Eduardo García Pardo | GRAFO Research Group

A Competitive Platform for Automated Evaluation of Optimization Algorithms in Computing Education

Wed, 01 Jul 2026 00:00:00 +0000

Optimizing the two-dimensional bandwidth problem under the maximum norm using exact and heuristic approaches

Mon, 01 Jun 2026 00:00:00 +0000

Optimización en la selección de activos en operaciones de financiación estructurada respaldadas por activos

Tue, 20 Jan 2026 00:00:00 +0000

Investigadores principales: J. Manuel Colmenar, Eduardo García Pardo
Departamento: Informática y Estadística
Entidad financiadora: Información confidencial (not disclosed)
Periodo: enero 2026 – julio 2026

Descripción

Este proyecto de I+D por contrato aborda la optimización de la selección de activos en el contexto de operaciones de financiación estructurada respaldadas por activos (asset-backed structured finance). Se desarrollan modelos y algoritmos de optimización que permiten seleccionar carteras de activos de forma eficiente, satisfaciendo los criterios financieros y de riesgo propios de este tipo de operaciones.

Por razones de confidencialidad, no se facilita información adicional sobre la entidad contratante ni los detalles específicos del proyecto.

Heurísticas contra el caos aéreo: un caso real de resolución de incidencias operativas en una aerolínea

Thu, 01 Jan 2026 00:00:00 +0000

Mathematical formulation and heuristic methods for the Min--Max Sitting Arrangement Problem in the Cycle

Thu, 01 Jan 2026 00:00:00 +0000

Multi-objective Variable Neighborhood Descent for the Inference of Test Models from User Bug Reports in Software Systems

Thu, 01 Jan 2026 00:00:00 +0000

Variable Formulation Search for the Cyclic Min-Max Sitting Arrangement Problem

Thu, 01 Jan 2026 00:00:00 +0000

Ciencia de la Computación para la Optimización de la Cadena de Suministro

Mon, 01 Sep 2025 00:00:00 +0000

Investigadores principales: Jesús Sánchez-Oro Calvo, Eduardo García Pardo
Entidad financiadora: Agencia Estatal de Investigación
Referencia externa: PID2024-160226OB-C22
Referencia interna: M4027
Duración: 01/09/2025 – 31/08/2028

Resumen:

La optimización de la cadena de suministro constituye uno de los grandes desafíos de la logística moderna. Este proyecto aborda dicho problema desde la perspectiva de la ciencia de la computación, aplicando técnicas avanzadas de optimización combinatoria y metaheurísticas para mejorar la planificación, coordinación y eficiencia de los distintos eslabones de la cadena: aprovisionamiento, producción, distribución y gestión del inventario. El objetivo es desarrollar modelos y algoritmos que permitan obtener soluciones de alta calidad en entornos dinámicos y con múltiples restricciones, contribuyendo a la reducción de costes y a la mejora de la sostenibilidad de las operaciones logísticas.

Multi-armed bandit for the cyclic minimum sitting arrangement problem

Tue, 01 Jul 2025 00:00:00 +0000

Graph Layout Problems

Wed, 01 Jan 2025 00:00:00 +0000

Heurı́sticas multiarranque para el problema de CMMSA

Wed, 01 Jan 2025 00:00:00 +0000

Método constructivo para la generación de modelos de comportamiento a partir de reportes de usuario en sistemas software

Wed, 01 Jan 2025 00:00:00 +0000

Search-Based Software Engineering Problems

Wed, 01 Jan 2025 00:00:00 +0000

Multi-objective general variable neighborhood search for software maintainability optimization

Mon, 01 Jul 2024 00:00:00 +0000

Strategic oscillation tabu search for improved hierarchical graph drawing

Sat, 01 Jun 2024 00:00:00 +0000

WORDLE IN THE CLASSROOM: A GAME-CHANGING APPROACH TO ACTIVE LEARNING

Fri, 01 Mar 2024 00:00:00 +0000

General Variable Neighborhood Search for the optimization of software quality

Thu, 01 Feb 2024 00:00:00 +0000

Optimización de la producción mediante dimensionado de lotes y planificación en líneas de producción paralelas

Thu, 01 Feb 2024 00:00:00 +0000

Investigadores principales: Sergio Cavero, Eduardo G. Pardo
Tipo: Contrato-Proyecto I+D
Entidad financiadora: Información confidencial (not disclosed)
Periodo: febrero 2024 – diciembre 2024

Descripción

Este proyecto de I+D por contrato aborda la optimización de procesos productivos industriales, concretamente el problema conjunto de dimensionado de lotes (lot-sizing) y planificación de la producción en líneas paralelas. Se diseñan modelos y algoritmos para minimizar costes y tiempos de producción respetando las restricciones de capacidad y plazos de entrega.

Por razones de confidencialidad, no se facilita información adicional sobre la entidad contratante ni los detalles específicos del proyecto.

Solving a short sea inventory routing problem in the oil industry

Thu, 01 Feb 2024 00:00:00 +0000

A Variable Formulation Search Approach for Three Graph Layout Problems

Mon, 01 Jan 2024 00:00:00 +0000

A Variable Neighborhood Search Approach for the S-labeling Problem

Mon, 01 Jan 2024 00:00:00 +0000

Exploring the Integration of General Variable Neighborhood Search with Exact Procedures for the Optimization of the Order Batching Problem

Mon, 01 Jan 2024 00:00:00 +0000

Optimization of Fairness and Accuracy on Logistic Regression Models

Mon, 01 Jan 2024 00:00:00 +0000

The time-window strategy in the online order batching problem

Sun, 01 Oct 2023 00:00:00 +0000

BVNS for the Minimum Sitting Arrangement Problem in a Cycle

Sun, 01 Jan 2023 00:00:00 +0000

Multi-objective Variable Neighborhood Search for Improving Software Modularity

Sun, 01 Jan 2023 00:00:00 +0000

Order Batching Problems: taxonomy and literature review

Sun, 01 Jan 2023 00:00:00 +0000

Variable Neighborhood Descent for Software Quality Optimization

Sun, 01 Jan 2023 00:00:00 +0000

Efficient iterated greedy for the two-dimensional bandwidth minimization problem

Thu, 01 Sep 2022 00:00:00 +0000

SCOOP – Computer Science for Supply Chain OptimizatiOn Problems

Fri, 24 Jun 2022 00:00:00 +0000

Investigador principal: Eduardo García Pardo y Jesús Sánchez-Oro Calvo Entidades financiadoras: Ministerio de Economía y Competitividad (PID2021-125709OA-C22). Duración: 2022 – 2024.

Resumen:

Esta propuesta científica se centra en resolver problemas NP-Difíciles de optimización que aparecen en el contexto de la cadena de suministro, mediante el uso de una combinación eficiente de técnicas de Investigación de Operaciones e Inteligencia Artificial. La cadena de suministro incluye los recursos, actividades y organizaciones involucradas en el movimiento de materias primas y productos, en su viaje desde los proveedores iniciales hasta los clientes finales.

Dentro de la cadena de suministro, este proyecto se centra en los procesos y sistemas relacionados con los almacenes, incluida la logística de entrada y salida de productos. La optimización de los procesos en este contexto reduce los costes y, por tanto, un aumento de los beneficios. En este proyecto se propone el estudio de cuatro familias de problemas de optimización:

Recogida de pedidos en lotes: esta familia de problemas se centra en las actividades relacionadas con la recogida de pedidos en un almacén cuando la política de recogida sigue una estrategia de agrupación en lotes (varios pedidos se agrupan en un lote antes de iniciarse la ruta de recogida). Existen múltiples variantes de esta familia: offline (estáticos) / online (dinámicos); un operario / múltiples operarios; minimizando diferentes funciones objetivo (tiempo, longitud de ruta, balance de trabajo, costos, etc.).
Enrutamiento: esta familia ocupa un lugar central en la cadena de suministro. En ella hay problemas de enrutamiento vehículos (llamados problemas de enrutamiento nodos) en los que los clientes pueden ser representados por nodos en una red; y problemas de provisión de servicio, en los que el servicio se realiza en los arcos o bordes de una red. Este proyecto se centra en tres variantes de problemas de enrutamiento realistas en el contexto de la cadena de suministro: suficientemente cercano, estocástico y multi-objetivo.
Seguimiento: en la cadena de suministro, existen diversas redes cuya seguridad debe garantizarse: redes de comunicación, redes de transporte o redes de vigilancia. En este contexto, surgen muchos problemas de optimización como: seleccionar una cantidad de puntos que maximicen un área de vigilancia, determinar qué conexiones de red deben reforzarse, o elegir qué almacenes dominan/abastecen a otros.
Almacenamiento y ubicación: en esta línea de investigación se estudia la ubicación de los almacenes (visión estratégica) así como la correcta ubicación de los productos dentro del almacén (visión táctica u operativa según el contexto). Estas aplicaciones pueden abordarse mediante el uso de modelos pertenecientes a la familia de los denominados problemas de diversidad/dispersión. Para solucionar los problemas de optimización antes mencionados, se hará uso de procedimientos heurísticos y metaheurísticos.

Estas técnicas de inteligencia artificial son capaces de proporcionar soluciones aproximadas de alta calidad (algunas veces incluso óptimas) en tiempos de cómputo reducidos. Estas técnicas son adecuadas para abordar tareas de optimización difíciles en escenarios reales, donde la calidad de las soluciones es casi tan importante como el tiempo necesario para encontrarlas.

Este proyecto se basa en la sólida y exitosa colaboración de dos grupos de investigación complementarios: matemáticos (Univ. de Valencia) coordinados por los Profs. Martí y Martínez-Gavara, e informáticos (Univ. Rey Juan Carlos) coordinados por los Profs. Pardo y Sánchez.

A variable neighborhood search approach for cyclic bandwidth sum problem

Fri, 01 Apr 2022 00:00:00 +0000

An efficient heuristic algorithm for software module clustering optimization

Fri, 01 Apr 2022 00:00:00 +0000

Optimization of code caves in malware binaries to evade Machine Learning detectors

Tue, 01 Feb 2022 00:00:00 +0000

A general variable neighborhood search for the cyclic antibandwidth problem

Sat, 01 Jan 2022 00:00:00 +0000

A heuristic approach for the online order batching problem with multiple pickers

Fri, 01 Jan 2021 00:00:00 +0000

BVNS Approach for the Order Processing in Parallel Picking Workstations

Fri, 01 Jan 2021 00:00:00 +0000

Influence of the Alternative Objective Functions in the Optimization of the Cyclic Cutwidth Minimization Problem

Fri, 01 Jan 2021 00:00:00 +0000

Multi-Objective GRASP for Maximizing Diversity

Fri, 01 Jan 2021 00:00:00 +0000

Un enfoque multi-objetivo para el problema de la máxima diversidad

Fri, 01 Jan 2021 00:00:00 +0000

Basic variable neighborhood search for the minimum sitting arrangement problem