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jue03Nov202218:00 hrs.PRESENCIAL: Edificio de maestría del CIMA, sala 2. Camporredondo, UAdeCDr. Roger Z. RíosGraduate Program in Systems EngineeringPISIS – FIME – UANLTeams https://cutt.ly/RNRh1joAbstract:Territory design problems consist of grouping small geographic areas into larger geographic clusters called territories such that the latter fulfill relevant planning criteria. The decision-making problem addressed in this work is motivated by a real-world case arising in the recollection and recycling of waste electric and electronic equipment (WEEE) in Europe. The WEEE Directive establishes that each company that sells electronic products in an European country has the obligation to recollect and recycle an amount of returned items proportional to the market share of the company. The decision-making process involves assigning recollection units to companies subject to some planning requirements. In addition, the core of the law dictates that a regional monopoly by any company must be avoided, that is, all basic areas allocated to the same corporation should be as geographically dispersed as possible. An integer programming modeling framework for this territory design problem is presented. From the computational standpoint, this discrete optimization problem is very hard to solve. Thus, several algorithmic strategies and model enhancements that effectively exploit the underlying mathematical structure of the problem are developed. Particularly, a dual bounding scheme and an improved problem reformulation based on a coverage location problem using a significantly fewer number of binary variables are proposed. An exact optimization algorithm based on the problem reformulation is developed. Empirical evidence over a wide set of problem instances illustrates the usefulness and positive impact of the proposed strategies resulting in dramatic speed-up of solution times when compared to the best existing approaches.
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jue27Oct202218:00 hrs.Híbrido Edificio de maestría del CIMA, sala 2. Camporedondo, UAdeC https://cutt.ly/2NpaJkE
En esta plática se reseñarán algunos trabajos realizados dentro del sector agropecuario en donde se aplican las ciencias computacionales para apoyar y dar soporte a problemas como detección y contención de plagas, robo de ganado y procesos post-cosecha principalmente de cítricos.
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jue13Oct2022
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jue25Ago202218:00 hrs.Híbrido Edificio de maestría del CIMA, Camporredondo, UAdeC Teams https://cutt.ly/oXOVs1KDr. Héctor Efraín Ruiz y RuizTecnológico Nacional de México / Instituto Tecnológico de SaltilloResumen:Hoy en día dentro del contexto industrial y de servicios, se ha extendido el uso de los modelos de optimización matemática para resolver problemas relacionados a la localización y diseño de instalaciones, programación de la producción, asignación de tareas y operaciones logísticas, entre muchas otros. Por desgracia, en muchas ocasiones los modelos resultantes suelen ser de tipo combinatorio y de naturaleza NP-Hard, por lo que el tiempo de resolución crece exponencialmente respecto al tamaño del problema. Por tanto, resulta relevante el uso de técnicas de optimización combinatoria como los algoritmos de planos de corte y/o los métodos de generación de columnas. Los algoritmos de planos de corte han demostrado ser útiles en problemas como la localización de instalaciones y el diseño de rutas de vehículos entre otros. En el seminario propuesta se describirán los conceptos básicos relacionados a los algoritmos de planos de corte y se presentarán algunas aplicaciones en que dichos algoritmos han resultado exitosos.
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jue11Ago202218:00 hrs.Modalidad híbrida: 1. Sala de Seminarios "Emilio J. Talamás" unidad CamporredondoDra. Laura PolicardoCustom and Monopoly Agency, Italia.Resumen :The paper is aimed at studying the effects of wealth inequality on economic growth, with an interpretation via luxury consumption. Previous literature on the effect of inequality on growth concentrated - due to lack of data - on income inequality, but recently, scholars have found that controlling for wealth inequality, the effect of income inequality became statistically non-significant. As Piketty points out, capital is not always productive in the neoclassical sense, but it may be used as a store of value without contributing to growth. When the wealth-income ratio raises indefinitely (or definitely but at very high levels), the rich may stop saving as additional wealth units become almost of no utility.
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jue26May202218:00 hrs.Conferencia virtual por Microsoft Teams
Héctor Iván de la Rosa de León
Diseño de un modelo predictivo de Diabetes Mellitus Tipo II: Una aplicación al municipio de Saltillo, CoahuilaJesús Eduardo Reyes Hernández
Enfoques de solución para el diseño de una cadena de suministro para la producción de biocombustiblesNatanael Elyasib Luna Calamaco
Modelo predictor de morosidad scoring reactivo a cartera de cobranza -
jue28Abr2022
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jue07Abr202218:00 hrs.Conferencia virtual por Microsoft Teams
Dr. Luis Adrián Castro Quiroa
Profesor- investigador del Instituto Tecnológico de SonoraResumen:
En esta charla se abordarán aspectos relacionados con tecnologías desarrolladas para recolección de datos para inferencias de comportamiento y actividades humanas. Particularmente, se mostrarán ejemplos de estas tecnologías, maneras de dar sentido a los datos recolectados, análisis de éstos, así como sus aplicaciones en áreas como educación y el cuidado de la salud.Link: https://cutt.ly/6DDSWOw
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jue24Mar202218:00 hrs.Conferencia virtual por Microsoft Teams
Dra. Karina Caro Corrales, Profesora-investigadora de la Universidad Autónoma de Baja California
Resumen:
El diseño experimental consiste en determinar cuáles pruebas se deben realizar y de qué manera, para obtener datos que, al ser analizados, proporcionan evidencia objetiva que permita responder interrogantes planteadas, y de esa manera clarificar los aspectos inciertos de un proceso, resolver un problema o lograr mejoras. Las intervenciones tecnológicas han ganado popularidad en las últimas décadas, las cuales consisten en la aplicación de estrategias de intervención psicológica, educativa, médica, y de comportamiento a través del uso de la tecnología. Desde el punto de vista de la computación aplicada, es importante demostrar cómo la tecnología que se diseña y desarrolla, cumple o no con los objetivos planteados inicialmente. Sin embargo, muchas veces la tecnología se desarrolla siguiendo una metodología rigurosa y centrada en el usuario, pero carece de una evaluación sumativa para mostrar su eficacia. En esta plática se abordan algunos conceptos básicos del diseño experimental que deben ser considerados para evaluar la eficacia de intervenciones tecnológicas y se describen dos proyectos para ejemplificar el diseño de experimentos en la computación aplicada.
Link: https://cutt.ly/9SOFfx4 -
jue10Mar202218:00 hrs.Conferencia virtual por Microsoft Teams
Ponentes:
Dulce Jacqueline Magaña Lozano, Gerente Nacional del Centro de Investigación Coppel y
José Alberto Méndez Valerio, Coordinador de Gerentes, Inteligencia Artificial & Analítica AvanzadaResumen:
La Ciencia de Datos se ha convertido en algo sumamente importante en todas las compañías debido a los mercados altamente competitivos y cambiantes. En Grupo Coppel se ha desarrollado la capacidad analítica desde hace muchos años y está ha venido evolucionando hasta el punto de consolidar la División de Ciencia de Datos. En esta charla, se platicará qué es Ciencia de Datos en Grupo Coppel, qué características tienen los perfiles que trabajan en estas áreas y algunos de los proyectos más importantes que se han desarrollado en la organización
Link: https://cutt.ly/LApBEBD -
jue24Feb202218:00 hrs.Conferencia virtual por Microsoft Teams
Dra. Marcela Quiroz Castellanos
Universidad VeracruzanaResumen: Los problemas de agrupación son un tipo especial de problemas de optimización combinatoria que han ganado gran relevancia debido a sus numerosas aplicaciones en el mundo real. En esta charla veremos ejemplos de problemas de agrupación difíciles y de estrategias de solución inteligentes. Presentaremos un enfoque experimental para la caracterización y análisis del proceso de optimización algorítmica de problemas combinatorios. El enfoque propuesto combina técnicas de análisis de datos para aprender las relaciones entre las características críticas de las instancias de un problema y el rendimiento de los algoritmos. El conocimiento adquirido sobre las características de las instancias, el comportamiento de los algoritmos y las relaciones entre las características que los definen, se puede utilizar para: (1) clasificar las instancias por grado de dificultad; (2) explicar el desempeño de los algoritmos para diferentes instancias; (3) predecir el rendimiento de los algoritmos para nuevas instancias; y (4) desarrollar nuevas estrategias de solución. Como caso de estudio analizamos un problema clásico de agrupación: el empacado de objetos en contenedores (Bin Packing Problem).
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jue10Feb2022
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jue27Ene20226:00 pmConferencia virtual por Microsoft Teams
Conferencia impartida por la Dra. Juana Canul Reiche, Profesora - Investigadora de la Universidad Juárez Autónoma de Tabasco
