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La Escuela de Primavera en Investigación de Operaciones (EPIO) pretende ser un espacio donde estudiantes avanzados de licenciatura y estudiantes de maestría conozcan las investigaciones y aplicaciones recientes en el campo de la Investigación Operativa además de introducirlos al uso de algunas de las herramientas y técnicas propias del área.

Para esta primera edición en modalidad virtual se contempla realizar minicursos, talleres y conferencias impartidos por ponentes nacionales. Dado que habrá una variedad de niveles, se puede asumir el conocimiento específico en algunos de los cursos.

¡Súmate a la experiencia y participa!

EVENTO DE CUPO LIMITADO

 

Cursos

Introducción a Programación Dinámica
Roger Z. Ríos, UANL

Introducción a la localización de servicios y su aplicación a la optimización del transporte público
Miguel A. Pozo Montaño, U. de Sevilla (España)

Maximización del valor de una operación de negocio en un ambiente incierto
Federico Trigos Salazar, Tecnológico de Monterrey

Programación Lineal en dimensiones infinitas
Jaime E. Martínez Sánchez, Tecnológico de Monterrey

Introducción a LATEX para la creación de artículos científicos
Diana L. Huerta Muñoz, UANL

Resolución de rompecabezas de lógica mediante programación de restricciones
Jonás Velasco Álvarez, CIMAT

Programando Actividades en el Tiempo - Scheduling Theory
Edgar Possani Espinosa, ITAM

Uso de AMPL para formulaciones mono y biobjetivo
Samuel M. Nucamendi Guillén, Universidad Panamericana

 

Conferencias Plenarias

El problema de coloración robusta
Javier Ramírez Rodríguez, UAM

IA: el aliado eficiente de la Investigación de Operaciones
Marcela Quiroz Castellanos, U. Veracruzana

Metaheurísticas, una introducción más allá de las analogías
Juan G. Villegas, U. de Antioquia (Colombia)

Optimización en logística marítima: enfoques y aplicaciones
Eduardo Lalla-Ruiz, University of Twente (Países Bajos)

 

Organizadores

Jorge Raúl Pérez Gallardo (CIMAT, Aguascalientes)
José Fernando Camacho Vallejo (UANL)

Contacto e informes

csmio@cimat.mx