Hola,
¿eres nuevo aquí?

Registrate y conecta tu empresa con financiación pública, partners y proyectos.

MTM2015-63710-P

Financiado

GESTION DEL RIESGO Y OPTIMIZACION MATEMATICA: APLICACIONES

EL PROYECTO GROMA TIENE COMO OBJETIVO PRINCIPAL PROFUNDIZAR EN EL USO DE LA OPTIMIZACION MATEMATICA COMO HERRAMIENTA FUNDAMENTAL EN LA GESTION DEL RIESGO Y SU APLICACION A UN CONJUNTO DE APLICACIONES EN LAS QUE EL EQUIPO DE INVEST... ver más

01/01/2015

URJC

37K€

Presupuesto del proyecto: 37K€

Líder del proyecto

Universidad Rey Juan Carlos No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 1102

Ver Participantes

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2015-01-01

0% 100%

Participantes

URJC

Lider

Proyectos interesantes

RTI2018-094269-B-I00 OPTIMIZACION MATEMATICA Y CIENCIA DE DATOS EN LA INDUSTRIA 74K€ Cerrado

MTM2015-68097-P MODELOS Y ALGORITMOS PARA PROBLEMAS DE RUTAS DE VEHICULOS Y... 58K€ Cerrado

MTM2017-87197-C3-1-P OPTIMIZACION Y COOPERACION CON APLICACIONES EN ECONOMIA, ENE... 47K€ Cerrado

PID2021-124030NB-C33 OPTIMIZACION, APRENDIZAJE Y COOPERACION CON APLICACIONES EN... 69K€ Cerrado

MTM2014-56233-P PREDICCION Y OPTIMIZACION BAJO INCERTIDUMBRE: MODELOS ESTOCA... 21K€ Cerrado

BES-2010-036681 MODELOS Y METODOS DE PROGRAMACION MATEMATICA Y SUS APLICACIO... 43K€ Cerrado

Últimas noticias

27-11-2024: Videojuegos y creaci... Se abre la línea de ayuda pública: Ayudas para la promoción del sector del videojuego, del pódcast y otras formas de creación digital

27-11-2024: DGIPYME En las últimas 48 horas el Organismo DGIPYME ha otorgado 1 concesiones

27-11-2024: FUNDACION-EOI En las últimas 48 horas el Organismo FUNDACION EOI ha otorgado 2 concesiones

Líder del proyecto

Universidad Rey Juan Carlos

Total investigadores 1102

Presupuesto del proyecto 37K€

Descripción del proyecto EL PROYECTO GROMA TIENE COMO OBJETIVO PRINCIPAL PROFUNDIZAR EN EL USO DE LA OPTIMIZACION MATEMATICA COMO HERRAMIENTA FUNDAMENTAL EN LA GESTION DEL RIESGO Y SU APLICACION A UN CONJUNTO DE APLICACIONES EN LAS QUE EL EQUIPO DE INVESTIGACION LLEVA TRABAJANDO VARIOS AÑOS CON UN ALTO NIVEL DE PRODUCTIVIDAD CIENTIFICA: GESTION DEL TRAFICO AEREO (PLANIFICACION DEL FLUJO AEREO Y DETECCION Y RESOLUCION DE CONFLICTOS); GESTION EN EL SECTOR ENERGETICO (GESTION EFICIENTE DE EDIFICIOS Y PLANIFICACION EN REDES DE TRANSPORTE DE ELECTRICIDAD); Y GESTION DE RECURSOS NATURALES (SECTORES FORESTAL Y MINERO), EN ALGUNOS DE LOS PROBLEMAS PLANTEADOS, COMO LA DETECCION Y RESOLUCION DE CONFLICTOS, LA GESTION DEL RIESGO SE PUEDE HACER DIRECTAMENTE A TRAVES DE MODELOS DETERMINISTAS, YA QUE SON LAS PROPIAS CONDICIONES DEL MODELO LAS QUE ELIMINAN LAS SOLUCIONES NO VIABLES (Y EL CORTO PERIODO DE PLANIFICACION, UNOS POCOS MINUTOS, HACEN FACTIBLE SUPONER TODOS LOS DATOS CONOCIDOS), EN OTROS PROBLEMAS SERA NECESARIO RECURRIR A LA OPTIMIZACION BAJO INCERTIDUMBRE, MEDIANTE EL USO DE LA PROGRAMACION ESTOCASTICA VIA ANALISIS DE ESCENARIOS, EN ESTE CASO, SERA NECESARIO DESARROLLAR NUEVOS MODELOS MATEMATICOS QUE PERMITAN UNA MEJOR REPRESENTACION DEL SISTEMA REAL A RESOLVER, LA GESTION DEL RIESGO EN ESTE TIPO DE MODELOS SE REALIZA A TRAVES DE DOS ENFOQUES DIFERENTES: MODELOS RIESGO-BENEFICIO Y BASADOS EN DOMINANCIA ESTOCASTICA, UNO DE LOS OBJETIVOS DE ESTE PROYECTO ES DESARROLLAR NUEVOS MODELOS COMBINADOS DE GESTION DEL RIESGO QUE PERMITAN, ADEMAS, UNA GESTION DEL RIESGO CONTINUA Y NO SOLO AL FINAL DE HORIZONTE DE PLANIFICACION,LA DIFICULTAD DE LOS PROBLEMAS TRATADOS NOS LLEVA A FORMULACIONES MATEMATICAS CON EXPRESIONES NO LINEALES Y NO CONVEXAS Y LA PRESENCIA DE VARIABLES ENTERAS, LA RESOLUCION DE ESTOS PROBLEMAS REQUIERE DE ALGORITMOS MUY EFICIENTES, POR ELLO, QUEREMOS AVANZAR EN TRES LINEAS DENTRO DE LA RESOLUCION DEL PROBLEMAS: PROFUNDIZAR EN EL DESARROLLO DE ALGORITMOS METAHEURISTICOS QUE APROVECHEN LA NATURALEZA DEL PROBLEMA PARA OBTENER BUENAS SOLUCIONES FACTIBLES, APROVECHAR LA ESTRUCTURA DEL MODELO MATEMATICO PARA MEJORAR LOS ALGORITMOS DE DESCOMPOSICION EN LOS QUE HEMOS TRABAJADO EN LOS ULTIMOS AÑOS (BASADOS EN BRANCH AND FIX COORDINATION Y RELAJACION LAGRANGIANA) Y EXPLOTAR LAS POSIBILIDADES QUE OFRECEN LAS TECNICAS DE BIG DATA PARA EL DESARROLLO DE METODOS DE PARALELIZACION MEDIANTE COMPUTACION DISTRIBUIDA MASIVA, DIRECTAMENTE APLICABLE A LOS ALGORITMOS DE DESCOMPOSICION CITADOS MAS ARRIBA, POR ULTIMO, HAY QUE TENER EN CUENTA QUE LA INCLUSION DE LA GESTION DEL RIESGO COMO OBJETIVO NUEVO A CONSIDERAR NOS LLEVA EN MUCHOS CASOS A PROBLEMAS MULTIOBJETIVO; AL OBJETIVO ORIGINAL DE OPTIMIZAR LOS COSTES/BENEFICIOS, SE AÑADEN TODOS AQUELLOS RELATIVOS A LA GESTION DEL RIESGO, YA QUE EL RIESGO PUEDE ESTAR MEDIDO EN FUNCION DE MAS DE UNA MAGNITUD: ECONOMICO/FINANCIARA (PERDIDAS EN LAS SITUACIONES MAS ADVERSAS), MEDIO-AMBIENTALES (IMPACTO DE LA SOLUCION PROPUESTA, INDEPENDIENTEMENTE EN EL MEDIOAMBIENTE), CONFORT (CONDICIONES IMPUESTAS A LOS USUARIOS DEL SISTEMA), LOGISTICAS (RETRASOS MAXIMOS, CANCELACIONES DE VUELOS, ETC,), ESTO NOS LLEVARA A INTEGRAR TECNICAS DE OPTIMIZACION MULTIOBJETIVO (PROGRAMACION MULTIOBJETIVO, PROGRAMACION POR METAS, ETC,) EN LOS MODELOS, OPTIMIZACIÓN MATEMÁTICA\GESTIÓN DEL RIESGO\PLANIFICACIÓN\RECURSOS NATURALES\TRÁFICO AÉREO\ENERGÍA\COMPUTACIÓN PARALELA

Conecta tu I+D

Entra hoy

Financiación

Empresas

CTIs/Universidades

Proyectos

Investigadores