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SEMESTRE 1
23 marzo 2023 Dra. Adriana Menchaca Méndez
Hora: 12:30 PM
Ponente(s): Dra. Adriana Menchaca Méndez
Titulo: Generando grupos balanceados para el problema de logística de entregas
Resumen: Los avances en el área de la Inteligencia Artificial (IA) han permitido aumentar significativamente la productividad de las industrias. Uno de los problemas que se han abordado está relacionado con la logística de entrega y consiste en la sectorización de los clientes para maximizar la eficiencia de las visitas. El objetivo es definir una partición de clientes que garantice áreas geográficas bien definidas, cargas de trabajo equilibradas para los repartidores y el cumplimiento de las regulaciones en las jornadas laborales. En esta plática se presentará una propuesta que combina la meta-heurística de recocido simulado con la técnica clásica conocida como clustering jerárquico. Dicha propuesta ha obtenido buenos resultados y actualmente es utilizada por la empresa Go-Sharp para el diseño logístico de empresas como Colgate, Nestle y Diageo.
Enlace de transmisión: https://bluejeans.com/108114999
09 marzo 2023 Dra. Rosa González Ramírez
Hora: 12:00 PM
Ponente(s): Dra. Rosa González Ramírez
Titulo: Desafíos y oportunidades de la Investigación de Operaciones en la Logística Portuaria
Resumen: En esta charla se introducirá a los participantes a las operaciones en terminales portuarias, y algunos ejemplos de aplicaciones de modelos de optimización en problemas de planificación de recursos, equipo y espacio en las diferentes interfaces del puerto, realizando algunas comparaciones con otras industrias como la de manufactura y logística. Se hablará de algunos desafíos que el sector marítimo-portuario presentan y cuáles son los aportes que se pueden realizar desde las herramientas de la investigación de operaciones.
Enlace de transmisión: https://bluejeans.com/108114999
23 febrero 2023 Dr. Jesús Guillermo Falcón Cardona
Hora: 12:30 PM
Ponente(s): Dr. Jesús Guillermo Falcón Cardona
Titulo: Energía potencial y optimización evolutiva multi-objetivo: dos caminos unidos
Resumen: En la física es muy bien conocido el concepto de energía potencial. Un ejemplo clásico es la ley de Coulomb y la ley de la gravitación universal de Newton. Sin embargo, en optimización evolutiva multi-objetivo, la aplicación de la energía potencial ha sido muy poco explorada. En esta plática abordaremos la utilización de la energía potencial en optimización evolutiva multi-objetivo y cómo permite obtener resultados importantes en términos de diversidad de soluciones. Además, discutiremos los posibles caminos que aún deben ser descubiertos para definir nuevos mecanismos basados en energía que ayuden a construir una nueva generación de algoritmos evolutivos multi-objetivo.
Enlace de transmisión: https://bluejeans.com/108114999
09 febrero 2023 Dr. Vincent André Lionel Boyer
Hora: 12:30 PM
Ponente(s): Dr. Vincent André Lionel Boyer
Titulo: The Generalized Flexible Job Shop Scheduling Problem
Resumen: In this talk, we introduce a rich flexible job-shop scheduling problem in which, besides the classical constraints of the flexible job-shop scheduling problem, other hard constraints, such as machines load capacity, minimum and maximum time lags, holding times, and sequence-dependent setup times, are taken into account. This problem is inspired by a real situation observed in the alloy ring production process. We propose a mixed integer linear programming (MILP) model and a constraint programming (CP) model for the problem. Additionally, we develop a metaheuristic based on a Greedy Randomized Adaptive Search Procedure (GRASP) able to tackle efficiently large instances of the problem.
Enlace de transmisión: https://bluejeans.com/108114999
26 enero 2023 Dr. Saúl Zapotecas Martínez
Hora: 12:30 PM
Ponente(s): Dr. Saúl Zapotecas Martínez
Titulo: Funciones escalares en algoritmos evolutivos para la resolución de problemas con múltiples objetivos
Resumen: Por más de cinco décadas, las técnicas tradicionales de programación matemática han sido utilizadas para resolver problemas de optimización multiobjetivo. La mayoría de estas metodologías, formulan el problema de optimización multiobjetivo en un conjunto de subproblemas escalares que son definidos por un conjunto de vectores de peso. De esta manera, encontrar el conjunto de óptimos en un problema multiobjetivo consiste en resolver el conjunto de funciones escalares en el cual fue formulado el problema. En los últimos años, los algoritmos evolutivos han adoptado funciones escalares para resolver problemas de optimización multiobjetivo complejos. En este seminario se presentan algunas metodologías para acoplar funciones escalares en algoritmos evolutivos para la aproximación de problemas multiobjetivo que involucran muchos objetivos, muchas variables y/o restricciones.
Enlace de transmisión: https://bluejeans.com/108114999