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PID2020-114594GB-C22

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OPTIMIZATION ON DATA SCIENCE AND NETWORK DESIGN PROBLEMS: DATA SCIENCE MEETS OPT...

OPTIMIZATION ON DATA SCIENCE AND NETWORK DESIGN PROBLEMS: DATA SCIENCE MEETS OPTIMIZATION AND NETWORK MODELS ESTE PROYECTO ABORDA LA INTEGRACION DE TRES IMPORTANTES AREAS DE LA INVESTIGACION OPERATIVA Y LA MATEMATICA APLICADA: OPTIMIZACION MATEMATICA, DISEÑO DE REDES Y CIENCIAS DE DATOS, EL OBJETIVO PRINCIPAL DE ESTA PROPUESTA ES AMPLIAR... ver más

01/01/2020

UCA

29K€

Presupuesto del proyecto: 29K€

Líder del proyecto

UNIVERSIDAD DE CÁDIZ No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 1452

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2020-01-01 No tenemos la información de la convocatoria

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Características del participante

Este proyecto no cuenta con búsquedas de partenariado abiertas en este momento.

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No hay información privada compartida para este proyecto. Habla con el coordinador.

Participantes

UCA

Lider

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Líder del proyecto

UNIVERSIDAD DE CÁDIZ No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 1452

Presupuesto del proyecto 29K€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto ESTE PROYECTO ABORDA LA INTEGRACION DE TRES IMPORTANTES AREAS DE LA INVESTIGACION OPERATIVA Y LA MATEMATICA APLICADA: OPTIMIZACION MATEMATICA, DISEÑO DE REDES Y CIENCIAS DE DATOS, EL OBJETIVO PRINCIPAL DE ESTA PROPUESTA ES AMPLIAR EL CATALOGO DISPONIBLE DE TECNICAS Y HERRAMIENTAS DE LA PROGRAMACION MATEMATICA, EL MACHINE LEARNING, LA INVESTIGACION OPERATIVA Y LA ESTADISTICA, PARA ABORDAR PROBLEMAS RELEVANTES Y DE GRANDES DIMENSIONES RELACIONADOS CON LA GESTION Y EL DISEÑO DE REDES COMPLEJAS Y DE CIENCIAS DE DATOS, EL ANALISIS CIENTIFICO DE PROBLEMAS REALES QUE APARECEN EN CIENCIAS APLICADAS COMO AQUELLOS QUE APARECEN EN OPERACIONES FINANCIERAS O SOCIOLOGIA, NOS LLEVA A SELECCIONAR O DESARROLLAR TECNICAS DE RESOLUCION CAPACES DE RESOLVER LOS PROBLEMAS MATEMATICOS RESULTANTES DE ANALIZAR ESTOS PROBLEMAS, EL SEGUNDO OBJETIVO DE ESTA PROPUESTA ES LLEVAR A CABO UN AVANCE SIGNIFICATIVO EN ASPECTOS DE MODELADO Y RESOLUCION DE UN AMPLIO ABANICO DE PROBLEMAS EN CIENCIAS DE DATOS, SUPERANDO EL TAMAÑO LIMITE DE LAS INSTANCIAS RESUELTAS ACTUALMENTE, ASI COMO MEJORANDO LOS NIVELES DE INTEGRACION EN EL ANALISIS DE REDES COMPLEJAS DE GRAN ESCALA, ESTOS DOS OBJETIVOS ESTAN ENTRELAZADOS Y SE ABORDARAN DE FORMA CONJUNTA, DE ESTE MODO, CUALQUIER AVANCE EN EL DESARROLLO DE LAS TECNICAS Y HERRAMIENTAS DE PROGRAMACION MATEMATICA TENDRA UNA CONSECUENCIA DIRECTA EN LOS ASPECTOS DE MODELADO Y DE RESOLUCION DE LOS PROBLEMAS DE DISEÑO DE REDES Y CIENCIAS DE DATOS, RECIPROCAMENTE, LOS AVANCES REALIZADOS SOBRE NUEVOS METODOS EN CIENCIAS DE DATOS PODRAN TENER UNA IMPLICACION DIRECTA EN EL AVANCE METODOLOGICO EN PROGRAMACION MATEMATICA Y SOBRE LOS ASPECTOS OPERATIVOS DE MUCHOS PROBLEMAS QUE SURGEN EN EL DISEÑO DE REDES, ANALOGAMENTE, EL ANALISIS DE LOS ASPECTOS OPERACIONALES DE LOS MODELOS DE REDES, PUEDEN MEJORAR ASPECTOS TEORICOS Y PRACTICOS DENTRO DEL PARADIGMA DE CIENCIAS DE DATOS,NUESTROS OBJETIVOS SON AMBICIOSOS, AUNQUE VIABLES DADA LA EXPERIENCIA DE NUESTROS GRUPOS, LA IDEA ES CUBRIR UN AMPLIO ESPECTRO DE DESAFIOS EN PROGRAMACION MATEMATICA, EN GENERAL, Y MAS ESPECIFICAMENTE, EN LA CONEXION DEL DISEÑO DE REDES CON LAS CIENCIAS DE DATOS, AREAS QUE HOY EN DIA SON CONSIDERADAS ENTRE LAS DE MAYOR PROYECCION EN LA INVESTIGACION OPERATIVA, EL SUBPROYECTO #2 PRESTARA ESPECIAL ATENCION A LA APLICACION DE DIFERENTES HERRAMIENTAS DE CIENCIAS DE DATOS PARA MEJORAR LA RESOLUBILIDAD DE PROBLEMAS IMPORTANTES E INTERESANTES DE DISEÑO Y OPTIMIZACION DE REDES, EN RESUMEN, HEMOS PREPARADO UNA PROPUESTA MUY AMBICIOSA CON 4 GRANDES BLOQUES DE OBJETIVOS, CADA UNO DE ELLOS CONTENIENDO UNA SERIE DE RETOS VIABLES, EN ESTA PROPUESTA DE CUATROS AÑOS DE DURACION, PARA EL EQUIPO DE INVESTIGACION DE LA UCA, EN LA QUE COLABORAN 8 INVESTIGADORES CON UNA CONSOLIDADA TRAYECTORIA DE COLABORACION, FORMACION, CONOCIMIENTO Y RECURSOS COMPLEMENTARIOS, DATA SCIENCE\NETWORK DESIGN\OPTIMIZATION

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