Propuesta del área de Optimización - División de Ciencias Básicas ...

Propuesta para la creación del
Área de Investigación de Optimización
Combinatoria
Universidad Autónoma Metropolitana Unidad
Azcapotzalco
División de Ciencias Básicas e Ingeniería
Departamento de Sistemas
Octubre de 2011
RESUMEN
Se presenta una propuesta de creación del área de investigación de
Optimización Combinatoria en el Departamento de Sistemas de la
Universidad Autónoma Metropolitana Unidad Azcapotzalco, por parte de
profesores-investigadores con formaciones doctorales en México y el
extranjero. Los integrantes del área tienen experiencia y reconocimiento de
pares por su desempeño en docencia, investigación, difusión de la cultura y
vinculación.
INTRODUCCIÓN
Desde su origen, el ser humano ha buscado la manera de optimizar, ya sea
para aminorar el esfuerzo que debe realizar para satisfacer sus necesidades
esenciales o para mejorar las condiciones de vida de manera que le permitan
aumentar la probabilidad de supervivencia. Es así que buscará
constantemente emplear la ruta más corta para desplazarse de un punto a
otro, encontrar la forma más eficiente para proveerse de agua o realizar un
proceso de cualquier índole de forma más eficiente, y aún si aparecen
obstáculos, realizar una búsqueda para encontrar la mejor alternativa bajo
las nuevas condiciones.
En las últimas décadas, los cambios tecnológicos y sociales han creado en la
sociedad humana la necesidad de hacer un mejor manejo de los recursos
1

existentes en todos los ámbitos, no sólo para ser más competitivos, sino
para detener el deterioro del ambiente y hacer posible un desarrollo justo y
sustentable de todo ser humano; es decir, en prácticamente toda la
actividad humana se encuentra presente la necesidad de optimizar, pero
¿qué es la optimización?
La optimización es el proceso de encontrar la mejor solución posible para un
problema determinado, con base en las condiciones inherentes al mismo. En
un problema de optimización existen diferentes soluciones y un criterio para
discriminar entre ellas.
Estos problemas se pueden expresar frecuentemente mediante un modelo
matemático que describe el conjunto de posibles soluciones y establece una
función de la efectividad de cada una, llamada función objetivo. A partir de
este modelo se busca obtener la solución para la cual la función objetivo
alcanza su valor óptimo o en su defecto un valor aceptablemente bueno, de
acuerdo con cierto criterio preestablecido.
La característica principal de los problemas de optimización combinatoria es
la de tener un conjunto de soluciones discreto. Esto podría hacer parecer que
la obtención de la mejor solución es un problema con poco interés
matemático o computacional, dado que con frecuencia el conjunto de
soluciones es además finito y entonces una búsqueda exhaustiva permitiría
resolver el problema de manera exacta.
A continuación mostramos dos ejemplos clásicos de problemas de
optimización combinatoria, ampliamente conocidos en el ámbito de la
optimización y la computación como los problemas de la mochila y del
agente viajero, que ilustrarán las dificultades características de los mismos:
En el problema de la mochila se tienen N objetos de diferentes volúmenes y
valores de los que se debe escoger cuáles meter en una mochila de volumen
fijo de manera que se maximice el valor total de los objetos seleccionados.
Como cada objeto se puede escoger o no, este problema tiene 2 N soluciones,
no todas ellas factibles. En la práctica N suele tomar un valor de decenas a
miles.
En el problema del agente viajero se deben visitar N ciudades sin
repeticiones, se conoce la distancia entre cada par de ciudades y se desea
encontrar el orden de visita que minimice la distancia total recorrida. Este
problema tiene N! soluciones factibles. En la práctica N suele tomar un valor
de decenas a miles.
2

Si una computadora pudiera examinar una cantidad factorial de soluciones a
razón de mil millones de soluciones por segundo entonces la computadora
podría terminar su tarea para n=20 en alrededor de 77 años, para n=21 en
alrededor de 1620 años y así sucesivamente. Algo similar ocurre en el caso
exponencial. Obviamente no tiene sentido resolver de esa forma un
problema si al interesado no le alcanza su vida para ver la respuesta.
Bajo las consideraciones anteriores, uno de los intereses de la optimización
combinatoria es el de desarrollar algoritmos exactos para los cuales el
número de pasos computacionales elementales sea aceptablemente
pequeño. En la teoría se considera que si el número de pasos elementales de
un algoritmo es un polinomio en la cantidad de datos, entonces es
aceptable.
El estudio matemático de los problemas de optimización combinatoria
incluye tanto el estudio de técnicas para encontrar la solución óptima, como
de métodos para aproximarse al óptimo. En ambos casos se desea que la
solución se obtenga rápidamente, por lo que en una gran cantidad de
problemas se debe discriminar entre los diferentes métodos, aquel que
garantice las prioridades establecidas. Este estudio matemático también
debe incluir la obtención de conocimientos referentes a la estructura del
conjunto de soluciones y la facilidad que ésta proporciona para asegurar la
existencia de métodos apropiados a lo que se desea.
Finalmente, el estudio de los problemas de optimización combinatoria debe
incluir también el estudio de disciplinas en las que la optimización es
fundamental para garantizar su viabilidad.
Esta propuesta se compone de las siguientes secciones: primero se hace una
presentación general del área incluyendo objeto de estudio, misión y visión
así como una lista de los integrantes; después se presentan dos programas
adscritos al área propuesta; a continuación se explica la relevancia del área
tanto a nivel nacional como internacional; finalmente, se presenta un listado
de la producción de los integrantes de 2005 a la fecha.
PRESENTACIÓN DEL ÁREA
1. Objeto de estudio, objetivos generales y específicos del área
1.1 Objeto de estudio del área
3

La teoría, la práctica y las técnicas de solución de problemas de optimización
combinatoria e inteligencia computacional.
1.2 Objetivo general del área
Desarrollar investigación y aplicaciones de excelencia en el área de
optimización matemática que contribuya a la solución de problemas teóricos
y prácticos, así como el planteamiento de modelos y métodos de solución
algorítmicos y metaheurísticos.
1.3 Objetivos específicos del área
a) Proponer modelos teóricos, métodos algorítmicos y aplicaciones que
permitan obtener una solución exacta de problemas de optimización
combinatoria.
b) Proponer modelos teóricos, métodos metaheurísticos y aplicaciones
que permitan obtener en un tiempo de cómputo razonable una buena
aproximación a la solución óptima de problemas de optimización
combinatoria.
c) Proponer modelos teóricos, métodos y aplicaciones en el área de
inteligencia computacional.
d) Crear herramientas didácticas para la enseñanza a nivel superior y de
posgrado que demuestren desde los conceptos básicos hasta la
aplicación de los métodos de optimización combinatoria del problema
bajo estudio.
2. Mostrar la concordancia entre el nombre, los objetivos del área y
el campo de conocimiento que desarrollará con los objetivos del
Departamento de Sistemas.
Los objetivos del Departamento de Sistemas son:
a) Realizar investigación sobre los métodos, técnicas y herramientas
relacionados con el análisis, la operación y la planeación de
sistemas.
b) Desarrollar actividades de docencia para el aprendizaje de los
conocimientos relacionados con sistemas.
En esta área proponemos realizar investigación sobre los métodos, técnicas
y herramientas relacionados con el análisis de sistemas del tipo de
4

optimización combinatoria. Además, desarrollaremos actividades de
docencia para el aprendizaje de los conocimientos relacionados con estos
sistemas del tipo de optimización combinatoria.
El Departamento de Sistemas tiene como principales propósitos estratégicos
los siguientes:
a) Lograr el liderazgo en la enseñanza, investigación y aplicación de los
métodos, técnicas y herramientas para el estudio de los sistemas,
ante los ojos de nuestros estudiantes y de nuestro entorno
comunitario.
b) Diversificar nuestra oferta docente no solo en cuanto a la variedad de
disciplinas, sino en las formas de realizar los procesos de
enseñanza-aprendizaje, integrando sistemas de calidad y mejora
continua.
c) Promover la integración de metodologías “suaves” y “duras” para
enfrentar y resolver situaciones complejas de alta incertidumbre.
d) Promover el desarrollo y la aplicación de la computación en todas las
áreas de conocimiento y en todas las dimensiones que se
desenvuelve el ser humano.
En esta área lograremos el liderazgo en la enseñanza, investigación y
aplicación de los métodos, técnicas y herramientas para el estudio de los
sistemas de optimización combinatoria. Diversificaremos nuestra oferta
docente en todos los aspectos. Promoveremos la integración de
metodologías suaves y duras para enfrentar y resolver problemas de
optimización combinatoria. También promoveremos el desarrollo y la
aplicación de la computación para resolver problemas de optimización
combinatoria.
3. Resultados de investigación colectiva que sustentan la viabilidad
del área
Los resultados de trabajo colegiado de investigación entre enero de 2005 y
junio de 2011, de los proyectos de investigación del conjunto de profesores
mencionados en la siguiente sección se pueden resumir en la siguiente
manera (en el Anexo B se proporciona el listado completo):
a) Artículos en revistas internacionales: 30.
b) Artículos in extenso en memorias de congreso: 46.
5

c) Proyectos terminales dirigidos: 40.
d) Tesis de posgrado: 21 de maestría y 9 de doctorado (en proceso o
concluidas).
4. Núcleo básico inicial
Tabla 1: Integrantes del núcleo básico, tipo de contratación, categoría
y nivel
Nombre
Contratación y
dedicación
Categoría y
nivel
PROMEP,
SNI
Dr. Oscar Herrera
Alcántara
Indeterminada T. C. Asociado D
Promep, SNI
C
Dr. Pedro Lara Velázquez Indeterminada T. C. Asociado D
Promep, SNI
C
Dra. Ana Lilia Concepción
Laureano Cruces
Indeterminada T. C. Titular C
Promep, SNI
II
Dr. Rafael López Bracho Indeterminada T. C. Titular C Promep
Dr. Javier Ramírez
Rodríguez
Indeterminada T. C. Titular C Promep, SNI I
Dr. Risto Fermín Rangel
Kuoppa
Indeterminada T. C. Titular B Promep
Dr. Francisco Javier
Zaragoza Martínez
Indeterminada T. C. Titular B Promep, SNI I
5. Programas de investigación del Área
El Área contará con dos programas de investigación, de los cuales serán
responsables todos los integrantes del núcleo básico. Estos Programas son
“Programa de investigación en Combinatoria y Algoritmos Exactos” y
“Programa de investigación en Metaheurísticas e Inteligencia
Computacional”.
Los programas de investigación integran los proyectos de investigación que
se presentan a continuación:
5.1 Programa de investigación en Combinatoria y Algoritmos
Exactos
6

Los métodos exactos han sido el método de solución de problemas más
utilizado desde los orígenes de la optimización combinatoria (década de los
40). En la actualidad se tienen bien estudiados muchos de estos modelos y
se siguen utilizando en numerosas aplicaciones prácticas. Se sigue haciendo
investigación en esta línea, especialmente en lo relacionado a la generación
de cotas al valor de la función objetivo de las soluciones de los problemas.
Se espera consolidar el trabajo desarrollado en esta línea de investigación
dando continuidad a los proyectos actuales, así como a las publicaciones y
presentación en eventos especializados. Se diversificarán los modelos de
optimización combinatoria utilizados. Se continuará con la vinculación de
estudiantes de licenciatura y posgrado a los proyectos de investigación.
Los profesores del núcleo básico son los responsables de los proyectos de
este programa:
Responsable Nombre del proyecto
Rafael López Bracho
Aplicaciones de la teoría de gráficas a la
optimización combinatoria
Javier Ramírez Rodríguez
Extensiones del problema de coloración
de gráficas
Francisco Javier Zaragoza
Martínez
Técnicas computacionales y poliedrales
para problemas combinatorios y de
transporte
5.2 Programa de investigación en Metaheurísticas e Inteligencia
Computacional
Esta rama de la optimización combinatoria se ha desarrollado desde
mediados de la década de los 70 y ha tomado fuerza desde la década de los
80. Estos métodos obtienen soluciones a problemas muy difíciles, que por los
métodos tradicionales requerirían inclusive miles de años para resolverlos
exactamente. Esta rama ha sido fuertemente impulsada por la necesidad de
obtener buenas soluciones en un tiempo razonable a problemas de
aplicación concretos.
Se espera consolidar el trabajo desarrollado en esta línea de investigación
dando continuidad a los proyectos desarrollados a la fecha, así como las
publicaciones y las presentaciones en eventos especializados. Asimismo se
ampliará el conjunto de modelos combinatorios sobre los cuales se investiga
actualmente, así como el desarrollo de más aplicaciones. Se continuará con
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la vinculación de estudiantes de licenciatura y posgrado a los proyectos de
investigación.
Los profesores del núcleo básico son los responsables de los proyectos de
este programa:
Responsable Nombre del proyecto
Oscar Herrera
Alcántara
Pedro Lara
Velázquez
Ana Lilia Laureano
Cruces
Compresión y descubrimiento de
patrones en secuencias finitas y sus
aplicaciones
Métodos heurísticos para programación
matemática.
Cómputo suave y aplicaciones
La información complementaria correspondiente a los programas de
investigación tal y como se ha presentado al Consejo Divisional para su
aprobación, están en el Anexo A.
6. Programa de actividades académicas, de discusión colectiva y
sistemática
A continuación se presentan las actividades académicas que permiten el
intercambio de conocimientos y experiencias generados en los proyectos de
investigación.
En lo que respecta a vida Colegiada que se desarrolla al interior del
Departamento de Sistemas, se pueden mencionar las siguientes actividades:
• Actualmente los integrantes de la futura área llevan a cabo un
seminario de teoría de gráficas y optimización combinatoria el cual es
permanente cuya periodicidad en promedio ha sido de dos reuniones
trimestrales.
• Se cuenta desde 2010 con un seminario permanente coordinado por
miembros de la futura área, de algoritmos evolutivos, que se imparte
durante un trimestre, en sesiones quincenales, una vez al año.
• Se cuenta además con el Café Académico coordinado por el Dr. Rafael
López Bracho (miembro del área propuesta), el cual es un seminario
departamental, que presenta a la comunidad de la UAM Azcapotzalco
8

el trabajo relacionado a los sistemas en general y a la optimización
combinatoria en particular.
Los miembros del área propuesta participan regularmente y son parte de los
comités organizadores de eventos tales como:
• Simposio Internacional de Métodos Matemáticos Aplicados a las
Ciencias (SIMMAC). (Javier Ramírez, Pedro Lara, Rafael López Bracho,
miembros de la futura área. Evento bianual)
• Taller Internacional de Aspectos Combinatorios y Computacionales de
Optimización, Topología y Álgebra (ACCOTA). (Francisco Zaragoza,
miembro de la futura área. Evento anual)
• Coloquio Víctor Neumann-Lara de Teoría de Gráficas, Combinatoria y
sus Aplicaciones (Francisco Zaragoza, Pedro Lara, Rafael López Bracho,
miembros de la futura área. Evento anual)
• Congreso Nacional de la Sociedad Matemática Mexicana. (Francisco
Zaragoza, miembro de la futura área. Evento anual)
• Mexican-International Conference on Artificial Intelligence (MICAI)
(Oscar Herrera miembro de la futura área. Evento anual)
• Congreso Mexicano de Inteligencia Artificial (COMIA) (Oscar Herrera
miembro de la futura área. Evento anual)
• Desde 2004 se organiza el Concurso de Programación de la UAM para
estudiantes de licenciatura y maestría, que sirve para elegir a los
alumnos que representan a la UAM en el ACM International Collegiate
Programming Contest. En estos dos concursos, la mayoría de los
problemas propuestos son de optimización combinatoria. (Risto
Rangel, Francisco Zaragoza. Miembros de la futura área. Evento anual)
Estas actividades serán continuadas y expandidas con la creación del
Seminario de Optimización el cual tendrá sesiones semanales y estará
coordinado por los profesores del área y los alumnos del posgrado en
optimización.
7. Plan de desarrollo
9

El área de Investigación de Optimización Combinatoria, para lograr sus
objetivos, ha fijado las siguientes metas (relacionadas a las de la propuesta
de Posgrado en Optimización):
a) Lograr que cada uno de los investigadores del área tengan el
reconocimiento del SNI.
b) Publicar más de 7 artículos en revistas indizadas.
c) Mantener el reconocimiento de perfil deseable ante PROMEP de todos
los integrantes del área.
d) Obtener el premio a las áreas.
e) Incrementar en un 25% el número de proyectos terminales en temas
de investigación dirigidos a alumnos de licenciatura.
f) Graduar más de 5 alumnos de maestría en temas de Optimización.
g) Graduar más de 1 alumno de doctorado en temas de Optimización.
h) Establecer un convenio con una institución educativa para el
intercambio de investigadores y alumnos.
i) Mantener la producción científica del área.
j) Abrir tres cursos de temas selectos a nivel licenciatura en temas de
optimización.
k) Crear una herramienta didáctica para la enseñanza de métodos de
optimización con técnicas metaheurísticas.
7.1. Estrategias para la formación y actualización académica de los
investigadores que participan en las actividades del área
Se tiene trabajo conjunto con investigadores de otros países, por ejemplo, la
Universidad Complutense de Madrid, La Universidad de Costa Rica, la
Universidad Simon Fraser, la Universidad de Waterloo, la Universidad de
Sevilla, la Universidad del Litoral y la Universidad de Aviñón. Se tienen
intercambios académicos con estos grupos que incluyen la dirección de tesis
de doctorado, profesores visitantes y trabajo conjunto presentado en
congresos y publicados en revistas de impacto internacional en el área.
En general se espera consolidar el trabajo desarrollado en cada programa de
investigación, dándole continuidad a los proyectos desarrollados, a las
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publicaciones y a las presentaciones en eventos especializados. De igual
manera se tiene contemplada la propuesta de proyectos que integren
conocimientos teóricos, métodos y aplicaciones de optimización
combinatoria en la solución de problemas de ciencia e ingeniería.
Entre las estrategias concretas que se tomarán en formación y actualización
académica, se encuentran las siguientes:
a) Contratar temporalmente a profesores de otras instituciones,
habilitados y con experiencia e intereses afines para apoyar la carga
docente de los planes de Ingeniería en Computación e Ingeniería
Industrial.
b) Contratar de forma definitiva profesores habilitados que apoyen al
área.
c) Contratar de forma definitiva a doctorados recientes graduados de
programas de alta calidad, ya sea en México o en el extranjero.
d) Invitar a profesores jóvenes de otras instituciones, con doctorados
afines, a que se incorporen a la UAM.
e) Apoyar a los profesores involucrados en el área para que reciban o
mejoren sus reconocimientos académicos internos y externos.
f) Apoyar a los profesores para que ingresen y se mantengan en el SNI.
g) Participar en talleres de modelación y programación matemática
organizados por instituciones del sector público o privado.
h) Invitar a expertos de instituciones del sector público o privado a que
compartan su experiencia con profesores y alumnos.
i) Invitar a expertos de instituciones del sector público o privado a que
compartan sus problemas abiertos para que profesores del área
contribuyan en los mismos.
11

7.2. Estrategias de vinculación con otras Áreas de Investigación de
la UAM, así como con equipos de investigación afines de otras
instituciones para el desarrollo de redes académicas
En este momento los proponentes somos miembros de las Áreas de
Investigación en Sistemas computacionales y en Estadística e investigación
de operaciones y es en estas áreas donde se generaron los proyectos y
productos de trabajo que forman parte de esta propuesta. Esto demuestra
que siempre hemos colaborado con otras áreas para desarrollar nuestro
trabajo. Seguiremos colaborando con integrantes de esas dos áreas. De
manera similar hemos trabajado con profesores del Departamento de
Ciencias Básicas (Guadalupe Rodríguez Sánchez y Laura Elena Chávez
Lomelí) y del Departamento de Electrónica en la UAM Azcapotzalco (Óscar
Alvarado Nava) y del Departamento de Ingeniería Eléctrica en la UAM
Iztapalapa (Miguel Ángel Gutiérrez Andrade y Sergio Gerardo de los Cobos
Silva).
Se tiene trabajo conjunto con investigadores de otros países, por ejemplo,
Javier Yáñez Gestoso de la Universidad Complutense de Madrid (España),
Javier Trejos Zelaya de la Universidad de Costa Rica, Luis Goddyn de la
Universidad Simon Fraser (Canadá), William Cunningham de la Universidad
de Waterloo (Canadá), Pastora Revueltas de la Universidad de Sevilla
(España), Shalom Eliahou de la Universidad de Litoral (Francia) y Juan Manuel
Torres Moreno de la Universidad de Aviñón (Francia). Se tienen intercambios
académicos con estos grupos que incluyen la dirección de tesis de
doctorado, profesores visitantes y trabajo conjunto presentado en congresos
y publicados en revistas de impacto internacional en el área.
7.3. Estrategias de incorporación de otros miembros
En el Departamento de Sistemas se tienen en este momento por lo menos
cuatro profesores visitantes con perfil idóneo, todos con doctorado idóneo
concluido o en proceso de lograrlo (incluso uno de ellos ya es miembro del
SNI nivel 1), con quienes actualmente se trabaja en conjunto. Estos
profesores son:
Nombre
Dra. María Dolores Lara Cuevas
Contratació
n y
dedicación
Visitante, T.
C.
Categoría y
nivel
Asociado C
PROMEP,
SNI
12

M. en I. Román Anselmo Mora
Gutiérrez
Dr. Antonin Sebastien Ponsich
Martínez
Dr. Eric Alfredo Rincón García
Visitante, T.
C.
Visitante, T.
C.
Visitante, T.
C.
Asociado B
Titular B SNI I
Asociado D
Se buscará contratarlos de manera definitiva y que se incorporen al núcleo
básico del área.
7.4 Recursos materiales con que se cuenta (infraestructura, equipo)
y estrategias de mantenimiento, renovación y en su caso ampliación
Para esta línea de investigación el principal recurso material está
representado por la tecnología computacional (computadoras, dispositivos
de almacenamiento, periféricos, y software de programación y optimización
especializado tanto propietario como libre). Actualmente se cuenta con una
infraestructura tecnológica base que se irá enriqueciendo gradualmente con
la actualización de equipo de cómputo. Algunos profesores tienen acceso o
son responsables de la administración de servidores adquiridos a través de
proyectos financiados por la misma UAM o a través de financiamiento
externo como el de PIFI o Promep.
7.5 Apoyos institucionales con que se cuenta y estrategias para
conservarlos y en su caso, ampliarlos.
La Universidad destina recursos económicos para financiar los proyectos de
investigación a través de los consejos divisionales. Hasta 2010 la asignación
presupuestal se hacía directamente a proyectos; a partir de 2011 la
asignación se está haciendo a las áreas de investigación.
Por parte del departamento de sistemas se cuenta con el presupuesto
asignado a cada uno de los proyectos que a continuación se muestran. Cabe
mencionar que los responsables de estos proyectos son miembros de la
futura área.
Número Responsable Nombre
227020
7
Rafael López Bracho
Aplicaciones de la teoría de gráficas a la
optimización combinatoria
227021
1
Pedro Lara Velázquez
Métodos heurísticos para la programación
matemática
227021 Javier Ramírez Extensiones del problema de coloración de
8
Rodríguez
gráficas
227031 Ana Lilia Laureano Computación suave y aplicaciones
13

0 Cruces
227031 Francisco Javier
4 Zaragoza Martínez
227031 Oscar Herrera
7
Alcántara
7.6 Estrategias de financiamiento alterno
Técnicas computacionales y poliedrales para
problemas combinatorios y de transporte
Compresión y descubrimiento de patrones en
secuencias finitas y sus aplicaciones
Los miembros del área propuesta son o han sido responsables de proyectos
de investigación aprobados y financiados por instituciones ajenas a la UAM.
Se considera que estos proyectos continuarán o serán reemplazados por
otros proyectos similares.
a) El Dr. Oscar Herrera Alcántara coordina el proyecto de PROMEP
Compresión de secuencias finitas y sus aplicaciones desde 2009 a la
fecha.
b) El Dr. Pedro Lara Velázquez coordina el proyecto de PROMEP
Aplicaciones y Algoritmos para el Problema de Coloración Robusta y
Extensiones (UAM-PTC-039 proyecto 22710390) desde 2007 a la fecha.
c) La Dra. Ana Lilia Laureano Cruces coordinó el proyecto UAM E-
Learning-Knowledge: Entornos virtuales para el aprovechamiento
compartido del conocimiento.
d) La Dra. Ana Lilia Laureano Cruces coordinó el proyecto Conacyt Diseño
de la Representación del Conocimiento y del Modelo de Razonamiento:
para un Sistema Avanzado de Ayuda en la Toma de Decisiones en
Situaciones de Crisis.
e) El Dr. Rafael López Bracho coordina el Cuerpo Académico Consolidado
de Combinatoria y Algoritmos que ha recibido apoyo por parte de PIFI.
f) El Dr. Rafael López Bracho sometió en 2011 el proyecto Conacyt
Estrategias heurísticas para la resolución de ciertas clases de
problemas de partición.
g) El Dr. Francisco Javier Zaragoza Martínez coordinó el proyecto Conacyt
de apoyo a alumnos de licenciatura Estudio del problema de
isomorfismo en gráficas k-coloreadas por aristas y del problema de
coloración robusta de árboles binarios.
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7.7. Estrategias de vinculación con la docencia.
Hasta la fecha hemos impartido las siguientes UEA de licenciatura y algunas
de ellas continuaríamos impartiéndolas:
a) 1120003 Temas selectos de ingeniería electrónica
b) 1121020 Redes II
c) 1150008 Temas selectos de sistemas
d) 1151006 Introducción a la programación
e) 1151008 Estructura de datos con orientación a objetos
f) 1151010 Introducción a la computación
g) 1151012 Almacenamiento y recuperación de información
h) 1151013 Software de base
i) 1151014 Bases de datos
j) 1151016 Diseño de algoritmos
k) 1151017 Análisis de algoritmos
l) 1151020 Inteligencia artificial
m) 1151022 Interoperabilidad e integración de aplicaciones
n) 1151023 Interacción del ser humano y la computadora
o) 1151024 Graficación
p) 1151025 Seminario de proyecto terminal de ingeniería en
computación
q) 1151028 Trabajo de investigación de ingeniería en computación
r) 1151031 Programación funcional
s) 1151032 Temas selectos de ingeniería en computación I
t) 1151033 Temas selectos de ingeniería en computación II
u) 1151035 Auditoria informática
v) 1152001 Investigación de operaciones I
15

w) 1152002 Investigación de operaciones II
x) 1153001 Probabilidad y estadística
y) 1154016 Estadística aplicada I
z) 1154020 Procesos de mejora continua
aa)1154027 Métodos cuantitativos para la toma de decisiones
bb) 1154029 Análisis y diseño de experimentos en ingeniería
En el Plan de estudios propuesto en 2011 para la Licenciatura en Ingeniería
en Computación, las UEA íntimamente relacionados a la optimización
combinatoria, ya sea obligatorias o parte del Perfil Curricular de Algoritmos e
Inteligencia Artificial, que se espera sean impartidas regularmente por los
miembros del área propuesta, son las siguientes:
a) 1151040 Análisis y diseño de algoritmos (Zaragoza, Lara).
b) 1151042 Algoritmos y estructuras de datos (Rangel).
c) 1151045 Temas selectos de inteligencia artificial (Laureano).
d) 1151061 Complejidad computacional (Zaragoza).
e) 1151062 Inteligencia artificial (Laureano, Herrera).
f) 1151063 Inteligencia computacional (Herrera).
g) 1151064 Taller de análisis y diseño de algoritmos (Zaragoza).
h) 1151065 Teoría de juegos (Ramírez, Lara).
i) 1151066 Geometría computacional (Lara, Rangel).
j) 1151067 Temas selectos de algoritmos (Zaragoza).
k) 1152001 Investigación de operaciones I (López, Ramírez).
l) 1152002 Investigación de operaciones II (Lara, López).
Varios estudiantes de licenciatura de las carreras de Ingeniería en
Computación, Ingeniería Industrial e Ingeniería Ambiental han realizado sus
proyectos terminales y servicios sociales con miembros de la futura área.
Una relación de este tipo de vinculación se muestra en el Anexo B.
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En el Plan de estudios propuesto en 2011 para el Posgrado en Optimización,
las UEA íntimamente relacionados a la optimización combinatoria,
obligatorias u optativas, que se espera sean impartidas regularmente por los
miembros del área propuesta, son las siguientes:
a) 115863 Programación matemática (López, Zaragoza)
b) 115864 Métodos de búsqueda dirigida (Herrera, Lara)
c) 115865 Laboratorio de optimización (López, Lara)
d) 115866 Programación lineal (López, Zaragoza)
e) 115868 Programación entera (Ramírez, Lara)
f) 115869 Teoría de gráficas (López, Zaragoza)
g) 115870 Optimización en redes (López, Zaragoza)
h) 115871 Algoritmos de búsqueda local (Lara, Ramírez)
i) 115872 Algoritmos evolutivos (Lara, Herrera)
j) 115873 Ingeniería cognitiva (Laureano, Herrera)
k) 115874 Optimización multiobjetivo (Ramírez, Lara)
l) 115875 Clasificación y agrupamiento (Herrera, Laureano)
Muchos estudiantes de maestría y doctorado de la UAM Azcapotzalco, del
Centro de Investigación en Computación del IPN, del CINVESTAV y de la
UNAM han realizado o están realizando sus tesis de posgrado bajo la
dirección de miembros del área propuesta. Estos productos que muestran la
vinculación de la investigación con la docencia se muestran en el Anexo B.
7.8 Estrategias para difundir los resultados parciales y finales de los
proyectos de investigación del área.
Entre las estrategias que los miembros del área han utilizado para difundir
sus resultados parciales de su investigación y que se espera darles
continuidad están:
• Presentación de ponencias en Seminarios, Simposios y Congresos
nacionales e internacionales.
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• Organización de Seminarios, Simposios y Congresos nacionales e
internacionales (ver requisito 6 de este documento).
• Publicaciones en Memorias, Libros y Revistas.
Entre las estrategias que los miembros del área han utilizado para presentar
los resultados finales de su investigación y que se espera darles continuidad
están:
• Publicación en Revistas Indizadas.
• Congresos Internacionales.
• Capítulos de Libros.
Una estrategia que se ha utilizado para obtener resultados de investigación
en colaboración con alumnos de licenciatura y posgrado es a través de su
participación en proyectos terminales y tesis dirigidos por miembros del área
en temas acordes con los objetivos de la misma. Los resultados obtenidos se
difunden por medio de presentaciones de ponencias en congresos y
publicaciones en medios digitales o impresos. Esto ya ha venido sucediendo
y se espera un incremento con la todavía creciente matrícula de Ingeniería
en Computación y el inicio de actividades del Posgrado en Optimización.
Evidencia de ello se encuentra en el Anexo B. Donde se muestra
concordancia entre la docencia, investigación y la publicación de resultados.
7.9 Plazos para el cumplimiento de metas y estrategias de
seguimiento y evaluación del área del desarrollo del área y sus
programas.
7.9.1. Plazos para el cumplimiento de metas.
a) Lograr que cada uno de los investigadores del área tengan el
reconocimiento del SNI (3 años).
b) Publicar más de 7 artículos en revistas indizadas (1 año).
c) Mantener el reconocimiento de perfil deseable ante PROMEP de
todos los integrantes del área (1 año).
d) Obtener el premio a las áreas (5 años).
18

e) Incrementar en un 25% el número de proyectos terminales en
temas de investigación dirigidos a alumnos de licenciatura (2
años).
f) Graduar más de 5 alumnos de maestría en temas de
Optimización (3 años).
g) Graduar más de 1 alumno de doctorado en temas de
Optimización (3 años).
h) Establecer un convenio con una institución educativa para el
intercambio de investigadores y alumnos. (dos años)
i) Mantener la producción científica del área (1 año)
j) Abrir tres cursos de temas selectos a nivel licenciatura en temas
de optimización. (1 año)
k) Crear una herramienta didáctica para la enseñanza de métodos
de optimización con técnicas metaheurísticas (1 año).
7.9.2. Estrategias de seguimiento y evaluación del desarrollo del
área y sus programas.
• El Área efectuará reuniones trimestrales de seguimiento de los
proyectos de investigación.
• El Área presentará al Consejo Divisional cada año un informe de
resultados de sus programas y proyectos de investigación.
• Se definirán indicadores para verificar el cumplimiento de cada una de
las metas planteadas.
7.10 Otras actividades que se consideren relevantes.
• El área coordinará proyectos de Servicio social para apoyos a
actividades de investigación.
• El área integrará a los ayudantes de profesores a los proyectos de
investigación del área.
• Realizará actividades de difusión de los temas de optimización
matemática.
19

• Se buscarán convenios para el intercambio de alumnos y profesores
con otras instituciones.
• Se fortalecerá el servidor que actualmente se tiene para apoyo de
docencia e investigación con el nombre de dominio callix.azc.uam.mx
8. Establecer una estructura organizativa que propicie el desarrollo
de los programas de investigación y que jerarquice académica y
administrativamente las responsabilidades tanto de los
investigadores del núcleo básico como de otros participantes. El
área establecerá también los derechos y obligaciones de sus
participantes
El área contará con un jefe que tendrá como funciones las que marca el
Reglamento Orgánico. Los derechos y obligaciones de los participantes serán
los que marque la Legislación Universitaria. La organización de la nueva área
estará, por supuesto, sometida a lo establecido en el Reglamento Orgánico y
en particular a las competencias del Jefe de Área. Habrá un responsable por
cada proyecto de investigación registrado ante el Consejo Divisional. Se
buscará la difusión permanente de los avances de cada proyecto a través de
seminarios en los que participen los miembros involucrados en todos los
proyectos registrados (alumnos y profesores). Se buscará la jerarquización
parcial de recursos en función de la productividad de los participantes en los
proyectos, sin descuidar las necesidades básicas que permitan el avance y
desarrollo de los proyectos que se inicien. La jerarquización del presupuesto
por proyecto la someterá a discusión el Jefe al resto de los miembros del
área, y además de la productividad se buscará que la distribución del
presupuesto se haga en función de los objetivos del programa.
La designación del Jefe del Área es responsabilidad del Jefe de
Departamento, se espera que lo haga en común del acuerdo con los
miembros. La permanencia en el cargo se analizará regularmente para evitar
que el trabajo administrativo recaiga sólo sobre una persona.
20

ANEXO A
PROGRAMAS DE INVESTIGACIÓN DEL ÁREA
a) Programa de Investigación en Combinatoria y Algoritmos Exactos
1. Definición temática y justificación
La optimización combinatoria permite modelar y resolver problemas que
tradicionalmente ha estudiado la investigación de operaciones y la teoría de
la computación y que han requerido nuevos métodos y herramientas
matemáticas. Dichos problemas se caracterizan por la interacción que existe
entre las propiedades combinatorias de las restricciones y de las funciones
objetivo.
En el estudio de la existencia de algoritmos que permitan encontrar la
solución buscada en un tiempo polinomial, y la construcción de ellos cuando
sea posible, será muy importante el conocimiento de algunas propiedades
duales y de la estructura combinatoria del problema. La teoría de gráficas y
otros modelos combinatorios permitirán en muchos casos el estudio de esa
estructura, y al aprovechar sus propiedades, construir los algoritmos
buscados.
La integración de un programa de investigación en Combinatoria y
algoritmos exactos permitirá entonces el estudio de la estructura
combinatoria y creación de algoritmos exactos que resuelven problemas de
optimización combinatoria.
A continuación se presentan tres ejemplos de problemas que se abordarán
dentro de este programa:
La coloración de gráficas consiste en la asignación de colores a los
vértices de una gráfica de manera que cualesquiera dos vértices que sean
adyacentes por medio de una arista, tengan asignados colores diferentes. La
coloración de gráficas es un problema de mucho interés combinatorio que
por sus diversas aplicaciones y especificidades dan lugar a problemas de
optimización combinatoria de gran importancia. En esta área se estudiarán
dos problemas de optimización en específico: El problema de coloración
robusta y el problema de obtener el número acromático de una gráfica.
En el problema de determinar el número acromático de una gráfica
se desea encontrar el número máximo de colores que se pueden utilizar en
21

la coloración de la gráfica, de manera que cada par de aristas sea usado en
la coloración de un par de vértices adyacentes por medio de una arista.
El interés de estudiar estos dos problemas en el Programa resulta en obtener
resultados teóricos y prácticos. Entre los primeros se desea encontrar
propiedades de las gráficas que permitan garantizar un número acromático
determinado o estructuras de las gráficas que permitan encontrar algoritmos
de solución o aproximación para los dos problemas o encontrar propiedades
que relacionen el número acromático con la robustez de la coloración de una
gráfica. Entre los segundos se estudian aplicaciones a problemas de
partición de conjuntos, organización de horarios y asignación de recursos.
Los problemas de transporte o de ruteo consisten en encontrar
recorridos que optimicen alguna función objetivo (tal como la distancia
recorrida) sujetos a algunas restricciones. Los dos ejemplos clásicos de
problemas de transporte son el problema del agente viajero (el recorrido
debe ser cerrado y debe pasar exactamente una vez por cada vértice) y el
problema del cartero (el recorrido debe ser cerrado y debe pasar al menos
una vez por cada arista). El primero de estos dos problemas está
ampliamente estudiado, pero del segundo hay bastante por hacer. En
particular, se conocen algoritmos polinomiales para el problema del cartero
con gráficas dirigidas y no dirigidas, además de algoritmos de aproximación
para algunas variantes que son NP duras (gráficas mixtas, costos asimétricos
o con restricciones en el número máximo de veces que se puede recorrer
cada arista). Para este problema se pretende encontrar mejores algoritmos
de aproximación para las variantes NP duras, pero también se pretende
estudiar variantes de este problema de las que se desconoce su complejidad
computacional, como cuando el orden de recorrido cambia el costo de las
aristas. Un caso particular de reciente interés es el siguiente: conforme se
recorre la gráfica se van entregando objetos y se desea contabilizar el
trabajo total realizado debido a la carga de los objetos que aún no han sido
entregados.
La geometría combinatoria de objetos convexos ha sido muy
importante para la optimización combinatoria. El método simplex, los
algoritmos de planos cortantes y el método elipsoidal son herramientas
comunes en esta última área. Pero más recientemente la geometría
combinatoria y computacional ha adquirido su propia importancia. Muchos
de los problemas de esta área son relativos a propiedades de
configuraciones de objetos geométricos y algoritmos sobre ellos. Ejemplos
clásicos de estos problemas son el cálculo de la cerradura convexa de un
22

conjunto finito de puntos, el cálculo de triangulaciones de superficies y la
planificación de movimientos. Se sabe mucho acerca de estos problemas
cuando los objetos geométricos son fijos, en particular, se tienen algoritmos
polinomiales muy eficientes para calcular cerraduras convexas y
triangulaciones. Se pretende estudiar estos problemas cuando los objetos
son móviles. Otro problema de interés es el del encaje primitivo (es decir,
con segmentos cuyos únicos puntos de coordenadas enteras son sus
extremos) de gráficas aplanables, el cual se ve como una vía alternativa
para resolver el famoso problema de los cuatro colores (del cual sólo se
conocen demostraciones altamente sofisticadas que requieren de programas
de computadora para su verificación). Un aspecto de optimización de este
último problema es el de encontrar algorítmicamente tales encajes con área
tan pequeña como sea posible.
2. Objetivos a mediano y largo plazo, en relación con el estado del
conocimiento sobre la temática
a) Estudiar problemas de optimización combinatoria en donde los
aspectos de dualidad sirvan de base para establecer la existencia y la
caracterización de las soluciones óptimas.
b) Diseñar, analizar e implementar algoritmos combinatorios exactos.
c) Estudiar problemas de optimización combinatoria para los cuales se
puedan establecer cotas teóricas a los valores de las soluciones
óptimas.
d) Diseñar, analizar e implementar algoritmos y esquemas de
aproximación que produzcan soluciones que cumplan con las cotas
teóricas obtenidas.
23

3. Prioridades de los objetivos de investigación
a) Trabajos de investigación teórica: A través de la investigación
bibliográfica o hemerográfica se conocerá cuál es el estado del
conocimiento respecto a los algoritmos de solución y aplicaciones
prácticas del problema bajo estudio; así como hacer investigación
teórica sobre el tema.
b) Difusión de los resultados de investigación: Publicación de los
resultados en revistas, libros técnicos y memorias y participación en
los eventos especializados relevantes para la optimización
combinatoria y la computación.
c) Diseño, análisis e implementación de algoritmos para los problemas de
optimización combinatoria encontrados al desarrollar la actividad u
otros que surjan por otras necesidades.
d) Crear herramientas didácticas para la enseñanza a nivel superior y de
posgrado que demuestren desde los conceptos básicos hasta la
aplicación de las teorías y los algoritmos del problema bajo estudio.
4. Vinculación de los objetivos del programa con los objetivos del
Área
El objetivo general del área es el de “Desarrollar investigación de excelencia
en el área de optimización matemática que contribuya a la solución de
problemas de aplicación, así como el planteamiento de modelos teóricos y
métodos de solución algorítmicos y metaheurísticos”.
En el caso de este programa, nos concentramos en los modelos teóricos para
los problemas de optimización combinatoria y en los algoritmos exactos.
Uno de los objetivos específicos del área es el de “Proponer modelos
teóricos, métodos algorítmicos y aplicaciones que permitan obtener una
solución exacta de problemas de optimización combinatoria”.
En el caso de este programa, al estudiar problemas de optimización
combinatoria y al diseñar, analizar e implementar algoritmos se cumple este
objetivo.
24

5. Proyectos de investigación que conforman el programa,
presentados de acuerdo con los lineamientos divisionales, con la
indicación de la articulación entre ellos.
Los tres proyectos aprobados por el Consejo Divisional de Ciencias Básicas e
Ingeniería que conformarán inicialmente este programa son:
Responsable Nombre del proyecto
Rafael López Bracho
Aplicaciones de la teoría de gráficas a la
optimización combinatoria
Javier Ramírez Rodríguez
Extensiones del problema de coloración
de gráficas
Francisco Javier Zaragoza
Martínez
Técnicas computacionales y poliedrales
para problemas combinatorios y de
transporte
La articulación entre estos proyectos radica en que en los tres se hacen
estudios teóricos sobre problemas de optimización combinatoria y en los tres
se diseñan, analizan e implementan algoritmos exactos.
6. Profesores que participarán en el programa
Nombre Contratación y
dedicación
Dr. Oscar Herrera
Alcántara
Indeterminada
T. C.
Dr. Pedro Lara Velázquez Indeterminada
T. C.
Dra. Ana Lilia Concepción
Laureano Cruces
Indeterminada
T. C.
Dr. Rafael López Bracho Indeterminada
T. C.
Dr. Javier Ramírez
Rodríguez
Indeterminada
T. C.
Categoría y
nivel
PROMEP, SNI
Asociado D Promep, SNI C
Asociado D Promep, SNI C
Titular C Promep, SNI II
Titular C Promep
Titular C Promep, SNI I
25

Dr. Risto Fermín Rangel
Kuoppa
Dr. Francisco Javier
Zaragoza Martínez
Indeterminada
T. C.
Indeterminada
T. C.
Titular B Promep
Titular B Promep, SNI I
7. Recursos materiales con los que cuenta y los que requerirá
Las actividades de investigación que desarrollará esta área requieren del
apoyo de recursos materiales para el procesamiento de información,
consultas a bases de datos y software especializado. Dichos recursos se
obtendrán mediante asignaciones presupuestales del Departamento de
Sistemas y los que asigne la División de Ciencias Básicas e Ingeniería a los
proyectos de investigación. Además de los recursos materiales que se
puedan obtener a través de proyectos de Conacyt, Promep, PIFI y
vinculación.
8. Formas de vinculación con la docencia, la preservación y difusión
de la cultura y la extensión universitaria
Los resultados de investigación que se obtengan en este programa tendrán
un impacto directo en los programas de UEA tanto de licenciatura como de
posgrado.
Las UEA de planes de licenciatura vigentes cuyos programas están
íntimamente relacionados a la optimización combinatoria y los algoritmos
exactos son:
a) 1151012 Almacenamiento y recuperación de la información
b) 1151016 Diseño de algoritmos
c) 1151017 Análisis de algoritmos
d) 1151020 Inteligencia artificial
e) 1152001 Investigación de operaciones I
f) 1154027 Métodos cuantitativos para la toma de decisiones
En el Plan de estudios propuesto en 2011 para la Licenciatura en Ingeniería
en Computación, las UEA íntimamente relacionados a la optimización
26

combinatoria y los algoritmos exactos, ya sea obligatorias o parte del Perfil
Curricular de Algoritmos e Inteligencia Artificial y que se espera sean
impartidas regularmente por los miembros del área propuesta, son las
siguientes:
a) 1151040 Análisis y diseño de algoritmos.
b) 1151042 Algoritmos y estructuras de datos.
c) 1151061 Complejidad computacional.
d) 1151064 Taller de análisis y diseño de algoritmos.
e) 1151065 Teoría de juegos.
f) 1151066 Geometría computacional.
g) 1151067 Temas selectos de algoritmos.
h) 1152001 Investigación de operaciones I.
En el Plan de estudios propuesto en 2011 para el Posgrado en Optimización,
las UEA íntimamente relacionados a la optimización combinatoria y los
algoritmos exactos, que se espera sean impartidas regularmente por los
miembros del área propuesta, son las siguientes:
a) 115863 Programación matemática
b) 115865 Laboratorio de optimización
c) 115866 Programación lineal
d) 115868 Programación entera
e) 115869 Teoría de gráficas
f) 115870 Optimización en redes
Adicionalmente las UEA Teoría de la computación y Análisis y diseño de
algoritmos en la Maestría en Ciencias de la Computación.
Vinculación con problemas reales dentro y fuera de la Universidad.
Brindar apoyo a otras áreas de la División de CBI que requieran aplicar
conocimientos de estas disciplinas o participar en asesorías externas a la
UAM.
27

Seminarios sobre temas afines al programa. Al igual que el otro
programa de ésta área se toma parte en el seminario de teoría de gráficas y
optimización combinatoria y se desarrollará un foro en el que
quincenalmente todos los participantes en el programa presentarán los
avances en los trabajos y actividades que desarrollen para enriquecerlas con
la opiniones del grupo, además de trabajar en él mismo sobre un tema
principal que permita la consolidación del grupo.
Se piensa desarrollar un foro en el que quincenalmente todos los
participantes en el programa presentarán los avances en los trabajos y
actividades que desarrollen para enriquecerlas con las opiniones del grupo,
además de trabajar en él mismo sobre un tema principal que permita la
consolidación del grupo.
9. Vinculación con los objetivos departamentales y divisionales.
En este programa proponemos realizar investigación sobre los métodos
algorítmicos, técnicas y herramientas relacionados con el análisis de
sistemas del tipo de optimización combinatoria. Además, desarrollaremos
actividades de docencia en licenciatura y posgrado para la enseñanza de los
conocimientos relacionados con estos sistemas del tipo de optimización
combinatoria.
En este programa lograremos el liderazgo en la enseñanza, investigación y
aplicación de los métodos algorítmicos, técnicas y herramientas para el
estudio de los sistemas de optimización combinatoria. Diversificaremos
nuestra oferta docente en todos los aspectos. Promoveremos la integración
de metodologías suaves y duras para enfrentar y resolver problemas de
optimización combinatoria. También promoveremos el desarrollo y la
aplicación de la computación para resolver problemas de optimización
combinatoria.
28

) Programa de Investigación en Metaheurísticas e Inteligencia
Computacional
1. Definición temática y justificación
El objetivo de las metaheurísticas y de la inteligencia computacional es
encontrar una solución aproximada en un tiempo razonablemente pequeño,
que nos facilite la toma de decisiones en algún problema de aplicación
concreto.
En esta área también se considera la generación de instancias de prueba de
dichos métodos, donde se evalúa la eficacia (la calidad de la solución) y
eficiencia (la rapidez del algoritmo para entregar un resultado) del mismo.
Otra actividad importante que se desarrollará en este programa de
Metaheurísticas e Inteligencia Computacional es el desarrollo de aplicaciones
de los modelos combinatorios a problemas reales. En este caso también se
desarrollan instancias del estilo del problema general, así como la aplicación
del método a un conjunto de instancias reales concretas.
La integración de un programa de investigación en Metaheurísticas e
Inteligencia Computacional nos permitirá entonces desarrollar métodos
metaheurísticos que resuelven problemas de optimización combinatoria, así
como el desarrollo de aplicaciones con base en los modelos de Optimización
Combinatoria.
A continuación se presentan tres ejemplos de problemas que se abordarán
dentro de este programa:
En el problema de coloración robusta se asigna un peso a cada una de
las aristas no existentes en la gráfica (cada par de vértices no adyacentes
por una arista) y un número determinado de colores a utilizar. El problema
consiste en obtener una coloración con esos colores, de manera que la suma
de los pesos de aristas no existentes, que tengan el mismo color en los
vértices que las definen, sea mínima. Entre más pequeña es esta suma más
grande es la robustez de la coloración.
Miembros de nuestra área han desarrollado varias aplicaciones tomando
como modelo para este problema, por ejemplo en la calendarización de
eventos, la asignación de frecuencias en telefonía celular, y en la generación
29

de comunidades de aprendizaje mediante filtrado colaborativo. Se sigue
trabajando en esta línea actualmente.
El diseño de zonas es un problema que consiste en agrupar unidades
geográficas en un número predeterminado de zonas que minimizan una
función objetivo, al tiempo que deben satisfacer ciertas restricciones,
principalmente relacionadas con su topografía. Dentro de sus aplicaciones
más frecuentes se encuentran el diseño de distritos electorales (Chou & Li,
2007), diseño de zonas escolares (Ferland & Guenette, 1990), uso de tierras
(Shirabe, 2005), entre otras (Kalcsics, Nickel y Schröder. Zoltners y Sinha).
Sin embargo, cada aplicación de diseño de zonas presenta características
específicas que afectan su modelación, y por lo tanto la forma en que debe
resolverse, por lo cual es necesario definir las propiedades exactas del
problema que se estudia.
En particular, el problema de diseño de zonas electorales ha sido muy
estudiado tanto por su importancia en los resultados de procesos políticos,
como por su complejidad computacional, que ha demostrado ser NP-Difícil
(Altman, 1997).
Actualmente se considera que un proceso político debe garantizar la
democracia mediante la construcción de zonas electorales conexas, que
contengan aproximadamente la misma cantidad de habitantes (equilibrio
poblacional) y que eviten formas retorcidas y alargadas (compacidad
geométrica). Por lo cual puede plantearse como un problema de
optimización combinatoria, donde la función objetivo busca la mejor
combinación entre equilibrio poblacional y compacidad geométrica, mientras
las restricciones garantizan la conexidad de las zonas.
Por lo anterior, se ha investigado sobre el desempeño de varias técnicas
heurísticas para su resolución. Sin embargo, los resultados prometedores
obtenidos mediante algoritmos híbridos, en el marco de problemas
parecidos, sugieren que es posible mejorar las soluciones actuales, por
ejemplo mediante la combinación de técnicas ya consolidadas, como
recocido simulado, con métodos recientes como vecindades variables,
multiobjetivización o métodos heurísticos basados en composición musical.
2. Objetivos a mediano y largo plazo, en relación con el estado del
conocimiento sobre la temática
30

a) Desarrollo de aplicaciones específicas con base en modelos
combinatorios.
b) Diseñar, analizar e implementar métodos combinatorios heurísticos.
c) Desarrollo de instancias de prueba de solución óptima conocida o una
cota de ella, para evaluar el desempeño de los métodos heurísticos
desarrollados.
d) Diseñar, analizar e implementar métodos heurísticos para aplicaciones
específicas.
e) Diseñar, analizar e implementar métodos de inteligencia
computacional en aplicaciones específicas de ciencia e ingeniería.
3. Prioridades de los objetivos de investigación.
a) Trabajos de aplicación a problemas reales. A través de la investigación
bibliográfica, hemerográfica y de la propuesta directa de problemas de
aplicación.
b) Difusión de los resultados de investigación: Publicación de los
resultados en revistas, libros técnicos y memorias y participación en
los eventos especializados relevantes para los métodos
metaheurísticos, la optimización combinatoria y la inteligencia
computacional.
c) Diseño, análisis e implementación de métodos metaheurísticos para
los problemas de optimización combinatoria.
d) Crear herramientas didácticas para la enseñanza a nivel superior y de
posgrado que demuestren desde los conceptos básicos hasta la
aplicación de las teorías y los métodos metaheurísticos del problema
bajo estudio.
4. Vinculación de los objetivos del programa con los objetivos del
Área.
El objetivo general del área es el de “Desarrollar investigación de excelencia
en el área de optimización matemática que contribuya a la solución de
31

problemas de aplicación, así como el planteamiento de modelos teóricos y
métodos de solución algorítmicos y metaheurísticos”.
En el caso de este programa, nos concentramos en las aplicaciones para los
problemas de optimización combinatoria y en los algoritmos metaheurísticos
de solución.
Uno de los objetivos específicos del área es el de “Proponer modelos
teóricos, métodos metaheurísticos y aplicaciones que permitan obtener en
un tiempo de cómputo razonable una buena aproximación a la solución
óptima de problemas de optimización combinatoria”.
En el caso de este programa, al estudiar problemas de optimización
combinatoria y al diseñar, analizar e implementar métodos metaheurísticos
se cumple este objetivo.
Otro de los objetivos específicos del área es el de “Proponer modelos
teóricos, métodos y aplicaciones en el área de inteligencia computacional”.
En el caso de este programa, al diseñar, analizar e implementar métodos de
inteligencia computacional en aplicaciones específicas de ciencia e
ingeniería se cumple este objetivo.
5. Proyectos de investigación que conforman el programa,
presentados de acuerdo con los lineamientos divisionales, con la
indicación de la articulación entre ellos
Los tres proyectos aprobados por el Consejo Divisional de Ciencias Básicas e
Ingeniería que conformarán inicialmente este programa son:
Responsable Nombre del proyecto
Oscar Herrera
Alcántara
Pedro Lara
Velázquez
Ana Lilia Laureano
Cruces
Compresión y descubrimiento de
patrones en secuencias finitas y sus
aplicaciones
Métodos heurísticos para programación
matemática.
Cómputo suave y aplicaciones
La articulación entre estos proyectos radica en que en los cuatro se
desarrollan aplicaciones sobre problemas de optimización combinatoria y en
los cuatro se diseñan, analizan e implementan métodos metaheurísticos.
32

6. Profesores que participarán en el programa
Nombre Contratación y
dedicación
Dr. Oscar Herrera
Alcántara
Dr. Pedro Lara
Velázquez
Dra. Ana Lilia
Concepción
Laureano Cruces
Dr. Rafael López
Bracho
Dr. Javier Ramírez
Rodríguez
Dr. Risto Fermín
Rangel Kuoppa
Dr. Francisco
Javier Zaragoza
Martínez
Indeterminada T.
C.
Indeterminada T.
C.
Indeterminada T.
C.
Indeterminada T.
C.
Indeterminada T.
C.
Indeterminada T.
C.
Indeterminada T.
C.
Categoría y
nivel
PROMEP, SNI
Asociado D Promep, SNI C
Asociado D Promep, SNI C
Titular C Promep, SNI II
Titular C Promep
Titular C Promep, SNI I
Titular B Promep
Titular B Promep, SNI I
33

7. Recursos materiales con los que cuenta y los que requerirá
Los recursos materiales ya disponibles en el Departamento de Sistemas y los
que asigne la División de Ciencias Básicas e Ingeniería a los proyectos de
investigación. Además de los recursos materiales ya obtenidos a través de
proyectos de Conacyt, Promep y PIFI.
8. Formas de vinculación con la docencia, la preservación y difusión
de la cultura y la extensión universitaria
Los resultados de investigación que se obtengan en este programa tendrán
un impacto directo en los programas de UEA tanto de licenciatura como de
posgrado.
Las UEA de planes de licenciatura vigentes cuyos programas están
íntimamente relacionados a los métodos metaheurísticos y la inteligencia
computacional:
a) 1151016 Diseño de algoritmos
b) 1151020 Inteligencia artificial
c) 1152001 Investigación de operaciones I
d) 1152002 Investigación de operaciones II
e) 1154029 Análisis y diseño de experimentos en ingeniería
f) 1154016 Estadística aplicada
g) 1154027 Métodos cuantitativos para la toma de decisiones
En el Plan de estudios propuesto en 2011 para la Licenciatura en Ingeniería
en Computación, las UEA íntimamente relacionados a los métodos
metaheurísticos y la inteligencia computacional, todas ellas parte del Perfil
Curricular de Algoritmos e Inteligencia Artificial y que se espera sean
impartidas regularmente por los miembros del área propuesta, son las
siguientes:
a) 1151045 Temas selectos de inteligencia artificial.
b) 1151062 Inteligencia artificial.
34

c) 1151063 Inteligencia computacional.
d) 1151064 Taller de análisis y diseño de algoritmos.
e) 1152002 Investigación de operaciones II.
En el Plan de estudios propuesto en 2011 para el Posgrado en Optimización,
las UEA íntimamente relacionados a los métodos metaheurísticos y la
inteligencia computacional, ya sea obligatorias u optativas, que se espera
sean impartidas regularmente por los miembros del área propuesta, son las
siguientes:
a) 115864 Métodos de búsqueda dirigida
b) 115865 Laboratorio de optimización
c) 115871 Algoritmos de búsqueda local
d) 115872 Algoritmos evolutivos
e) 115873 Ingeniería cognitiva
f) 115874 Optimización multiobjetivo
g) 115875 Clasificación y agrupamiento
Adicionalmente las UEA Métodos heurísticos e Inteligencia artificial en la
Maestría en Ciencias de la Computación.
Vinculación con problemas reales dentro y fuera de la Universidad.
Brindar apoyo a otras áreas de la División de CBI que requieran aplicar
conocimientos de estas disciplinas o participar en asesorías externas a la
UAM.
Seminarios sobre temas afines al programa. Al igual que el otro
programa de ésta área se toma parte en el seminario de teoría de gráficas y
optimización combinatoria y se desarrollará un foro en el que
quincenalmente todos los participantes en el programa presentarán los
avances en los trabajos y actividades que desarrollen para enriquecerlas con
las opiniones del grupo, además de trabajar en él mismo sobre un tema
principal que permita la consolidación del grupo.
9. Vinculación con los objetivos departamentales y divisionales
35

En este programa proponemos realizar investigación sobre los métodos
heurísticos, técnicas y herramientas relacionados con el análisis de sistemas
del tipo de optimización combinatoria. Además, desarrollaremos actividades
de docencia en licenciatura y posgrado para la enseñanza de los
conocimientos relacionados con estos sistemas del tipo de optimización
combinatoria.
En este programa lograremos el liderazgo en la enseñanza, investigación y
aplicación de los métodos heurísticos, técnicas y herramientas para el
estudio de los sistemas de optimización combinatoria. Diversificaremos
nuestra oferta docente en todos los aspectos. Promoveremos la integración
de metodologías suaves y duras para enfrentar y resolver problemas de
optimización combinatoria. También promoveremos el desarrollo y la
aplicación de la computación para resolver problemas de optimización
combinatoria.
36

ANEXO B
Participación en Proyectos terminales, tesis de posgrado y servicio social.
Tesis de doctorado en proceso
1. Armando Cuéllar Martínez. Asesores: Ana Lilia Laureano Cruces y
Gerardo Suárez Reinoso. “Sistema de Alerta Temprana para Sismos:
De la evidencia a la aplicación”. Posgrado de Ciencias de la Tierra,
UNAM.
2. Enrique Acuña Garduño. Asesores: Ana Lilia Laureano Cruces y
Miguel Angel Herrera Bautista. “Diseño de Interfaces Didácticas:
basadas en agentes pedagógicos inteligentes”. Posgrado de Diseño:
Nuevas Tecnologías. UAM Azcapotzalco.
3. Gloria Aguilar Cruz. Asesores: Francisco Javier Zaragoza Martínez e
Isidoro Gitler. “Triangulaciones de superficies”. Doctorado en
Matemáticas, Departamento de Matemáticas del Cinvestav.
4. Iris Iddaly Méndez Gurrola. Asesores: Ana Lilia Laureano Cruces y
Jorge Sánchez de Antuñano. “Modelo de Telemedicina asistencial
domiciliaria”. Posgrado de Diseño: Nuevas Tecnologías. UAM
Azcapotzalco.
5. Karina Santiago Santiago. Asesor: Ana Lilia Laureano Cruces.
“Sistema Basado en el Conocimiento para la identificación de
problemas no estructurados y propuestas de mejora en el
funcionamiento del sistema de modas”. Posgrado de Diseño: Nuevas
Tecnologías. UAM Azcapotzalco.
6. Martha Mora Torres. Asesores: Ana Lilia Laureano Cruces y
Fernando Gamboa. “Las emociones como elemento que potencia la
eficacia de un agente pedagógico”. Posgrado en Ciencia e Ingeniería
de la Computación, IIMAS, UNAM.
7. Ricardo Salas. Asesor: Ana Lilia Laureano Cruces. “Diseño de los
Contenidos Audiovisuales en la Web: a través de la accesibilidad,
usabilidad y estilos de aprendizaje”. Posgrado de Diseño: Nuevas
Tecnologías. UAM Azcapotzalco.
37

8. Román Anselmo Mora Gutiérrez. Asesor: Javier Ramírez Rodríguez.
“Metaheurísticas para el problema de alineamiento múltiple de
secuencias”. Programa de Maestría y Doctorado en Ingeniería de
Sistemas, Facultad de Ingeniería, UNAM.
9. Rosa María Rodríguez Aguilar. Asesores: Ana Lilia Laureano Cruces
y Jorge Sánchez de Antuñano. “Habilidades y Aprendizaje Espacial en
Matemáticas”. Posgrado de Diseño: Nuevas Tecnologías. UAM
Azcapotzalco.
38

Tesis de maestría concluidas
1. Elena Miguel Cruz. Asesores: Ana Lilia Laureano Cruces y Blanca
Silva López. “Creación de una base de conocimiento para un sistema
de enseñanza para Java básico”. Maestría en Ciencias de la
Computación, UAM Azcapotzalco. 2006.
2. Rosa María Rodríguez Aguilar. Asesores: Ana Lilia Laureano Cruces
y Gustavo Márquez. “Tutor de didáctica general”. Posgrado en Ciencia
e Ingeniería de la Computación-IIMAS-UNAM. 2006.
3. Elena Cárdenas. Asesores: Ana Lilia Laureano Cruces, Hanna
Oktaba y Sivia Guardati. “Herramienta de guía y supervisión para el
uso automatizado del modelo de procesos MoProSoft”. Posgrado en
Ciencia e Ingeniería de la Computación-IIMAS-UNAM. 2006.
4. Tzitziki Ramírez González. Asesores: Ana Lilia Laureano Cruces y
Héctor Benítez. “Algoritmo de planificación distribuido en un sistema
de control basado en una arquitectura multiagente en tiempo real”.
Maestría en Ciencias de la Computación, UAM Azcapotzalco. 2006.
5. Iris Méndez Gurriola. Asesores: Ana Lilia Laureano Cruces y Alfredo
Santillán González. “Sistema basado en el conocimiento para la
detección de ondas de choque en problemas astrofísicos”. Maestría en
Ciencias de la Computación, UAM Azcapotzalco. 2007.
6. Martha Mora Torres. Asesores: Ana Lilia Laureano Cruces. “Sistema
experto en la toma de decisiones de un escenario de riesgo: LOCA
pequeño en una planta nucleoeléctrica”. Posgrado en Ciencia e
Ingeniería de la Computación-IIMAS-UNAM. 2007.
7. Eva Moraila López. Asesores: Ana Lilia Laureano Cruces y Fernando
Gamboa. “Agente de interfaz de un simulador geomecánico”. Maestría
en Ciencias de la Computación, UAM Azcapotzalco. 2007.
8. Benjamín Carpio Flores. Asesor: Javier Ramírez Rodríguez.
“Algoritmos heurísticos aplicados al despacho económico considerando
funciones de costo no convexas y zonas muertas de ciclos
combinados”. Maestría en Ciencias de la Computación, UAM
Azcapotzalco. 2007.
9. David A. Acevedo Moreno. Asesores: Ana Lilia Laureano Cruces.
“Diseño de una arquitectura para incorporar emociones en
videojuegos”. Posgrado en Ciencia e Ingeniería de la Computación-
IIMAS-UNAM. 2009.
10. Lourdes Sánchez Guerrero. Asesores: Ana Lilia Laureano Cruces y
Martha Mora Torres. “Sistema de aprendizaje inteligente con objetos
de aprendizaje (ProgEst)”. Maestría en Ciencias de la Computación,
UAM Azcapotzalco. 2009.
11. Román Anselmo Mora Gutiérrez. Asesor: Javier Ramírez Rodríguez.
“Desarrollo de un procedimiento para solucionar el problema de
alineamiento múltiple de secuencias”. Programa de Maestría y
39

Doctorado en Ingeniería de Sistemas, Facultad de Ingeniería, UNAM.
2009.
12.Rodrigo Alexander Castro Campos. Asesores: Francisco Javier
Zaragoza Martínez y Germán Téllez Castillo. “Un modelo de
intérprete para un lenguaje de programación de sistemas basado en
C”. Maestría en Ciencias de la Computación, Centro de Investigación
en Computación, IPN. 2010.
13.Mario Aboytes Ojeda. Asesor: Javier Ramírez Rodríguez. “Algoritmo
de búsqueda tabú para un problema de horarios”. Programa de
Maestría y Doctorado en Ingeniería de Sistemas, Facultad de
Ingeniería, UNAM. 2011.
14.Carlos Pérez de la Cruz. Asesor: Javier Ramírez Rodríguez.
“Algoritmo híbrido de un genético con búsqueda local para un
problema de horarios con restricciones especiales”. Programa de
Maestría y Doctorado en Ingeniería de Sistemas, Facultad de
Ingeniería, UNAM. 2011.
Tesis de maestría en proceso
1. Ariana Cruz Trejo. Asesores: Francisco Javier Zaragoza Martínez y
Rolando Menchaca. “Utilización de algoritmos de aproximación para
mejorar el desempeño de sistemas distribuidos”. Maestría en Ciencias
de la Computación, Centro de Investigación en Computación, IPN.
2. Diego E. Hernández González. Asesor: Ana Lilia Laureano Cruces.
“Influencia de las emociones en el proceso de toma de decisiones”.
Posgrado en Ciencia e Ingeniería de la Computación, IIMAS, UNAM.
3. Federico Lugo Olguín. Asesor: Ana Lilia Laureano Cruces. “El papel
de las emociones en la consciencia artificial”. Posgrado en Ciencia e
Ingeniería de la Computación, IIMAS, UNAM.
4. Gabriel Policroniades Chilpulli. Asesor: Javier Ramírez Rodríguez.
“Un algoritmo de búsqueda tabú para el problema de asignación de
vehículos con ventanas de tiempo de atención”. Programa de Maestría
y Doctorado en Ingeniería de Sistemas, Facultad de Ingeniería, UNAM.
5. Perla Velasco Santos. Asesores: Ana Lilia Laureano Cruces y Miguel
Angel Herrera Bautista. “Diseño de un agente pedagógico”. Posgrado
de Diseño: Nuevas Tecnologías. UAM Azcapotzalco.
40

6. Tanya Itzel Arteaga Ricci. Asesor: Javier Ramírez Rodríguez.
“Heurísticos para el problema de asignación de salones a cursos de la
DICyG-FI”. Programa de Maestría y Doctorado en Ingeniería de
Sistemas, Facultad de Ingeniería, UNAM.
41

Proyectos terminales concluidos de Ingeniería en Computación
1. García Rodríguez, Luis Ernesto. Asesor: Francisco Javier Zaragoza
Martínez. “Obtención de una medida cuantitativa de similitud de
códigos fuente escritos en lenguaje C”. 2007 Primavera.
2. Castro Campos, Rodrigo Alexander. Asesor: Francisco Javier
Zaragoza Martínez. “Evaluador de programas fuente en lenguaje C
con entradas y salidas descritas mediante una cadena de formato”.
2007 Otoño.
3. González Sánchez, Rubén. Asesor: Francisco Javier Zaragoza
Martínez. “Distribuciones alternativas de letras en un teléfono
celular”. 2008 Primavera.
4. Rodríguez Villalobos, Cynthia Adriana. Asesor: Francisco Javier
Zaragoza Martínez. “Algoritmos para la coloración robusta de
árboles binarios”. 2008 Primavera.
5. Pérez Pérez, Sergio Luis. Asesor: Francisco Javier Zaragoza
Martínez. “Adaptación del detector de copias para códigos fuente
escritos en C++ y Java”. 2008 Primavera.
6. Vega Quiroz, Carlos Alejandro. Asesor: Risto Fermín Rangel Kuoppa.
“Reconstrucción 3D de objetos reales mediante adquisición calibrada
de su contorno”. 2008 Otoño.
7. González Fuentes, Eric Alan. Asesor: Risto Fermín Rangel Kuoppa.
“Simulador de adquisición automática de objetivo para tiro”. 2008
Otoño.
8. Olaguibert Segura, Carlos Alberto. Asesor: Francisco Javier
Zaragoza Martínez. “Generación de polígonos con triangulaciones
ortogonales”. 2009 Invierno.
9. Villegas Hernández, Joel David. Asesor: Francisco Javier Zaragoza
Martínez. “Transmisión de mensajes en archivos de imágenes y texto
usando esteganografía”. 2009 Invierno.
10.García Isario, David. Asesor: Francisco Javier Zaragoza Martínez.
“Administración de cuentas para cursos en un servidor Linux”. 2009
Invierno.
42

11.Frausto Benítez, Iván. Asesores: Pedro Lara Velázquez y María
Lizbeth Gallardo López. “Implementación de un algoritmo de búsqueda
tabú para resolver el problema de coloración robusta”. 2009
Primavera.
12.Díaz Cabrera, Fausto Mario. Asesor: Risto Fermín Rangel Kuoppa.
“Clasificador de objetos en banda infinita por medio de procesamiento
digital de imágenes”. 2009 Primavera.
13.Bañuelos Hernández, Orlando Hiram y Aguilar Herrera, Javier. Asesor:
Risto Fermín Rangel Kuoppa. “Sistema de inventario y ventas para
tlapalería con pronóstico de mercado”. 2009 Primavera.
14.Vázquez Cortés, Alberto Alejandro. Asesor: Pedro Lara Velázquez.
“Algoritmo evolutivo para el problema de coloración difusa”. 2009
Otoño.
15.Morales León, Alejandro. Asesor: Francisco Javier Zaragoza
Martínez. “Algoritmo para la predicción de mensajes de texto en
español escritos en teléfono celular”. 2009 Otoño.
16.Adriano Rivas, Claudia Maribel. Asesor: Francisco Javier Zaragoza
Martínez. “Esteganografía de mensajes de texto en párrafos
justificados”. 2010 Invierno.
17.Barboza García, Miriam. Asesor: Francisco Javier Zaragoza
Martínez. “Esteganografía de texto en audio WAV sin compresión”.
2010 Invierno.
18.Delgado Castro, María Esther y Sanabria Barrios, César Ulises. Asesor:
Pedro Lara Velázquez. “Un algoritmo estocástico para la modelación
de juegos de mesa”. 2010 Primavera.
19.Ramírez Ramírez, Silvestre. Asesor: Rafael López Bracho. “Una
implementación gráfica de algunos problemas de programación lineal”.
2010 Primavera.
20.Limón López, Eric Jesualdo. Asesor: Francisco Javier Zaragoza
Martínez. “Distribución alternativa de letras en teclado de PC para
escritura en español”. 2010 Primavera.
21.López Rubio, Daniel y Hermosillo García, Francisco. Asesor: Francisco
Javier Zaragoza Martínez. “Generación y solución de rompecabezas
Rush Hour”. 2010 Primavera.
43

22.Marín Díaz, Lidia. Asesor: Oscar Herrera Alcántara. “Sistema de
reconocimiento del alfabeto dactilológico utilizando procesamiento de
imágenes”. 2010 Primavera.
23.Rojas Sandoval, Miguel Angel. Asesor: Risto Fermín Rangel Kuoppa.
“Algoritmo para acoplamiento automático por similitudes de imágenes
digitales”. 2010 Primavera.
24.Ayala Meza, Fernando. Asesor: Risto Fermín Rangel Kuoppa.
“Aplicación de realidad aumentada: Marcador de señales de tránsito”.
2010 Primavera.
25.Hernández Hernández, Fabrizio Alonso y Hernández Piña, Hugo César.
Asesor: Francisco Javier Zaragoza Martínez. “Plataforma de juego
programable para Quoridor”. 2010 Primavera.
26.Bocanegra Rodríguez, Julio Alfonso y Tovar González, Yolanda. Asesor:
Francisco Javier Zaragoza Martínez. “Visualización de algoritmos
de ordenamiento y búsqueda interna con Tikz”. 2010 Primavera.
27.Alvarado Díaz, Eduardo y Morales Vega, Erika. Asesor: Pedro Lara
Velázquez. “Un algoritmo GRASP para el problema de coloración
difusa”. 2010 Otoño.
28.Rivera Bernal, Sergio. Asesor: Oscar Herrera Alcántara. “Sistema
clasificador de archivos de música usando el concepto de memoria
asociativa”. 2010 Otoño.
29.Vázquez Leal, Edgar Ismael. Asesor: Risto Fermín Rangel Kuoppa.
“Modificación de algoritmo de trazado de rayos para simular
deformaciones en objetos 3D”. 2010 Otoño.
30.Ugalde Anaya, Juan Luis. Asesor: Oscar Herrera Alcántara. “Sistema
clasificador de documentos de proyectos terminales usando el
concepto de memoria asociativa”. 2011 Invierno.
31. Valencia Arana, Marco Edgar. Asesor: Francisco Javier Zaragoza
Martínez. “Esteganografía de archivos usando redundancia cíclica en
imágenes JPEG”. 2011 Invierno.
32.Hernández Arias, Maritza. Asesor: Oscar Herrera Alcántara.
“Sistema interoperable para compartir información entre sistemas web
con autocompletado de formularios”. 2011 Invierno.
44

33.Claudio Vargas, Oscar. Asesor: Oscar Herrera Alcántara.
“Implementación de una aplicación software para procesamiento de
imágenes con wavelets y bancos de filtros paramétricos de
reconstrucción perfecta”. 2011 Invierno.
34.Torres Jiménez, Pedro Eduardo. Asesor: Francisco Javier Zaragoza
Martínez. “Algoritmo de búsqueda de configuraciones de enlaces
ortogonales en dos y tres dimensiones”. 2011 Invierno.
35.Montaño Ayala, Oscar Xahil. Asesor: Risto Fermín Rangel Kuoppa.
“Implementación de motor de juego para juegos tipo Tower Defense”.
2011 Primavera.
36.Urbán Rivero, Luis Eduardo. Asesor: Rafael López Bracho.
“Implementación de un modelo heurístico para resolver el problema de
las rutas vehiculares”. 2011 Primavera.
37.Rangel Reyes, Julio César. Asesor: Risto Fermín Rangel Kuoppa.
“Simulador de cuerpos rígidos: esfera y terreno accidentado”. 2011
Primavera.
38.García Avilés, Marco Emmanuel. Asesor: Risto Fermín Rangel
Kuoppa. “Software para validación antropométrica por procesamiento
digital de imágenes”. 2011 Primavera.
39.Chávez Sanabria, Karla Nayeli. Asesor: Francisco Javier Zaragoza
Martínez. “Transmisión de mensajes de texto en audio ogg usando
esteganografía”. 2011 Primavera.
40.Díaz Jiménez, Cristina Alicia. Asesor: Oscar Herrera Alcántara.
“Lenguaje de manipulación y minería de datos”. 2011 Primavera.
Proyectos terminales concluidos de Ingeniería Industrial
1. Meléndez Bernal, Rodrigo Norbey. Asesor: Pedro Lara Velázquez.
“Propuesta de optimización para la asignación de los recursos de
ventas en un área de negocio de una institución financiera”. 2007
Primavera.
2. Mendoza Guillén, Adriana. Asesor: Rafael López Bracho. “Método
Heurístico para el problema de distribución de planta”. 2010 Invierno.
45

3. Cortés Aguilar, Joel Ángel. Asesor: Rafael López Bracho.
“Optimización de rutas empleadas para la distribución de productos”.
2011 Invierno.
Proyectos terminales concluidos de Ingeniería Ambiental
1. Gómez Alvarado, Alicia del Carmen. Pedro Lara Velázquez y Luis
Fernando Hoyos Reyes. “Evaluación de las medidas de control de la
calidad del aire mediante Cadenas de Markov” 2009 Otoño.
2. Martínez Escobar, Rubén. Asesores: Pedro Lara Velázquez y Luis
Fernando Hoyos Reyes. “Evaluación de medidas de control de
contaminantes atmosféricos utilizando un modelo de Cadenas de
Markov” 2009 Primavera.
46

ANEXO C
Desglose de resultados de investigación
Producción de 2011
Artículo internacional
Jorge Vivaldi, Iria da Cunha, and Javier Ramírez. (2011). The
REGSummarization System with Question Reformulation at QA@INEX Track
2010. S. Geva et al. (Eds.): LNCS 6932: 295-302.Springer-Verlag Berlin,
Heidelberg.
Miguel Ángel Gutiérrez Andrade, Pedro Lara Velázquez, Rafael López
Bracho y Javier Ramírez Rodríguez. Heuristics for the robust coloring
problem, aceptado en la Revista Matemática: Teoría y Aplicaciones. Indizada
en ZentralblattMath y Latindex.
Sergio G. de los Cobos Silva, Miguel A. Gutiérrez Andrade, Pedro Lara
Velázquez. Análisis borroso del impacto del índice de inflación y de la
cotización del dólar sobre el índice de confianza en México. Estocástica:
Finanzas y Riesgo. Año 1 No. 1 enero-junio 2010. Revista arbitrada.
"Variants of the mixed postman problem solvable using linear
programming", Francisco Javier Zaragoza Martínez y Rafael López
Bracho, aceptado en Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones, 2011.
Indizada en ZentralblattMath y Latindex.
"Solving the Lookup Problem for Non-Member Functions in Presence of
Namespaces", Francisco Javier Zaragoza Martínez, Rodrigo Castro y
Germán Téllez, Research in Computing Science, Volumen 53, 2011. Indizada
en Latindex.
Ponencia en congreso nacional
"Un problema de geometría, combinatoria y teoría de números", Francisco
Javier Zaragoza Martínez, David Flores y Sergio Pérez, XLIV Congreso
Nacional de la Sociedad Matemática Mexicana, San Luis Potosí, México, 9 a
14 de octubre de 2011.
"Solving the Lookup Problem for Non-Member Functions in Presence of
Namespaces", Francisco Javier Zaragoza Martínez, Rodrigo Castro y
47

Germán Téllez, enviado a ENC 2011, Toluca, México, 21 a 25 de marzo de
2011.
"Encajes primitivos de gráficas planas sencillas", Francisco Javier
Zaragoza Martínez, Gloria Aguilar y Sergio Pérez, XXVI Coloquio de Teoría
de las Gráficas, Combinatoria y sus Aplicaciones, Pachuca, México, 28 de
febrero a 4 de marzo de 2011.
Producción de 2010
Artículo internacional
"A Bound on the Size of Irreducible Quadrangulations", Francisco Javier
Zaragoza Martínez y Gloria Aguilar, Morfismos, 2010. Indizada en Latindex.
Roman Mora Gutiérrez, Javier Ramírez Rodríguez, Mayra Elizondo Cortés.
Heurística para solucionar el problema de alineamiento múltiple de
secuencias, aceptado en la Revista Matemática: Teoría y Aplicaciones,
indizada en ZentralblattMath y Latindex.
Carlos Pérez de la Cruz, Javier Ramírez Rodríguez. Un algoritmo genético
para un problema de horarios con restricciones especiales, aceptado en la
Revista Matemática: Teoría y Aplicaciones, indizada en ZentralblattMath y
Latindex.
Miguel Ángel Gutiérrez Andrade, Pedro Lara Velázquez, Rafael López
Bracho y Javier Ramírez Rodríguez. Heuristics for the robust coloring
problem, aceptado en la Revista Matemática: Teoría y Aplicaciones, indizada
en ZentralblattMath y Latindex.
Beatríz Bernábe Loranca, José Espinosa Rosales, Javier Ramírez
Rodríguez, María Osorio Lama. (2010). Un análisis estadístico comparativo
de Recocido Simulado y Búsqueda de Vecindad Variable para el problema de
agregación geográfica. Aceptado en la revista Computación y Sistemas.
Indizada en Índice de Revistas Mexicanas de Investigación Científica y
Tecnológica del CONACYT, entre otros.
Memoria de congreso internacional
"Parallel Block Comparison for Fractal Image Compression", Francisco
Javier Zaragoza Martínez, Oscar Alvarado, Proceedings of Concapan 2010.
48

"Huffman Coding-Based Compression Unit for Embedded Systems",
Francisco Javier Zaragoza Martínez, Oscar Alvarado y Marco Soto,
Proceedings of ReConFig 2010.
"Isometric Transformation Unit for an Embedded System on an FPGA",
Francisco Javier Zaragoza Martínez, Oscar Alvarado, Proceedings of
ICIAS 2010.
Ponencia en congreso internacional
"Huffman Coding Compression Unit for Embedded Systems", Francisco
Javier Zaragoza Martínez, Oscar Alvarado y Marco Soto, ReConFig 2010,
Cancún, México, 6 a 8 de diciembre de 2010.
"Primitive Drawings of Small Planar Graphs", Francisco Javier Zaragoza
Martínez, Sergio Pérez, ACCOTA 2010, Playa del Carmen, México, 22 a 26
de noviembre de 2010.
"Parallel Block Comparison for Fractal Image Compression", Francisco
Javier Zaragoza Martínez, Oscar Alvarado, XXX Concapan, San José, Costa
Rica, 17 a 20 de noviembre de 2010.
"Isometric Transformation Unit for an Embedded System on an FPGA",
Francisco Javier Zaragoza Martínez, Oscar Alvarado, 1st International
Congress on Instrumentation and Applied Sciences, Cancún, México, 26 a 29
de octubre de 2010.
"Variants of the mixed postman problem solvable using linear
programming", Francisco Javier Zaragoza Martínez, Rafael López, XVII
SIMMAC, San Pedro, Costa Rica, 16 a 19 de febrero de 2010.
Ponencia en congreso nacional
"Encajes primitivos de gráficas planas pequeñas", Francisco Javier
Zaragoza Martínez, David Flores y Sergio Pérez, XLIII Congreso Nacional
de la Sociedad Matemática Mexicana, Tuxtla Gutiérrez, México, 2 a 6 de
noviembre de 2010.
"Gráficas unimodulares", Francisco Javier Zaragoza Martínez, Gloria
Aguilar, XXV Coloquio de Teoría de Gráficas, Combinatoria y sus
Aplicaciones, Querétaro, México, 1 a 5 de marzo de 2010.
"Algoritmo para la predicción de mensajes de texto en español escritos en
teléfono celular", Francisco Javier Zaragoza Martínez, Alejandro Morales,
49

XXV Coloquio de Teoría de Gráficas, Combinatoria y sus Aplicaciones,
Querétaro, México, 1 a 5 de marzo de 2010.
"Esteganografía de mensajes de texto en párrafos justificados", Francisco
Javier Zaragoza Martínez, Claudia Adriano, XXV Coloquio de Teoría de
Gráficas, Combinatoria y sus Aplicaciones, Querétaro, México, 1 a 5 de
marzo de 2010.
Producción de 2009
Artículo internacional
Lara, P., López, R., Ramírez, J., Yáñez, J., A MODEL FOR TIMETABLING
PROBLEMS WITH PERIOD SPREAD CONSTRAINTS. Journal of Operational
Research Society. Aceptado en octubre de 2009. Indizada en el Science
Citation Index.
Hoyos, L.F., Lara, P., Ortiz, E.,López, R., González, J.I., Evaluation on air
pollution control policies in Mexico City using finite Markov Chain
Observation Model. Revista de Matemáticas:Teoría y Aplicaciones, Vol.16
No.2, JULIO-DICIEMBRE (2009), ISSN 1409-2433, CIMPA, UCR, CCSS, (COSTA
RICA), Indizada en Zentralblattmath y LaTindex.
Bernabé, B., Ramírez, J., Espinoza, J., Osorio, M.A., Aceves, R.R., AN
ADJUSTED VARIABLE NEIGHBORHOOD SEARCH ALGORITHM APPLIED TO THE
GEOGRAPHICAL CLUSTERING PROBLEM. Advances in Computer Science and
Engineering. ISSN 1870-4096, Vol. 42, 2009, pp. 113-125. Indizada en
LaTindex.
M. Mora-Torres, A. Laureano-Cruces, J. Ramirez-Rodriguez, G. Espinosa-
Paredes. Analysis and design of the representation of the knowledge for the
implementation of a distributed reasoning. Revista de Matemática: Teoría y
Aplicaciones. Vol. 16, 267-281, 2009.
Oscar Herrera Alcántara, Francisco Javier Zaragoza Martínez.
Incompressibility and lossless data compression: An approach by pattern
discovery. Computación y Sistemas, 2009, 13, 45-60.
L. Gallardo López, P. Lara Velázquez, M. Gutiérrez Andrade, S. de los
Cobos-Silva, B. González-Beltrán. A new collaborative filtering model based
on robust graph coloring for generation of communities. Research in
Computing Science.
Artículo nacional
50

Oscar Herrera Alcántara, A. Kuri. Lossless compression of biological
sequences with evolutionary metadictionaries. MICAI'2009, 8th Mexican
International Conference on Artificial Intelligence 2009, Guanajuato, México,
2009.
B. Carpio Flores, A. Laureano Cruces, R. López Bracho, J. Ramírez
Rodríguez. Heuristics for the economic dispatch problem. 8th Latin-
American Congress: Electricity Generation and Transmission. Ubatuba,
Brazil, 18 al 22 de octubre de 2009.
A. Laureano-Cruces L. Sánchez-Guerrero, M. Mora-Torres, J. Ramírez-
Rodríguez. Escenarios de aplicación para un sistema de aprendizaje
inteligente ligado a las clases de errores. XXII Congreso Nacional y VIII
Congreso Internacional de Informática y Computación de la ANIEI, Ensenada,
México, 21 al 23 de octubre del 2009.
D. Hernández-González, A. Laureano-Cruces. Influencia de las emociones
durante una partida de ajedrez. XXII Congreso Nacional y VIII Congreso
Internacional de Informática y Computación de la ANIEI, Ensenada, México,
21 al 23 de octubre del 2009.
J. Clemente González, A. Laureano-Cruces. Modelo cognitivo emocional
para la representación del ascenso jerárquico en los chimpancés. XXII
Congreso Nacional y VIII Congreso Internacional de Informática y
Computación de la ANIEI, Ensenada, México, 21 al 23 de octubre del 2009.
A. Laureano-Cruces, J. Cabrera-López, M. Mora-Torres. Simulando el
camino de las emociones. XXII Congreso Nacional y VIII Congreso
Internacional de Informática y Computación de la ANIEI, Ensenada, México,
21 al 23 de octubre del 2009.
I. Méndez-Gurrola, A. Laureano-Cruces, J. Sánchez de Antuñano, F. de
Arriaga-Gómez. Aplicaciones de apoyo a pacientes con Alzheimer. XXII
Congreso Nacional y VIII Congreso Internacional de Informática y
Computación de la ANIEI, Ensenada, México, 21 al 23 de octubre del 2009.
P. Velasco-Santos, L. Sánchez-Guerrero, A. Laureano-Cruces, M. Mora-
Torres. Un diseño de interfaz: tomando en cuenta los estilos de aprendizaje.
XXII Congreso Nacional y VIII Congreso Internacional de Informática y
Computación de la ANIEI, Ensenada, México, 21 al 23 de octubre del 2009.
L. Sánchez-Guerrero, A. Laureano-Cruces, M. Mora-Torres, J. Ramírez-
Rodríguez. An intelligent learning system within a learning object. E-Learn
51

2009, World Conference on E-Learning in Corporate Government,
Healthcare, Higher Education, Vancouver, Canada, 26 al 30 de octubre de
2009.
A. Laureano-Cruces, M. Mora-Torres, J. Ramírez-Rodríguez, F. Gamboa-
Rodríguez. Emotions as an element that maximizes the effectiveness of a
pedagogical agent. E-Learn 2009, World Conference on E-Learning in
Corporate Government, Healthcare, & Higher Education, Vancouver, Canada,
26 al 30 de octubre de 2009.
F. Zaragoza. Approximation Algorithms for the Mixed Postman Problem with
Restrictions on the Arcs, INOC 2009, International Network Optimization
Conference.
David Flores-Peñaloza and Francisco Javier Zaragoza Martínez. Every
four-colorable graph is isomorphic to a subgraph of the visibility graph of the
integer lattice. In Proceedings of the 21st Canadian Conference on
Computational Geometry (CCCG2009), pages 91-94, 2009.
Lara, P., Gallardo, L. Gutierrez M.A., De-los-Cobos, S. y Gonzalez B.A. A NEW
COLLABORATIVE FILTERING MODEL BASED ON ROBUST GRAPH COLORING
FOR GENERATION OF COMMUNITIES. Proceedings of the MICAI 2009.
Rincón, E., Lara, P., Gutierrez M.A., De-los-Cobos, S. UN MODELO DE
OPTIMIZACION MULTIOBJETIVO DISCRETO PARA EL DISEÑO DE ZONAS
ELECTORALES. Proceedings of the SIGEF 2009, España.
Carpio, B., Laureano, A.L., López-Bracho, R., Ramírez, J., HEURISTICS
FOR THE ECONOMIC DISPATCH PROBLEM. Proceedings of the 8th Latin-
American Congress: Electricity Generation and Transmission. Octubre de
2009, Ubatuba, Brasil.
Ponencia en congreso internacional
Lara, P., Gallardo, L. Gutierrez M.A., De-los-Cobos, S. y Gonzalez B.A. A NEW
COLLABORATIVE FILTERING MODEL BASED ON ROBUST GRAPH COLORING
FOR GENERATION OF COMMUNITIES. 8th Mexican International Conference
on Artificial Intelligence MICAI 2009.
Lara, P., Gutierrez M.A., De-los-Cobos, S. UN MODELO DE OPTIMIZACION
MULTIOBJETIVO DISCRETO PARA EL DISEÑO DE ZONAS ELECTORALES. SIGEF
2009, Lugo, España.
52

Carpio, B., Laureano, A.L., López-Bracho, R., Ramírez, J., HEURISTICS
FOR THE ECONOMIC DISPATCH PROBLEM. 8th Latin-American Congress:
Electricity Generation and Transmission. Octubre de 2009, Ubatuba, Brasil.
O. Herrera, A. Kuri. Lossless compression of biological sequences with
evolutionary metadictionaries. MICAI'2009, 8th Mexican International
Conference on Artificial Intelligence 2009, Guanajuato, México, 2009.
B. Carpio Flores, A. Laureano Cruces, R. López Bracho, J. Ramírez
Rodríguez. Heuristics for the economic dispatch problem. 8th Latin-
American Congress: Electricity Generation and Transmission. Ubatuba,
Brazil, 18 al 22 de octubre de 2009.
A. Laureano-Cruces L. Sánchez-Guerrero, M. Mora-Torres, J. Ramírez-
Rodríguez. Escenarios de aplicación para un sistema de aprendizaje
inteligente ligado a las clases de errores. XXII Congreso Nacional y VIII
Congreso Internacional de Informática y Computación de la ANIEI, Ensenada,
México, 21 al 23 de octubre del 2009.
D. Hernández-González, A. Laureano-Cruces. Influencia de las emociones
durante una partida de ajedrez. Congreso Nacional y VIII Congreso
Internacional de Informática y Computación de la ANIEI, Ensenada, México,
21 al 23 de octubre del 2009.
J. Clemente González, A. Laureano-Cruces. Modelo cognitivo emocional
para la representación del ascenso jerárquico en los chimpancés. XXII
Congreso Nacional y VIII Congreso Internacional de Informática y
Computación de la ANIEI, Ensenada, México, 21 al 23 de octubre del 2009.
A. Laureano-Cruces, J. Cabrera-López, M. Mora-Torres. Simulando el
camino de las emociones. XXII Congreso Nacional y VIII Congreso
Internacional de Informática y Computación de la ANIEI, Ensenada, México,
21 al 23 de octubre del 2009.
I. Méndez-Gurrola, A. Laureano-Cruces, J. Sánchez de Antuñano, F. de
Arriaga-Gómez. Aplicaciones de apoyo a pacientes con Alzheimer. XXII
Congreso Nacional y VIII Congreso Internacional de Informática y
Computación de la ANIEI, Ensenada, México, 21 al 23 de octubre del 2009.
P. Velasco-Santos, L. Sánchez-Guerrero, A. Laureano-Cruces, M. Mora-
Torres. Un diseño de interfaz: tomando en cuenta los estilos de aprendizaje.
XXII Congreso Nacional y VIII Congreso Internacional de Informática y
Computación de la ANIEI, Ensenada, México, 21 al 23 de octubre del 2009.
53

L. Sánchez-Guerrero, A. Laureano-Cruces, M. Mora-Torres, J. Ramírez-
Rodríguez. An intelligent learning system within a learning object. E-Learn
2009, World Conference on E-Learning in Corporate Government,
Healthcare, & Higher Education, Vancouver, Canada, 26 al 30 de octubre de
2009.
A. Laureano-Cruces, M. Mora-Torres, J. Ramírez-Rodríguez, F. Gamboa-
Rodríguez. Emotions as an element that maximizes the effectiveness of a
pedagogical agent. E-Learn 2009, World Conference on E-Learning in
Corporate Government, Healthcare, & Higher Education, Vancouver, Canada,
26 al 30 de octubre de 2009.
F. Zaragoza, D. Flores. Every Four-Colorable Graph is Isomorphic to a
Subgraph of the Visibility Graph of the Integer Lattice, CCCG 09, Vancouver,
Canada, 17 a 19 de agosto de 2009.
F. Zaragoza. Approximation Algorithms for the Mixed Postman Problem
with Restrictions on the Arcs. INOC 2009, International Network Optimization
Conference ,Pisa, Italia, 26 a 29 de abril de 2009.
Ponencia en congreso nacional
F. Zaragoza, G. Aguilar. Triangulaciones unimodulares de polígonos. XXIV
Coloquio de Teoría de Gráficas, Combinatoria y sus Aplicaciones, Hermosillo,
México, 2 a 6 de marzo de 2009.
Ponencia en evento local
López-Bracho, R., Rodríguez, M.G., Flores, D.A., LA TEORIA DE GRAFICAS.
UN ENFOQUE ARTISTICO EN EL MODELADO DE PROBLEMAS. Cartel
presentado en la FERIA DE MATEMATICAS 2009, UAM-Azc., octubre de 2009.
Ramírez, Javier, CONJUNTOS IMPRECISOS. Seminario Café Académico,
UAM-Azc., noviembre 2009.
Producción de 2008
Artículo internacional
Pedro Lara, Lizbeth Gallardo, Miguel Gutiérrez, Sergio de los Cobos.
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coloración robusta. Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones (RMTA),
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