Investigación del Doctorado en Ingeniería de Sistemas

Líneas Generación y Aplicación del Conocimiento, LGAC

El PISIS cuenta con tres Cuerpos Académicos:

• UANL-CA-176 “Ingeniería de Sistemas” (Consolidado)
• UANL-CA-270 “Inteligencia Computacional” (En consolidación)
• UANL-CA-377 “Optimización Metaheurística” (Consolidado)

los cuales llevan a cabo trabajo de investigación y aplicación en estas áreas generales:

• Métodos avanzados de optimización: Desarrollo de técnicas matemáticas y computacionales para abordar problemas complejos de optimización y toma de decisiones. Estos comprenden el desarrollo e implementación computacional de tecnología propia como métodos de optimización exacta y métodos de optimización heurística.
• Sistemas estocásticos y simulacion: Estudio de sistemas cuyos parámetros que los constituyen poseen una variabilidad signicativa, comportándose como variables aleatorias. En lugar de una solución óptima, se habla de desarrollar un marco o abanico de decisiones que apoyen cuantitativamente al proceso de toma de decisiones.
• Optimización de sistemas industriales: Aplicación de las herramientas de la ingeniería de sistemas a problemas tangibles provenientes de la industria, tales como, problemas provenientes de la industria manufacturera y energética, problemas en la industria química, del gas, de telecomunicaciones, de transporte y de biomedicina, por mencionar algunas.

Estas áreas, de forma más específica incluyen y cultivan las siguientes líneas de generación y aplicación del conocimiento (LGACs):

LGAC 1: Desarrollo de metaheurísticas inteligentes. En esta línea de investigación se desarrollan componentes avanzados en el campo de optimización metaheurística. Estos desarrollos se basan en una efectiva explotación de la estructura matemática de los problemas de optimización que se pretenden estudiar o resolver. Típicamente, los problemas estudiados caen dentro del campo de Investigación de Operaciones, en particular de los denominados problemas discretos o combinatorios, los cuales son problemas de toma de decisiones en los que las variables de decisión son enteras. Como la gran mayoría de esta clase de problemas son sumamente difíciles de resolver, el enfoque principal de esta línea es el de desarrollar algoritmos de solución eficientes que integren componentes avanzados como reactividad, memoria adaptativa, reencadenamiento de trayectorias u oscilación estratégica, dentro los marcos metaheurísticos que hoy en día son estado del arte como: GRASP, Búsqueda Tabú, Búsqueda Dispersa, Búsqueda por Entornos Variables o Búsqueda Local Iterada, por mencionar las más destacadas, para atacar este tipo de problemas combinatorios.

LGAC 2: Desarrollo de algoritmos de optimización híbridos y exactos. En esta línea de investigación se desarrollan métodos híbridos que integran por una parte los conceptos avanzados de optimización metaheurística y por otra parte métodos clásicos y recientes de optimización exacta. El resultado son algoritmos que intenta explotar lo mejor de ambas metodologías en pro de resolver eficientemente problemas de optimización. Ahora bien, como un caso particular de estos métodos híbridos se encuentran los métodos puramente exactos que es cuando no existe la parte metaheurística de la hibridización. Los métodos exactos son aplicables en casos donde la estructura matemática del problema o el tamaño de las instancias lo permitan.

LGAC 3: Diseño y Análisis de modelos estocásticos: Los modelos estocásticos son representaciones matemáticas de procesos conformados por variables aleatorias en el tiempo. Por lo mismo, permiten apoyar a la solución de problemas complejos y actuales en áreas de finanzas, desastres naturales, clima y contaminación, señales biomédicas, etc. Entre las técnicas empleadas resaltan la ciencia de datos, simulación y algoritmos inteligentes.

LGAC 4: Inteligencia Artificial para Ingeniería de Sistemas. Creación de modelos y simulaciones de procesos inteligentes y estocásticos. De igual manera, se diseñan y desarrollan algoritmos y aplicaciones para la solución de problemas complejos en la industria y/o gobierno.

LGAC 5: Desarrollo e Implementacion de Algoritmos a Problemas de Toma de Decisiones. Generar soluciones para los problemas prácticos de toma de decisiones y optimización en sistemas complejos y de gran escala.

Éstas áreas y líneas inciden en los siguientes campos o subdisciplinas de la ciencia:

• Optimización combinatoria

• Programación entera

• Optimización metaheurística (GRASP, Búsqueda Tabú, Búsqueda dispersa, VNS, Búsqueda local iterada)

• Desarrollo de algoritmos de optimización exacta: B&P, B&C

• Optimización multiobjetivo / multicriterio

• Planicación y secuenciación de operaciones

• Optimización de sistemas en gran escala

• Ruteo y transporte

• Localizacion espacial y distritación

• Inventarios

• Optimización estocástica

• Sistemas de soporte a toma decisiones

• Sistemas estocásticos y modelos probabilistas

• Simulación

• Inteligencia articial

• Sistemas multiagente distribuidos

• Sistemas complejos

• Cómputo basado en GPU

Como este es un programa multidsciplinario, el grupo de investigadores ha abordado exitosamente problemas en una diversa gama de áreas de aplicación, de las cuales se da una breve muestra.

Áreas de Aplicación y Desarrollo

• Optimización de sistemas industriales.

• Sistemas logísticos y transporte

• Cadenas de abastecimiento

• Sistemas de manufactura

• Sistemas de producción

• Bioinformática

• Uso eficiente de recursos naturales

• Gestión de sistemas forestales

• Gestión de sistemas de salud

Proyectos Desarrollados

Proyectos de Investigación

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