En la actualidad un gran número de cuestiones que se plantean en nuestra vida cotidiana está determinadas por la optimización de algún objetivo sujeto a condiciones de cualquier tipo. Esta paradigma responde a la necesidad de dar la mejor respuesta posible a un problema de decisión y en muchos casos se puede reducir a la formulación de un modelo de programación matemática que tendremos que resolver para determinar las decisiones óptimas.
En este ciclo se presentarán diferentes situaciones que dan a lugar a problemas de optimización y que cubren aspectos tan variados como el diseño de rutas con drones, la tarificación en problemas de precios, la optimización del consumo de energía en viviendas, aprendizaje automático, localización de centros, manejo de la incertidumbre...
Calendario previsto. 30 de octubre de 2020 al 29 de enero de 2021.
Horario previsto. Viernes 11:00-12:00 horas.
Las charlas se trasmitirán siempre en streaming
https://eu.bbcollab.com/guest/dfe6feebc773490983b1566f2f737b92
y podrán ser al mismo tiempo presenciales en aquellos casos que el ponente se
desplace al IMUS.
1. 30-X. Lavinia Amorosi (La Sapienza Roma). “Multicriteria optimization in a microgrid
energy system for residential buildings“.
2. 6 XI. Marina Leal (Univ. Valencia). “On the applications of the trendy Benders
Decomposition”.
3. 13 XI. Víctor Blanco (Univ. Granada). “Continuous maximal covering location with
interconnected facilities”.
4. 20 XI. Francisco Saldanha (Univ. Lisboa). “Capacitated facility location: coping with
uncertain uncertainty”.
5. 27-XI. Juan F. Monge (Univ. Miguel Hernández). “El problema de ordenamiento
lineal de conjuntos”.
6. 11-XII. Alfredo Marín (Univ. Murcia). “Rank pricing problems”.
7. 18-XII. Ángel Corberán (Univ. Valencia). “Problemas de rutas por arcos con drones”.
8. 15-I. Miguel A. Pozo (Univ. Sevilla). “New advances in the Stackelberg Minimum
Spanning Tree Game”.
9. 22-I. Diego Ponce (Univ. Zaragoza). “Clustering data that are graph connected”.
10. 29-I. Juanjo Peiró (Univ. Valencia). “Some formulations and valid inequalities for the
capacitated dispersion problem”.
