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Tito Homem-De-Mello fue Keynote Speaker en principal conferencia sobre Optimización en Francia

6 de Agosto 2018 Noticias

El International Symposium on Mathematical Programming es la principal conferencia internacional del área de Optimización, que reúne a 2000 participantes y se realiza a cada 3 años. Su objetivo es desarrollar modelos matemáticos para problemas, donde se busca encontrar la solución más eficiente bajo un criterio especificado (por ejemplo, económico, social, etc.).

Un aspecto importante de la investigación es el desarrollo de algoritmos y métodos computacionales para resolver dichos problemas. En esta edición de la conferencia, algunos temas en particular que se destacaron fueron:

  • El desarrollo de técnicas que pueden ser utilizadas para mejorar los métodos de aprendizaje automático a partir de datos (“machine learning.”)
  • El desarrollo de modelos de optimización que incorporan la incertidumbre existente en el problema, de modo a encontrar soluciones más robustas.
  • La aplicación de métodos de optimización a sistemas de energía, desde la operación hasta el estudio de mercados de energía eléctrica.

El profesor de la Escuela de Negocios UAI, Tito Homem-De-Mello, fue invitado a participar como Keynote Speaker de la conferencia. De la UAI, también participaron los profesores Bernardo Pagnoncelli, Marcos Goycoolea, Adriana Piazza, Diego Morán, y Rodolfo Carvajal. Además estuvieron presentes profesores de la FIC (Eduardo Moreno, Francisco Muñoz) y dos alumnos de nuestro programa de Doctorado en Ingeniería Industrial e Investigación de Operaciones (Orlando Rivera y Cristian Ramirez).

La presentación del profesor Homem-De-Mello se refirió a ciertos aspectos de problemas de optimización bajo incertidumbre. En esos problemas, uno tiene que tomar una decisión ahora pero hay muchos escenarios futuros posibles (por ejemplo, distintos niveles de demanda de energía, o posibles estados de la economía del país, etc.) “El análisis que presentamos provee herramientas para que el tomador de decisión pueda evaluar cuales de esos escenarios son los más críticos según su tolerancia al riesgo, ayudándolo así a tener una mejor comprensión del sistema. Por ejemplo, aplicamos la metodología a un modelo de distribución de agua en Arizona, donde hay mucha sequía.

La incertidumbre se debe al consumo de agua y a la cantidad suministrada (especialmente por las lluvias). Una de las conclusiones fue que, para ese sistema, el nivel de demanda de agua es mucho más crítico que el suministro de agua. Eso sugiere, por ejemplo, que en este caso en particular es muy importante  desarrollar políticas públicas para reducir el consumo de agua ya que aún los niveles mayores de suministro no son suficientes para cubrir la demanda. Cabe mencionar que la investigación discutida en la charla es resultado de distintas colaboraciones, en particular con un grupo de Ohio State University y, dentro de la UAI, con el profesor Bernardo Pagnoncelli y el alumno del PhD en Management Sebastián Arpón. La investigación es auspiciada por mi proyecto FONDECYT 1171145”

De Chile en total hubo en torno a 40 participantes, lo que muestra una fuerte presencia del país en esa área en el ámbito internacional.

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