Escuela de Invierno IV

Resumen

Los próximos días 21 y 22 de noviembre de 2024, tendrá lugar la IV Escuela de invierno en optimización heurística. Estas jornadas están dirigidas a estudiantes de doctorado en el área de optimización y áreas afines, si bien son bienvenidos todos los miembros de la comunidad que deseen acercarse con interés en las heurísticas. En esta ocasión, tras las ediciones de 2018 (Valencia), 2019 (Madrid), 2022 (Burgos) toma el relevo la ciudad de Sevilla (2024)

Fecha
nov. 21, 2024 12:00 AM — nov. 22, 2024 12:00 AM
Localización
Sevilla, Spain
Ctra. de Utrera, 1, 41013 Sevilla, Sevilla,

Los próximos días 21 y 22 de noviembre de 2024, tendrá lugar la IV Escuela de invierno en optimización heurística. Estas jornadas están dirigidas a estudiantes de doctorado en el área de optimización y áreas afines, si bien son bienvenidos todos los miembros de la comunidad que deseen acercarse con interés en las heurísticas.

En esta ocasión, tras las ediciones de 2018 (Valencia), 2019 (Madrid), 2022 (Burgos) toma el relevo la ciudad de Sevilla (2024) bajo la organización de los compañeros Ana Dolores López Sánchez, Alfredo García Hernández-Díaz y Eva Barrena Algara (de la Universidad Pablo de Olavide, Sevilla) y en colaboración con RedHEUR y el Grupo de Trabajo de Heurísticas de la SEIO.

La inscripción en la escuela es GRATUITA para todos los asistentes. Además, se ofrece alojamiento, también gratuito, en habitación compartida para quienes lo deseen, hasta completar aforo. Disponemos también de 10 becas de transporte para estudiantes que no dispongan de otra financiación.

La Escuela de Invierno tendrá tres tipos de actividades:

  • Tutoriales/Talleres (ponentes invitados)
  • Sesiones metodológicas (ponentes invitados)
  • Exposición y debate del trabajo en curso (estudiantes de doctorado)

Los tutoriales/talleres/sesiones metodológicas estarán impartidos por doctores expertos en optimización heurística y tendrán una finalidad teórico-práctica relacionada con la exploración de herramientas/técnicas de utilidad durante el proceso de investigación. Por último, durante la exposición y debate de trabajos en curso, los estudiantes de doctorado o recién doctores que así lo deseen (animamos a todos ellos a que lo hagan) expondrán el trabajo que están realizando en la actualidad y su problemática, para discutirlos conjuntamente, aportar ideas y recibir retroalimentación por parte de un panel experto.

El programa tentativo se publicará en unos días. No obstante, está previsto que las actividades comiencen el jueves día 21 de noviembre, a primera hora de la tarde (dejando así la mañana para llegar a Sevilla) y finalicen el viernes 22 a mediodía.

La escuela cuenta con becas de alojamiento para estudiantes interesados (asignadas por orden de solicitud y con preferencia para los estudiantes que expongan su trabajo, así como para investigadores que carezcan de financiación de proyectos). Aquellas personas interesadas en asistir deberán inscribirse a través del siguiente formulario:

https://forms.office.com/e/3QhqX2DcUM

En el caso de que deseen exponer su trabajo deberán proporcionar un título y abstract (máximo 300 palabras) de su ponencia a través del formulario anterior. Fecha límite de inscripción: 30 de octubre de 2024. ¡Os esperamos en Sevilla!

Nicolás Rodríguez Uribe
Nicolás Rodríguez Uribe
Doctor en Inteligencia Artificial

Nicolás Rodríguez Uribe se graduó como Ingeniero en Informática en la Universidad Rey Juan Carlos en 2015. Posteriormente, completó el Máster Universitario en Ingeniería de Sistemas de Decisión en 2018 y obtuvo su Doctorado en Inteligencia Artificial por la misma universidad en 2022. Sus principales intereses de investigación se enfocan en heurísticas y metaheurísticas, optimización combinatoria, algoritmos trayectoriales, algoritmos genéticos y problemas multiobjetivo. Es miembro del grupo de investigación de alto rendimiento en algoritmos de optimización (GRAFO) de la Universidad Rey Juan Carlos. La mayoría de sus publicaciones tratan sobre el desarrollo de procedimientos heurísticos y metaheurísticos para resolver problemas complejos de optimización.