Los Grupos de Investigación de la UV (GIUV), regulados en el capítulo I del Reglamento ACGUV48/2013, por el cual se desarrolla el procedimiento para la creación de estructuras de investigación, son estructuras básicas de organización y desarrollo de la actividad investigadora, resultado de la agrupación de investigadores, libre y voluntaria, por razones de coincidencia estable en sus objetivos, infraestructuras y recursos, compartidos entorno a unas líneas de investigación comunes, afines o complementarias con compromiso temporal de estabilidad, consolidación y trabajo conjunto, y capacidad de financiación sostenible. 

Los Grupos de Investigación incluidos en el ámbito de aplicación del mencionado Reglamento están inscritos en el Registro de Estructuras de Investigación de la Universitat de València (REIUV), bajo la dependencia del Vicerrectorado de Investigación. Su información básica puede consultarse en esta página web.

Participantes

Los datos relativos a los grupos de investigación que figuren en los distintos medios de difusión de la información que se utilicen no supondrán, en ningún caso, un pronunciamiento ni un compromiso respecto de la vinculación laboral, o académica de las personas que figuren con la Universitat de València, siendo su inclusión responsabilidad exclusiva de los/as directores/as de los grupos. Su actualización se realizará a petición de las personas interesadas.

  • Grupos inscritos en el Registro de Estructuras de Investigación de la Universitat de València - REIUV

Grupo de Investigación en optimización y modelización matemática - OPTIMATH

Referencia del grupo:

GIUV2023-589

 
Descripción de la actividad investigadora:
El trabajo del grupo incluye el desarrollo de herramientas de optimización matemática para resolver problemas en los que se necesita tomar una acción óptima mientras se tienen recursos limitados. Podemos encontrar un gran número de problemas, teóricos y prácticos, que involucran a la optimización, y que tienen aplicación tanto en la industria como en la ciencia. Desde los problemas clásicos de diseño de redes de telecomunicaciones, localización u organización de la producción hasta lo más actual en ingeniería y reingeniería de software. Independientemente de la naturaleza de la situación que motiva cada problema, una característica común a todos es su complejidad, por lo que se necesitan modelos matemáticos complejos para reflejar las características de la situación, así como algoritmos o procedimientos que generen la solución deseada con herramientas informáticas modernas. Así pues, básicamente, desarrollaremos modelos y algoritmos exactos y heurísticos para la resolución de diferentes problemas de optimización combinatoria que involucra a distintas áreas como ingeniería, logística (rutas, almacenamiento, localización) entre otros. Incluyendo el estudio de las propiedades de los...El trabajo del grupo incluye el desarrollo de herramientas de optimización matemática para resolver problemas en los que se necesita tomar una acción óptima mientras se tienen recursos limitados. Podemos encontrar un gran número de problemas, teóricos y prácticos, que involucran a la optimización, y que tienen aplicación tanto en la industria como en la ciencia. Desde los problemas clásicos de diseño de redes de telecomunicaciones, localización u organización de la producción hasta lo más actual en ingeniería y reingeniería de software. Independientemente de la naturaleza de la situación que motiva cada problema, una característica común a todos es su complejidad, por lo que se necesitan modelos matemáticos complejos para reflejar las características de la situación, así como algoritmos o procedimientos que generen la solución deseada con herramientas informáticas modernas. Así pues, básicamente, desarrollaremos modelos y algoritmos exactos y heurísticos para la resolución de diferentes problemas de optimización combinatoria que involucra a distintas áreas como ingeniería, logística (rutas, almacenamiento, localización) entre otros. Incluyendo el estudio de las propiedades de los problemas estudiados, el análisis de nuevos métodos de optimización (lineal y no lineal; continua, entera y combinatoria; determinista y estocástica), el desarrollo de implementaciones computacional eficientes de estos métodos, y la comparación con otros métodos previos, si existen.
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Página Web:

No Determinada

 
Objetivos cientificotécnicos:
  • Dissenyar, implementar i provar models matematics i algorismes que proporcionen solucions optimes o aproximades a problemes d'optimitzacio.
 
Líneas de investigación:
  • optimización combinatoria.modelado y diseño e implementación de algoritmos para la resolución de problemas en procesos de localización de servicios, planificación de actividades en fabricación, logística, etc. Estos incluyen tanto modelos deterministas como estocásticos, mono-objetivos y multi-objetivos.
  • Algoritmos Metaheurísticos.análisis, diseño e implementación de algoritmos metaheurísticos para la resolución de diferentes problemas de optimización
  • Logística.Análisis y desarrollo de métodos cuantitativos e informáticos aplicados a la planificación, secuenciación, gestión y operación de redes de distribución y transporte de pasajeros y mercancías. Incluye problemas de optimización de localización de rutas.
 
Componentes del grupo:
Nombre Carácter de la participación Entidad Descripción
ANNA MARTINEZ GAVARADirector-aUniversitat de ValènciaTitular d'Universitat
Equipo de investigación
JUAN FRANCISCO CORRECHER VALLSMiembroUniversitat de ValènciaProf. Permanente Laboral Ppl
JUAN JOSE PEIRO RAMADAMiembroUniversitat de ValènciaTitular d'Universitat
IVAN GIMENEZ PALACIOSMiembroUniversitat de ValènciaAyudante Doctor/a
RAFAEL MARTI CUNQUEROColaborador-aUniversitat de ValènciaCatedràtica/Catedràtic d'Universitat
 
CNAE:
  • Actividades de investigación.
  • Educación universitaria.
 
Palabras clave:
  • combinatorial optimization; stochastic; nonlinear optimization; moltiobjective
  • metaheuristics
  • routing; location; planning; scheduling