Admisión y oferta

Maestría en Optimización y Cómputo Aplicado

Perfil de Ingreso

Los candidatos a ingresar a la MOCA deberán cubrir el perfil que se menciona a continuación:

  • Contar con los conocimientos previos de licenciatura o ingeniería en Informática, Ciencias Computacionales, Computación, Tecnologías de la Información, Sistemas Computacionales, Matemáticas Aplicadas, Ingeniería Financiera e incluso Ingeniería Eléctrica o Electrónica con énfasis en computación o de otras carreras afines.
  • Demostrar habilidades básicas para la investigación a través de la presentación de un anteproyecto en la entrevista.
  • Comprensión de textos científicos en el idioma inglés.
  • Demostrar conocimientos y habilidades básicas en computación aplicada y matemáticas.
  • Responsable, con actitud positiva, con gusto por los retos y disposición a trabajar en equipo.

Perfil de Egreso
  • El egresado contará con conocimientos, habilidades y actitudes que le permitan identificar, analizar y proponer esquemas de solución a problemas de investigación de otras disciplinas de la ciencia e ingeniería.
  • El egresado contará con habilidades y actitudes para colaborar en grupos de investigación multidisciplinarios enfocados a la solución de problemas de ciencia básica y aplicada, a través de sus conocimientos en computación y matemáticas.
  • El egresado contará con habilidades para lograr una idónea comunicación de los resultados de un proyecto de investigación, en forma escrita y oral.
  • Estará capacitado para participar como docente para la formación de recursos humanos a nivel licenciatura y maestría.
  • Contará con los conocimientos y habilidades para continuar con sus estudios de doctorado.
Objetivo General

Formar recursos humanos en Optimización y Cómputo Aplicado con preparación académica y científica, orientados a la investigación, capaces de identificar y proponer soluciones a problemas científicos, tecnológicos y de servicios.

Objetivos Particulares
  • Proporcionar los fundamentos teóricos y metodológicos para identificar, entender y formular un problema científico y/o tecnológico, a través de la elaboración de modelos computacionales, desarrollo e implementación de algoritmos, simulación e interpretación de resultados.
  • Desarrollar habilidades para realizar investigación y trabajar en equipos multidisciplinarios para la solución de un problema planteado.
  • Desarrollar habilidades para redactar y presentar los resultados de investigación en foros académicos.
  • Profundizar los conocimientos y los elementos necesarios en el área disciplinar que contribuya a cada proyecto de investigación
Síntesis del Plan de Estudios

Eje formativo

Nombre del curso

Carga Horaria

Valor en créditos

Teórico

Básico

HT=2   HP=2

6

Básico

HT=2  HP=2

6

Básico

HT=2  HP=2

6

Disciplinar

Disciplinar

HT=2  HP=2

6

Disciplinar

HT=2  HP=2

6

Disciplinar

HT=2  HP=2

6

Disciplinar

HT=2  HP=2

6

Disciplinar

HT=2  HP=2

6

Metodológico

Actualización de conocimientos en optimización y cómputo aplicado

HT=2  HP=0

4

Estado del arte

HT=2  HP=0

4

Metodología experimental

HT=2  HP=0

4

Escritura y presentación de resultados

HT=2  HP=0

4

Investigación

Seminario de Investigación: Protocolo de Investigación

HT=2  HP=0

4

Seminario de Investigación: Marco Teórico

HT=2  HP=2

6

Seminario de Investigación: Implementación y pruebas

HT=3  HP=2

8

Seminario de Investigación: Análisis de Resultados y Conclusiones

HT=3  HP=2

8

TOTAL

HT=36   HP=20

90

 

 

Número de Alumnos

Maestría de nueva creación

Núcleo Académico Básico

Tutores activos

Dr. Nodari Vakhania

Dr. Federico Alonso Pecina

Dr. Martín Gerardo Martínez Rangel

Dr. José Crispín Zavala Díaz

Dra. Lorena Díaz González

Dr. Outmane Oubram

Dr. José Alberto Hernández Aguilar

Dr. Luis Cisneros Villalobos

Vinculación con otros Sectores de la Sociedad

El plan de estudios considera la vinculación de la MOCA con los diversos sectores de la sociedad, tanto públicos como privados y con centros de investigación a nivel nacional e internacional. La lista de instituciones con las que el NAB ha colaborado es extensa, entre las que se pueden señalar las siguientes:

En el ámbito nacional: Centro de Investigación en Energía (UNAM), Instituto de Ciencias Físicas (UNAM), Universidad Autónoma de Querétaro, Universidad Autónoma de Aguascalientes, Universidad Autónoma de Ciudad Juárez, Instituto Tecnológico de Zacatepec (ITZ-MORELOS, MEXICO), Universidad Tecnológica del ITSMO (UNISTMO-TEHUANTEPEC, OAXACA, MEXICO), Instituto de Matemáticas (UNAM), Centro Nacional de Investigación y Desarrollo Tecnológico, Universidad Autónoma de Ciudad del Carmen, Centro Nacional de Investigación y Desarrollo Tecnológico.

En el ámbito internacional: Fakültat für Mathematik, Otto-Von- Guericke- Universität, Magdebürg Germany, Russian Academy of Sciences, Universidad Tecnológica de Honduras (UTH-Tegucigalpa/San Pedro Sula, HONDURAS), Centro de Inteligencia Artificial de la Universidad de Oviedo (ASTURIAS, ESPAÑA)., The University of Nottingham (Reino Unido),Faculté des Sciences, Université Mohammed V-Agdal, Marruecos, Centro de cálculo de la academia de Ciencias Rusa.

Con el sector productivo: Four Bits y Comisión Federal de Electricidad (Divisiones Centro Sur Oriente y Centro).

Con el sector público: Secretaría de Innovación, Ciencia y Tecnología del Gobierno del Estado de Morelos, Tribunal Superior de Justicia, entre otros.

Líneas de Generación y/o Aplicación del Conocimiento

Este posgrado cultiva las dos siguientes LGACs:
1.-Optimización y cómputo de alto rendimiento.
En esta LGAC se modelan y resuelven diversos problemas a fin de encontrar la mejor solución de un espacio de soluciones factibles. Los problemas pueden ser de programación lineal, entera o mixta. La solución de estos problemas suele requerir del uso intensivo de cómputo de alto rendimiento.

2.-Sistemas, modelado y simulación.
En esta LGAC se modelan, simulan y desarrollan sistemas que resuelven problemas en diferentes áreas de la ciencia e ingeniería, usando diversas técnicas como son redes neuronales artificiales, simulación Monte Carlo, minería de datos, estadística computacional, entre otras.

Tutores activos

Dr. Nodari Vakhania

Dr. Federico Alonso Pecina

Dr. Martín Gerardo Martínez Rangel

Dr. José Crispín Zavala Díaz

Dra. Lorena Díaz González

Dr. Outmane Oubram

Dr. José Alberto Hernández Aguilar

Dr. Luis Cisneros Villalobos

Productividad Académica

Nombre del Profesor

LGAC

Últimas tres publicaciones

Dr. Nodari Vakhania

Desarrollo de algoritmos de optimización combinatoria

1.-A single-machine scheduling problem to minimize the maximum lateness is tightly

related with a variation of bin packing problem with different bin capacities.

(ISSN: 0254-0223)

Nodari Vakhania, Jose Alberto Hernandez, Crispin Zavala. Vol. 30 no 2, 2015.

2.- Theoretical Expectation versus Practical Performance of Jackson's Heuristic.

ISSN: 1024-123X (Print)

ISSN: 1563-5147 (Online)

Volume 2015, Article ID 484671, 10 pages.

3.- Worst-case analysis versus average-case analysis for combinatorial

optimization problems. Chapter 7 in Albert Baswell. ISBN: 978-1-63482-033-2. V.19, p.103-118,

Nova Science Publishers, New York 2015.

Dr. Federico Alonso Pecina

Desarrollo de algoritmos en optimización combinatoria.

1.- Romero, D. Alonso-Pecina, F. “THE ERDÖS-FABER-LOVÁSZ CONJECTURE IS TRUE FOR N £ 12”  Discrete Mathematics, Algorithms and Applications (DMAA) DOI: http://dx.doi.org/10.1142/S17

93830914500396 Volume 06, Issue 03, September 2014  ISSN: 1572-5286.

 

2.- Nodari Vakhania, Federico Alonso-Pecina, Crispin Zavala. A segment partitioning heuristic for scheduling jobs with release times and due-dates. {\it Proc. Int. Conf. Foundations of Computer Science (FCS'16)} p.105-108, CSREA Press 2016.

 

3.- Romero, D. Alonso-Pecina, F. “Ad Hoc Heuristic for the Cover Printing Problem” Discrete Optimizatión, Elsevier Publicado Online el 15 de noviembre de 2011. olume 9, Issue 1, Febrero 2012, Páginas 17–28. ISSN: 1572-5286.

 

Dr. Martin Gerardo Martínez Rangel

1.    Modelado de procesos para la implantación de sistemas de información dentro de las organizaciones.

2.    Desarrollo  y aplicación de Algoritmos Inteligentes para la optimización de recursos en las organizaciones.

1.-Marco Antonio Cruz-Chávez, Alina Martínez-Oropeza, Jesús del Carmen Peralta-Abarca ,Martín Heriberto Cruz-Rosales, Martín Martínez-Rangel Variable Neighborhood Search for Non-deterministic Problems. Artificial Intelligence and Soft Computing Volume 8468 of the series Lecture Notes in Computer Science pp 468-478

 

2.- Experimental Analysis with Variable Neighborhood Search for Discrete Optimization Problems (2015)

 

3.- Marco Antonio Cruz-Chávez (Autonomous University of Morelos State, Mexico), Alina Martínez-Oropeza (Autonomous University of Morelos State, Mexico), Martín Martínez-Rangel (Autonomous University of Morelos State, Mexico), Pedro Moreno-Bernal (Autonomous University of Morelos State, Mexico), Federico Alonso-Pecina (Autonomous University of Morelos State, Mexico), Jazmín Yanel Juárez-Chávez (Autonomous University of Morelos State, Mexico) and Mireya FlorCruz-Chávez, M. A., Martínez-Rangel, M. G. and Cruz-Rosales, M. H. (2015), Accelerated simulated annealing algorithm applied to the flexible job shop scheduling problem. International Transactions in Operational Research. doi: 10.1111/itor.12195es-Pichardo (Autonomous University of Morelos State, Mexico) Encyclopedia of Information Science and Technology, Third Edition

 

Dr. José Crispín Zavala Díaz

Desarrollo de Algoritmos para la solución de problemas de Optimización Discretas, y Aplicaciones de informática

1.- Alicia Martinez, Blanca Vazquez, Hugo Estrada, Luis Santillan, Crispin Zavala. Incorporating technology in service-oriented i* business models: a case study. Information Systems and e-Business Management (2016). ISSN: 1617-9846 (Print) 1617-9854 (Online).

2.- Zavala-Díaz, José Crispín; Pérez-Ortega, Joaquín; Salazar-Reséndiz, Efraín; Guadarrama-Rogel, Luis César “Matrix multiplication with a hypercube algorithm on multi-core processor cluster” Dyna, vol. 82, núm. 191, junio, 2015, pp. 240-246 (ISSN: 0012-7353) Universidad Nacional de Colombia. Medellín, Colombia. Available in.

3.- Nodari Vakhania, Jose Alberto Hernandez, Crispin Zavala. A single-machine scheduling problem to minimize the maximum lateness is tightly related with a variation of bin packing problem with different bin capacities. Ciencia e Tecnica Vitivinicola Journal Vol. 30 no 2, 2015 (ISSN: 0254-0223)

Dra. Lorena Díaz González

Cómputo científico en geociencias y energía. Análisis de datos, estadística multivariada, simulación monte carlo, redes neuronales artificiales y máquinas de vectores de soporte.

1.- Surendra P. Verma, Lorena Díaz-González, John S. Armstrongaltrin application  of  a  new  computer  program  for  tectonic  discrimination  of  Cambrian  to  Holocene  clastic  sediments.  2015. EARTH SCIENCE INFORMATICS. DOI 10.1007/S1214501502440 INDIZADO: SI

 

2.- Surendra P. Verma, Rene Cruz-huicochea, 

Lorena Díaz-González, Sanjeet K. Verma. 

A new computer program TECDIA 

for multidimensional tectonic 

discrimination of intermediate and acid magmas and its application

to the Bohemian Massif, Czech Republic. 2015. 

JOURNAL OF GEOSCIENCES

VOL.60, PAG.203218. INDIZADO: SI

 

3.- Surendra P. Verma, M. Abdelaly Rivera-Gómez, Lorena Díaz-González, Alfredo Quiroz-Ruiz.Transformed major element based multidimensional classification for altered high-mg igneous rocks.GEOCHEMISTRY GEOPHYSICS GEOSYSTEMS. Aceptado. 2016. INDIZADO: SI

Dr. Outmane Oubram

Propiedades optoelectrónica de nano-dispositivos y procesamiento multimedia 

1.- Rodriguez-Vargas, O.  Oubram,  L.M Gaggero-Sager, L. Cisneros-Villalobos, A. Bassam, J.G. Velasquez-Aguilar, M. Limon Mendoza "Electron transport in AlxGa1−xAs delta-MIGFETs: Conductivity enhancement induced by magnetic field effects" Superlattices and Microstructures   (2016) 

 

2.- Y. El Hamzaoui, M. Abatal, A. Bassam, F. Anguebes-Franseschi, O. Oubram, I. Castellano Rubles, O. May Tzuc "Artificial neural networks approach for predicting of phenol and nitrophenols adsorption onto natural activated carbon"  (2016) (Aceptado)

 

3.- O. Oubram, LM Gaggero-Sager, I Rodríguez-Vargas" Simple algebraic method to study the effects of hydrostatic pressure on the fundamental parameters of a Schottky barrier of metal/n-GaAs"   Revista mexicana de física Vol. 61, Pag. 281-286 (2015)

 

Dr. José Alberto Hernández Aguilar

Sistemas de Información para la toma de decisiones, Optimización, procesamiento en paralelo y Minería de datos.

1.- José Alberto Hernández Aguilar, Augusto Renato Pérez Mayo, Mauricio Zelaya Centeno.

Resolution of Technical Problems on High Production Equipment through the use of Information Technologies. Case Study: Plant of plastic products in Honduras. International Refereed Journal of Engineering and Science (IRJES). ISSN (Online) 2319-183X, (Print) 2319-1821 Volume 5, Issue 4(April 2016), PP. 39-44.

2.- Dr. José de Jesús Rubio, Dr. José Alberto Hernández Aguilar, M.C. Francisco Jacob Ávila Camacho, M.C. Juan Manuel Stein Carrillo y M.C. Adolfo Melendez Ramírez. Sistema Sensor para el Monitoreo Ambiental Basado en Redes Neuronales. Abril 2016.  ISSN: 1405-7743. Revista de Ingeniería Investigación y Tecnología de la UNAM.

 

3.- Alberto Ochoa Zezzatti, Jöns Sánchez, Alberto Hernández, Ricardo Pérez. Improving an Industrial Problem Optimizing the Material in Car Seats. International Journal of Combinatorial Optimization Problems and Informatics. ISSN: 2007-1558. En prensa.

Dr. Luis Cisneros Villalobos

Calidad, control, uso eficiente de la energía eléctrica, simulación de sistemas y análisis estadístico.

1.- Overvoltages in static VAr compensators due to fault breaker opening, simulation in ATP and the actual event, L. Cisneros-Villalobos1, O. Oubram1, M. Limón-Mendoza, F. Aquino-Roblero, L. DíazGonzález,M. Tecpoyotl-Torres y C. I. Montaño-Bautista, Revista Electrónica Nova Scientia, Nº 14 Vol. 7 (2), 2015. ISSN 2007 - 0705. pp: 102 - 126 

 

2. Selección y Espaciamiento de Apartarrayos en Líneas de Distribución de 23 kV de la Zona Centro, L. Cisneros-Villalobos, F. Aquino-Roblero, M. TecpoyotlTorres, J. Chillopa-Linares y D. Martínez-Martínez, Revista Electrónica Nova Scientia, Nº 14 Vol. 7 (2), 2015. ISSN 2007 - 0705. pp: 339 – 364.

 

3. Propiedades de transporte en el transistor δ-FET, O. Oubrama, L. Cisneros-Villalobos, L. M. Gaggero-Sager y M. Abatal, Rev. Mex. Fis. 60 (2014) 22–26.

 

Vinculación con otros Sectores de la Sociedad

El plan de estudios considera la vinculación de la MOCA con los diversos sectores de la sociedad, tanto públicos como privados y con centros de investigación a nivel nacional e internacional. La lista de instituciones con las que el NAB ha colaborado es extensa, entre las que se pueden señalar las siguientes:

En el ámbito nacional: Centro de Investigación en Energía (UNAM), Instituto de Ciencias Físicas (UNAM), Universidad Autónoma de Querétaro, Universidad Autónoma de Aguascalientes, Universidad Autónoma de Ciudad Juárez, Instituto Tecnológico de Zacatepec (ITZ-MORELOS, MEXICO), Universidad Tecnológica del ITSMO (UNISTMO-TEHUANTEPEC, OAXACA, MEXICO), Instituto de Matemáticas (UNAM), Centro Nacional de Investigación y Desarrollo Tecnológico, Universidad Autónoma de Ciudad del Carmen, Centro Nacional de Investigación y Desarrollo Tecnológico.

En el ámbito internacional: Fakültat für Mathematik, Otto-Von- Guericke- Universität, Magdebürg Germany, Russian Academy of Sciences, Universidad Tecnológica de Honduras (UTH-Tegucigalpa/San Pedro Sula, HONDURAS), Centro de Inteligencia Artificial de la Universidad de Oviedo (ASTURIAS, ESPAÑA)., The University of Nottingham (Reino Unido),Faculté des Sciences, Université Mohammed V-Agdal, Marruecos, Centro de cálculo de la academia de Ciencias Rusa.

Con el sector productivo: Four Bits y Comisión Federal de Electricidad (Divisiones Centro Sur Oriente y Centro).

Con el sector público: Secretaría de Innovación, Ciencia y Tecnología del Gobierno del Estado de Morelos, Tribunal Superior de Justicia, entre otros.

Procesos Administrativos
  • Fecha límite para la solicitud y entrega de documentos el 31 de marzo.
  • Examen de conocimientos y entrega de anteproyecto del 26 al 27 de abril.
  • Examen Psicométrico del 2 al 4 de mayo
  • Presentación de anteproyecto del 22 al 26 de mayo.
  • Publicación de resultados 9 de junio.
  • Inicio de semestre Agosto del 2017.

http://uaem.mx/fcaei/docs/CONVO_MOCA.pdf

Contacto

Secretaría de Investigación y Posgrado
Teléfono 01 (777) 329 79 17(directo)
Teléfonos (777) 329 70 00 Ext. 7917
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