fue "profesor de investigación Ikerbasque" en la Universidad del País Vasco en San Sebastián, España. El Dr. Blum obtuvo un doctorado en Ciencias Aplicadas de la Universidad Libre de Bruselas en 2004 y un Diploma (equivalente a una Maestría) en Matemáticas de la Universidad de Kaiserslautern, Alemania, en 1998. Sus principales intereses de investigación son las técnicas de inteligencia de enjambre para optimización y control, y en la hibridación de metaheurí­sticas con otras técnicas para la resolución de problemas de optimización a gran escala que surgen, por ejemplo, en la bioinformática o en transporte. Durante los últimos 20 años, el Dr. Blum ha sido (co)autor de más de 200 publicaciones en revistas internacionales, libros y actas de congresos revisados. En total, su trabajo ha recibido actualmente alrededor de 16.000 citas, y su Í­ndice H actual es 43 (Google Scholar). Además de actuar como editor y miembro del consejo editorial de varias revistas del área. Los premios más prestigiosos que ha recibido son el premio IEEE Transactions on Evolutionary Computation (IEEE TEC) Outstanding Paper Award y el premio SEIO-BBVA 2021 a la mejor aportación metodológica en Investigación Operativa (premio nacional español).

Se realizará un previo webinar informativo el día lunes 13 de septiembre, 08h30. Más información aquí.

Descripción del evento

Inicio 11-10-2021 6:00 pm
Clausura 22-10-2021 10:00 pm
Cuota Libre
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