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RTI2018-094269-B-I00

Financiado

OPTIMIZACION MATEMATICA Y CIENCIA DE DATOS EN LA INDUSTRIA

EL PROPOSITO DE ESTA PROPUESTA ES AVANZAR EN EL DESARROLLO DE UN MARCO INTEGRADO PARA COMBINAR MODELOS Y METODOS DE OPTIMIZACION MATEMATICA Y CIENCIA DE DATOS, CON LA FINALIDAD DE MEJORAR LA TOMA DE DECISIONES EN LA INDUSTRIA UTIL... ver más

01/01/2018

URJC

74K€

Presupuesto del proyecto: 74K€

Líder del proyecto

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

Total investigadores 1102

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Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2018-01-01

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URJC

Lider

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Líder del proyecto

Universidad Rey Juan Carlos

Total investigadores 1102

Presupuesto del proyecto 74K€

Descripción del proyecto EL PROPOSITO DE ESTA PROPUESTA ES AVANZAR EN EL DESARROLLO DE UN MARCO INTEGRADO PARA COMBINAR MODELOS Y METODOS DE OPTIMIZACION MATEMATICA Y CIENCIA DE DATOS, CON LA FINALIDAD DE MEJORAR LA TOMA DE DECISIONES EN LA INDUSTRIA UTILIZANDO CONJUNTOS DE DATOS COMPLEJOS Y DE GRAN TAMAÑO, EN LA ACTUALIDAD, ESTA COMBINACION RARA VEZ SE VE EN APLICACIONES Y PROYECTOS DEL AMBITO INDUSTRIAL, YA QUE LOS ALGORITMOS Y LAS HERRAMIENTAS DE CADA UNA DE ESTAS AREAS SE SUELEN APLICAR POR SEPARADO, ESTOS NUEVOS DESARROLLOS SE APLICARAN EN AMBITOS EN LOS QUE EL EQUIPO DE INVESTIGACION TIENE UNA PRODUCTIVIDAD CIENTIFICA CONTRASTADA: GESTION DEL TRAFICO AEREO (GESTION DEL FLUJO DE TRAFICO AEREO, DETECCION Y RESOLUCION DE CONFLICTOS); GESTION DE COMBUSTIBLES (PROCESOS DE PRODUCCION DE REFINERIA); PRODUCCION Y CONSUMO DE ENERGIA (GESTION ENERGETICA DE INFRAESTRUCTURAS Y PLANIFICACION DE REDES ELECTRICAS); GESTION DE SERVICIOS TURISTICOS (HOTELES), Y GESTION DE RECURSOS NATURALES (EN EL AMBITO FORESTAL Y DE LA MINERIA),UN ELEMENTO CLAVE EN ESTA PROPUESTA ES LA CONSIDERACION Y GESTION DE LA INCERTIDUMBRE EN EL MARCO DE LA OPTIMIZACION ESTOCASTICA, ESTO PERMITIRA CONSIDERAR SIMULTANEAMENTE VARIAS FUENTES DE RIESGO, ASI COMO UNA GESTION ADECUADA DEL MISMO EN TODAS LAS ETAPAS DEL HORIZONTE DE PLANIFICACION (Y NO SOLAMENTE AL FINAL), ASI, EL ENFOQUE PROPUESTO BUSCA GARANTIZAR EL MISMO NIVEL DE RIESGO A LO LARGO DE TODO EL HORIZONTE DE PLANIFICACION, INDEPENDIENTEMENTE DE LOS ESCENARIOS QUE PUEDAN TENER LUGAR FINALMENTE,ESTE TIPO DE MODELOS ESTOCASTICOS QUE REPRESENTAN ELEMENTOS DE INCERTIDUMBRE EXOGENOS Y/O ENDOGENOS CON ESCENARIOS ILUSTRATIVOS, E INCLUYEN MEDIDAS EFICIENTES DE GESTION DEL RIESGO SON, EN GENERAL, DIFICILES DE DESARROLLAR, EL PRINCIPAL PROBLEMA SUELE SER LA GRAN CANTIDAD DE DIMENSIONES (MILLONES DE VARIABLES CONTINUAS Y ENTERAS, Y RESTRICCIONES LINEALES, BILINEALES E INCLUSO NO LINEALES), POR ESTE MOTIVO, ES COMPLICADO IMPLEMENTAR ALGORITMOS MATEMATICOS PARA LA RESOLUCION DE PROBLEMAS CON UN COSTE COMPUTACIONAL ACEPTABLE, ADEMAS, ALGUNOS DE ESTOS PROBLEMAS NO SE PUEDEN DESCRIBIR DE MANERA PRECISA CON MODELOS DE CIENCIA DE DATOS EXPLICATIVOS O PREDICTIVOS, YA QUE ES NECESARIO IDENTIFICAR PREVIAMENTE VARIABLES RELEVANTES QUE TENGAN UNA INFLUENCIA PREPONDERANTE EN LOS SISTEMAS QUE SE ESTAN MODELIZANDO,POR ESTAS RAZONES, SON NECESARIOS NUEVOS METODOS PARA COMBINAR LAS VENTAJAS DE LA CIENCIA DE DATOS Y DE LA OPTIMIZACION MATEMATICA PARA LA RESOLUCION DE PROBLEMAS EN LA INDUSTRIA, SE PUEDEN UTILIZAR DIFERENTES TECNICAS PARA RESOLVER LOS DESAFIOS PLANTEADOS POR LA ALTA DIMENSION DE LOS DATOS: ESCALADO MULTIDIMENSIONAL, TRANSFORMACION DIMENSIONAL DE DATOS, PENALIZACION Y CALIBRACION DE MODELOS, REMUESTREO, APRENDIZAJE AUTOMATICO O TECNICAS DE COMBINACION DE FUENTES DE INFORMACION HETEROGENEAS, A CONTINUACION, UNA VEZ UN MODELO O UN CONJUNTO DE MODELOS HAN SIDO VALIDADOS PARA CARACTERIZAR UN PROBLEMA CONCRETO, SE RECURRIRA A TECNICAS DE OPTIMIZACION PARA MEDIR LA INCERTIDUMBRE Y GESTIONAR EL RIESGO, DE ESTE MODO, TENIENDO EN CUENTA LOS RESULTADOS DE CADA FASE EN ETAPAS POSTERIORES, SE PODRA APROVECHAR LA INFORMACION EXTRAIDA DE CONJUNTOS DE DATOS COMPLEJOS DE MANERA MAS EFICIENTE,EN CONSECUENCIA, ESTE MARCO DE TRABAJO NECESITA LA IMPLICACION DE UN EQUIPO DE INVESTIGACION MULTIDISCIPLINARIO, QUE ABARQUE DIFERENTES AREAS: OPTIMIZACION MATEMATICA, CIENCIA DE DATOS, COMPUTACION DISTRIBUIDA E INGENIERIA DE SOFTWARE (EN PARTICULAR, METODOS AGILES), OPTIMIZACIÓN MATEMÁTICA\CIENCIA DE DATOS\PREDICCIÓN\INCERTIDUMBRE\GESTIÓN DE RIESGOS\TOMA DE DECISIONES\FRAMEWORKS ÁGILES\APLICACIONES REALES

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