Sistema inteligente evolutivo para el análisis y toma de decisiones en un ambiente multicriterio

4CP22-2

Autores/as

Biografía del autor/a

Dynhora-Danheyda Ramírez-Ochoa, Universidad Autónoma de Ciudad Juárez

Ingeniera en Sistemas Computacionales, con Opción Hardware, Maestría en Ingeniería en Sistemas Computacionales con opción Software. Actualmente, profesora de tiempo completo y jefe del Cuerpo Académico de Tecnologías de Seguridad Informática en la Universidad Tecnológica de Chihuahua, donde también ha ocupado diferentes cargos desde coordinador hasta jefe de departamento. Entre sus intereses está el análisis y la toma de decisiones, así como la seguridad en bases de datos.

Luis Pérez-Domínguez, Universidad Autónoma de Ciudad Juárez / Instituto de Ingeniería y Tecnología

B.Sc. en ingeniería industrial en el Instituto Tecnológico de Villahermosa (2000); M.Sc. en ingeniería industrial del Instituto Tecnológico de Ciudad Juárez (2003); doctor en Ciencias de la Ingeniería, en la Universidad Autónoma de Ciudad Juárez (2016). Actualmente es profesor-Investigador en la Universidad Autónoma de Ciudad Juárez. Sus intereses de investigación incluyen la toma de decisiones de criterios múltiples, aplicaciones de conjuntos borrosos y continuos; herramientas de mejora aplicadas en el campo de la fabricación. Miembro de la Sociedad Canadiense de Investigación Operativa (CORS). También miembro de la Sociedad de Matemáticas Industriales y Aplicadas (SIAM).

Erwin Adán Martínez-Gómez, Universidad Autónoma de Ciudad Juárez / Instituto de Ingeniería y Tecnología

Ingeniero Industrial, Instituto Tecnológico de Tapachula (1999); maestría en Ciencias en Ingeniería Industrial, Instituto Tecnológico de Orizaba (2002); doctorado en planeación estratégica y dirección de tecnología, Universidad Popular Autónoma de Puebla (2014). Experiencia profesional: jefe de mantenimiento industrial en hospitales; coordinador de aseguramiento de calidad en servicio al cliente; jefe de control de calidad en curtiduría de cuero, docente e investigadora en el Instituto de Ingeniería y Tecnología de la Universidad Autónoma de Ciudad Juárez (desde 1999). Actualmente, está relacionado con la determinación de factores críticos de éxito para Six Sigma en la industria de alta tecnología. Otras áreas de especialidad incluyen la planificación estratégica, la mejora de la calidad y la simulación de sistemas de fabricación.

María Cruz Villa Uriol, Universidad de Sheffield

Profesor de Ciencias de la Computación; miembro del Grupo de Organizaciones, Información y Conocimiento (Oak) de la Universidad de Sheffield, Reino Unido; miembro del instituto INSIGNEO de medicina in silico. Es Licenciada en Ingeniería Electrónica y de Telecomunicaciones (Barcelona, ​​España) y Doctora en Ingeniería Informática (Universidad de California, Irvine, EE. UU.). Ocupó un puesto postdoctoral en la Universitat Pompeu Fabra (Barcelona, ​​España) y un puesto de Research Fellow en la Universidad de Sheffield. Desde 2006 ha participado en varios grandes proyectos europeos y españoles. Sus principales intereses de investigación son la personalización de modelos mediante imágenes computacionales y técnicas de modelado, la composición de flujos de trabajo científicos y el uso y desarrollo de estrategias de toma de decisiones basadas en datos para respaldar decisiones clínicas utilizando fuentes de datos heterogéneas como modelos personalizados de VPH, bases de datos y sensores móviles que capturan una amplia variedad de variables que describen a un individuo y su entorno. Su principal área de interés es el dominio cardiovascular con énfasis en la traducción clínica.

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Publicado

2022-11-15

Cómo citar

[1]
D.-D. Ramírez-Ochoa, L. Pérez-Domínguez, E. A. Martínez-Gómez, y M. C. Villa Uriol, «Sistema inteligente evolutivo para el análisis y toma de decisiones en un ambiente multicriterio: 4CP22-2», Mem. Científ. y Tecnol., vol. 1, n.º 1, pp. 5–6, nov. 2022.

Número

Sección

4o Coloquio de Posgrados del IIT