Maestría en Optimización y Cómputo Aplicado

Duración: 2 años

Fecha de Creación: 

Modalidad Educativa: Escolarizada

 

PERFIL DE INGRESO 

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

  1. A)     Conocimientos

-Contar con los conocimientos previos de licenciatura o ingeniería en Informática, Ciencias Computacionales, Computación, Tecnologías de la Información, Sistemas Computacionales, Matemáticas Aplicadas, Actuario, Licenciatura en Tecnología, Ingeniería Industrial, Inteligencia Artificial, Ingeniería Financiera e incluso Ingeniería Eléctrica o Electrónica con énfasis en computación o de otras carreras afines. Se podrá aceptar a estudiantes provenientes de otras disciplinas, con conocimientos en el área, los cuales tengan habilidades e interés en desarrollar un proyecto de investigación multidisciplinario con énfasis en ciencias computacionales.

  1. B) Habilidades

-Demostrar habilidades básicas para la investigación a través de la presentación de un anteproyecto en la entrevista.

-Comprender textos científicos en el idioma inglés,

-Demostrar conocimientos y habilidades básicas en algorítmica, programación y matemáticas.

  1. C) Aptitudes o destrezas

-Capacidad de expresión y comunicación

  1. D) Valores

-Responsable, con actitud positiva, con gusto por los retos y disposición a trabajar en equipo.

-Usa normas de estilo en elaboración del proyecto de investigación

 

 

 

REQUISITOS DE INGRESO 

  1. A)   Académicos
  • Copia del certificado de estudios en licenciatura o ingeniería en Informática, Ciencias Computacionales, Computación, Tecnologías de la Información, Sistemas Computacionales, Matemáticas Aplicadas, Actuario, Licenciatura en Tecnología, Ingeniería Industrial, Inteligencia Artificial, Ingeniería Financiera e incluso Ingeniería Eléctrica o Electrónica con énfasis en computación o de otras carreras afines. El promedio mínimo que se solicita al aspirante es de 8. El certificado deberá tener fecha de expedición anterior a la fecha de ingreso al primer semestre del programa de posgrado emitido de manera física o electrónica. Los aspirantes egresados de instituciones educativas no pertenecientes al sistema educativo nacional están obligados a presentar el título y certificado de estudios debidamente apostillados o legalizados, y en su caso, acompañados de traducción al español, la cual deberá estar avalada por un perito oficial.
  • Copia del título profesional licenciatura o ingeniería en Informática, Ciencias Computacionales, Computación, Tecnologías de la Información, Sistemas Computacionales, Matemáticas Aplicadas, Actuario, Licenciatura en Tecnología, Ingeniería Industrial, Inteligencia Artificial, Ingeniería Financiera e incluso Ingeniería Eléctrica o Electrónica con énfasis en computación o de otras carreras afines. Pudiendo, excepcionalmente presentar el acta de examen profesional correspondiente como indicio de terminación de su antecedente académico, teniendo el alumno la obligación impostergable de entregar el original de su título profesional en un plazo máximo de seis meses contados a partir del inicio del primer periodo lectivo.
  • Documento que acredite el nivel de comprensión de textos científicos en inglés. El documento será expedido por instituciones públicas o particulares que cuenten con alguna certificación de la enseñanza de lenguas extranjeras por organismos internacionales o avalada por autoridades federales o estatales competentes. Cualquier documento de esta índole deberá tener máximo una vigencia de hasta dos años de antigüedad contados a partir de la fecha de su expedición.
  • Los aspirantes extranjeros cuya lengua materna no sea el español, deberán presentar un documento que acredite el dominio del idioma español.
  1. B) De selección
  • Aprobar el curso propedéutico: (Examenes de conocimientos en algoritmos, matemáticas y programación).
  • Examen psicométrico.
  • Carta de exposición de motivos en original donde el/la aspirante establezca los motivos de interés por los cuales pretende estudiar la Maestría en Optimización y Cómputo Aplicado.
  • Presentar un anteproyecto de investigación acorde a las líneas del programa. El estudiante deberá exponer su anteproyecto ante un comité.
  • Entrevista colegiada con el estudiante al concluir la exposición de su anteproyecto de investigación, previa revisión del Currículum vitae actualizado, con documentos probatorios.

 

  1. C) Legales
  • Los que establezca el reglamento de general de estudios de posgrado de la UAEM.
  1. D) Requisitos administrativos
  • Ficha de pago del proceso de selección.
  • Acta de nacimiento original, sin importar su antigüedad, puede ser exhibida de manera física o electrónica.
  • Identificación oficial con fotografía y Clave Única de Registro Poblacional (CURP).
  • Carta compromiso firmada por el aspirante donde manifieste que los documentos presentados para su inscripción como alumno del posgrado corresponden a sus originales y son legítimos. En caso de que la documentación se encuentre incompleta, deberá comprometerse a exhibir los documentos originales en el momento en que lo requiera cualquier autoridad universitaria referida en el presente ordenamiento
  • Solicitud de inscripción al proceso de selección[1]

Proceso de selección

El proceso de selección de estudiantes es riguroso y objetivo. El ingreso de estudiantes considera a quienes tengan las mejores condiciones para completar sus estudios y aportar al bienestar social, la sustentabilidad y desarrollo cultural y económico, asegurará altas tasas de graduación. En el diseño de los procedimientos de ingreso, se toman en cuenta diversos criterios de selección para evaluar el potencial de quien aspira ingresar al posgrado.

El proceso de selección es como sigue:

  • La Coordinación del programa de la MOCA, emite una convocatoria con periodicidad semestral en los meses septiembre-marzo (para ingresar en agosto) y abril-agosto (para ingresar en enero) a través de diversos medios de divulgación: posters, trípticos, anuncios insertados en la página electrónica institucional de la UAEM (https://www.uaem.mx/) y de la FCAeI (https://www.uaem.mx/fcaei/), spots o promocionales transmitidos en Radio UAEM, anuncios/ en la Gaceta Universitaria, entre otros.
  • La/El aspirante interesado entregará a la Coordinación Administrativa del programa toda la documentación requerida para registrarse como candidato.
  • La/El aspirante debe realizar el pago correspondiente al proceso de selección para ingresar su expediente.
  • La/El aspirante deberá aprobar el curso propedéutico.  Al finalizar cada módulo la Comisión de Admisión evaluará con examenes al estudiantado, los promedios más altos serán los que aprueben el curso. El curso tendrá lugar en las fechas y lugares establecidos en la convocatoria.
  • Presentar examen psicométrico en las fechas y lugares establecidos en la convocatoria.  El examen psicométrico tiene una ponderación cero, sin embargo, en caso de que el solicitante tenga alteraciones de la personalidad que pongan en riesgo su persona o la de los otros será decisivo en la aceptación o no del mismo.
  • La/El aspirante deberá entregar a la coordinación académica un anteproyecto de investigación acorde a las líneas del programa. El anteproyecto debe abordar una LGAC de la MOCA, y debe ser supervisado por una persona investigadora del NA. Deberá exponer su anteproyecto ante el Comité de Admisión “ad hoc” y deberá responder a los cuestionamientos durante su exposición y defensa.
  • Terminada la exposición de su anteproyecto se procederá a la entrevista del aspirante ante el comité de admisión, donde se evaluará su anteproyecto y se analizará su carta de exposición de motivos.
  • La Comisión Académica Interna de la MOCA se reúne para analizar los resultados de cada uno de los criterios del proceso de selección, con base en la siguiente ponderación se seleccionan a las personas candidatas con el puntaje más alto.

Etapa del proceso de selección

Ponderación

Carta de intención o exposición de motivos

5%

Documento oficial de Antecedentes académicos

5%

Entrevista Colegiada con él o la estudiante

20%

Aprobación de curso propedéutico

50 %

Examen psicométrico *

0%

Anteproyecto de investigación

20%

Total

100%

* El examen psicométrico tiene una ponderación cero, sin embargo, en caso de que el solicitante tenga alteraciones de la personalidad que pongan en riesgo su persona o la de los otros será decisivo en la aceptación o no del mismo. 

  • Con base a la evaluación obtenida de cada estudiante mediante la ponderación presentada, la Comisión Académica Interna de la MOCA emitirá un dictamen final, indicando si procede o no la admisión de la o del aspirante al programa de posgrado.
  • El Consejo Interno de Posgrado avalará los resultados del proceso de selección con base en el Reglamento General de Estudios de Posgrado.
  • La coordinadora o el coordinador del programa de la MOCA envía una carta de aceptación a cada una de las candidatas seleccionadas o candidatos seleccionados.

Carta de aceptación al programa de la Maestría en Optimización y Cómputo Aplicado, cuyo valor jurídico para efectos del presente artículo es acreditarle como aspirante ante la Universidad hasta que concluya su proceso de inscripción y cuyo alcance se circunscribe al proceso de selección vigente.

Documento firmado donde el aspirante exprese que recibió el vínculo electrónico para la consulta de la Legislación Universitaria, donde ha leído y comprendido los alcances del Reglamento General de Estudios de Posgrado.

Cuotas

$2,500 por semestre

PERFIL DE EGRESO

. Quien egresa contará con conocimientos, habilidades y actitudes que le permitan identificar, analizar y proponer esquemas de solución a problemas de investigación pertenecientes a Cómputo Aplicado y/o Optimización.

  1. Quien egresa 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.
  2. Quien egresa contará con habilidades para lograr una idónea comunicación de los resultados de un proyecto de investigación, en forma escrita y oral.
  3. Quien egresa estará capacitado para participar como docente para la formación de recursos humanos a nivel licenciatura.
  4. Quien egresa contará con los conocimientos y habilidades para continuar con sus estudios de doctorado.
  5. Quien egresa estará capacitado para incorporarse a la industria aportando su formación en el área para resolver problemas de Cómputo Aplicado y/o Optimización.

6.3 Competencias

6.3.1 Competencias básicas

  1. a) Lectura, análisis y síntesis
  2. b) Comunicación oral y escrita
  3. c) Aprendizaje estratégico
  4. d) Razonamiento lógico-matemático

e)Razonamiento científico

6.3.2 Competencias genéricas

  1. Cognitivas-metacognitivas

Resolución de problemas

Pensamiento crítico

Creatividad

  1. Socioemocionales genéricas

Trabajo colaborativo

Cuidado de sí

Orientación al logro

Gestión emocional

Apertura a la experiencia

Relación con otros/as

  1. Digitales genéricas

Búsqueda, valoración y gestión de información

Comunicación y colaboración en línea

Creación de contenidos digitales

Seguridad en la red

Resolución de problemas técnicos

  1. Socioculturales genéricas

Integridad personal

Comunicación en un segundo idioma

Interculturalidad

Responsabilidad social y ciudadana

Aprecio por la vida y la diversidad

Emprendimiento

6.3.3 Competencias laborales

6.3.3.1 Específicas disciplinares

A lo largo de su formación, quienes egresan de la Maestría en Optimización y Cómputo Aplicado, lograrán los siguientes conocimientos, habilidades, actitudes y valores:

  1. a) Soluciona un problema de optimización y/o cómputo buscando el bienestar social mediante los conocimientos teóricos y prácticos adquiridos al cursar la maestría.
  2. b) Investiga el estado del arte de un problema para determinar un área de oportunidad en investigación mediante la revisión de artículos científicos indexados ubicados en los repositorios internacionales.
  3. c) Plantea el modelo matemático de problemas de optimización y cómputo aplicado para economizar recursos en el desarrollo sostenible y sustentable mediante la aplicación del método científico.
  4. d) Colabora desarrollando investigación de frontera para ser partícipe en la creación de nuevas líneas de investigación a través de la aplicación de sus conocimientos en computación y matemáticas mediante la elaboración de proyectos conjuntos, incluyendo proyectos para el bienestar social que impacten en el país.
  5. e) Difunde los resultados de su investigación o proyectos coadyuvando de manera indirecta en el bienestar social mediante su participación como expositor en congresos, seminarios y coloquios.
  6. f) Desarrolla un anteproyecto de investigación para resolver un problema de investigación y/o de la sociedad mediante el uso de herramientas metodológicas aprendidas en la maestría.
  7. g) Genera grupos de trabajo para resolver problemas de diversa índole en optimización y cómputo aplicado a través de las habilidades y destrezas adquiridas en la maestría.
  8. h) Innova soluciones para resolver problemas existentes en el área de optimización y cómputo aplicado a través de conocimientos y destrezas adquiridas en la maestría.
  9. i) Propone nuevas líneas de trabajo para atacar los problemas desde diferentes perspectivas a través del estudio del estado del arte
  10. j) Plantea enfoques de investigación para aportar nuevo conocimiento en temáticas de optimización y cómputo aplicado mediante la modelación del problema en cuestión.
  11. k) Analiza metodologías para producir nuevo conocimiento a través de la realización de proyectos de investigación.

6.3.3.2 Transferibles para el trabajo

  • Digitales para el trabajo

Aplica herramientas de análisis de datos para generar información que auxilie en la toma de decisiones utilizando repositorios de datos públicos y/o privados.

  • Socioemocionales para el trabajo

Desarrolla su potencial social y humano y asimila los cambios científicos, tecnológicos y sociales emergentes, mediante el análisis de la sustentabilidad para asumir su responsabilidad como integrante de la sociedad.

  • Competencias para el trabajo transdisciplinar

Desarrolla investigación en equipo, a fin de identificar puentes de interconexión entre disciplinas que aporten nuevo conocimiento a través de discusiones y búsqueda de información compartida

  • Competencias para el aprendizaje a lo largo de la vida laboral (aprender, reaprender y desaprender)

Desarrolla conocimientos, competencias, actitudes y valores necesarios para tener la capacidad de adaptación a nuevas demandas profesionales que surjan en el mercado laboral, mediante un aprendizaje flexible personalizado por cada estudiante definido por la directora o el director de tesis con apoyo del paradigma de la educación 4.0[1].

 

[1] La educación 4.0 impulsa el uso de contenidos para el proceso de aprendizaje y dirige la enseñanza para la solución de problemas reales a través de entornos potenciales de importancia nacional

OBJETIVO GENERAL 

Formar recursos humanos a nivel maestría en Optimización y Cómputo Aplicado con preparación académica, mediante una estructura teórica, disciplinar, metodológica y de investigación, habilitados para la identificación y solución de problemas científicos, tecnológicos y de servicios.

Objetivos Específicos

  1.   Aplicar con el estudiantado los fundamentos teóricos y metodológicos a través de la elaboración de modelos computacionales, desarrollo e implementación de algoritmos, simulación e interpretación de resultados para la identificación, entendimiento y formulación de un problema científico y/o tecnológico.
  2.     Desarrollar con el estudiantado los conocimientos disciplinares, mediante el estudio de contenidos temáticos relevantes y actualizados de las LGAC para la solución de problemas planteados en el área disciplinar o multidisciplinar.
  3.     Desarrollar con el estudiantado habilidades metodológicas mediante seminarios de actualización de conocimientos, estado del arte y redacción para la conclusión y presentación de los resultados de su investigación en foros académicos.
  4. Implementar con el estudiantado los conocimientos en el área de las ciencias computacionales y sus aplicaciones, mediante la incorporación del dominio conceptual, metodológico y técnico para la realización de su proyecto de investigación y escritura de la tesis con apego a las normas de estilo de citación.

Objetivos

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
  1. 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.
  2. Desarrollar habilidades para realizar investigación y trabajar en equipos multidisciplinarios para la solución de un problema planteado.
  3. Desarrollar habilidades para redactar y presentar los resultados de investigación en foros académicos.
  4. Profundizar los conocimientos y los elementos necesarios en el área disciplinar que contribuya a cada proyecto de investigación.

Mapa Curricular

Nombre del investigador

Breve reseña curricular

Dr. Luia Manuel Gaggero Sager (SNI III)

El Dr. Luis Manuel Gaggero Sager nació el 14 de mayo de 1965 en Paraná, Provincia de Entre Ríos, Argentina. Actualmente trabaja en el Centro de Ingeniería y Ciencias Aplicadas de la Universidad Autónoma del Estado de Morelos. Obtuvo los títulos de Bachiller en Ciencias y Letras en la Universidad Nacional Autónoma de Nicaragua (UNAN) de Managua, Nicaragua, en 1983; Licenciado en Física en la Universidad de La Habana (UH) de La Habana, Cuba, en 1990; Doctor en Ciencias Físicas en la Universidad Nacional de Educación a Distancia (UNED) de Madrid, España, en 1996 (Fisica del Estado Solido). Posdoc: en Italia: Dipartimento di Fisica. Universita' degli studi di Milano (1996), Sábatico en el Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) del Instituto de Ciencias de Materiales de Madrid (ICMM), en Madrid, España (2001). Profesor Visitante, en Cuba: Facultad de Física, Universidad de La Habana. 1993, 1994, 1995, 1996. Profesor Titular C en la UAEM desde el 2007. SNI III desde el 2014. 7 tesis de licenciatura dirigidas, 2 de maestría y 7 de doctorado (de estos en estos momentos 2 son sni II, 3 son SNI 1 y uno solo es candidato) 91 artículos en JCR, 4 artículos en revistas indexadas no JCR y 20 en otros tipos de publicaciones (revistas no indexadas, procediings y revistas de divulgacion) 3 capítulos de libros publicados en editoriales internacionales. Referee de 15 revistas internacionales JCR y editorial board de una revista. Cursos impartidos: 37 cursos diferentes en 4 programas de postgrado (Física UAZ, Doctorado y Maestría en Ciencias, Doctorado en Ingeniería y Ciencias Aplicadas, Maestría en Optimización y Cómputo Aplicado) y para 5 programas de pregrado diferentes (Física UAZ, Física UAEM, Matemáticas, Química y Bioquímica, Licenciatura en Tecnología).

Dr. Nodari Vahkania Maidzuradze (SNI III)

Nació en 1961 en Tbilisi, Georgia (ex república de URSS). Terminó sus estudios de licenciatura en la facultad de Matemáticas Aplicadas en Universidad Estatal de Tbilisi con mención honorífica en 1983. Después trabajaba como investigador menor en el Instituto de las Matemáticas Computacionales de Academia de Ciencias de Georgia. Obtuvo su grado de Doctor en Ciencias (Matemática Cibernética) en 1991 en Academia de Ciencias de Rusia, Moscú. Tuvo estancia posdoctoral en la misma institución hasta 1995. 

En el mismo año fue invitado a México por Cátedra Patrimonial CONACyT en IIMAS, UNAM hasta 1996. Desde 1996 se incorporó en Universidad Autónoma del Estado de Morelos, Facultad de Ciencias como profesor-investigador Asociado “C” 1996-2000, profesor-investigador Titular “A” 2000-2003, profesor-investigador Titular “B” con la posición definitiva desde 2003 hasta la fecha.  Tiene el perfil deseable PROMEP. 

El Doctor Vakhania ha involucrado intensivamente en la elaboración del primer plan de los estudios y los programas de departamento de Computación de Facultad de Ciencias, UAEM.  Estaba trabajando en la modificación y actualización del plan actual de estudio de Licenciatura en Ciencias Computacionales. Ha dado alrededor de 40 cursos en Licenciatura y Doctorado en Ciencias UAEMor, dirigió tesis de un estudiante de Licenciatura y uno de Maestría en estado de Morelos. Actualmente está dirigiendo tesis de un estudiante de doctorado. El doctor pertenece al Sistema Nacional de Investigadores desde 1996. Actualmente es ratificado en el nivel II SNI. Ha participado varias veces como evaluador de las becas de extranjero de CONACyT, fue el árbitro alrededor de 15 proyectos de investigación Ciencias básicas CONACyT. Es el árbitro de las revistas internacionales de alto nivel como Canadian Journal of Operations Research, Journal of Algorithms, Journal of Scheduling, Information Processing Letters, OMEGA, Computers & Operations Research, Operations Research Letters, Applied Intelligence entre otras. 

También es el árbitro para las conferencias internacionles de ACM, IASTED, WSEAS y otras.  Es miembro del bordo editorial de las revistas internacionales Advances in Pure Math., Int. J. of Advanced Math. Sciences, Scientific World Journal. Ha sido responsable del 3 Proyectos Individuales del CONACyT Ciencias Básicas, y los proyectos financiados por CNRS (Francia), DAAD (Alemania). Tiene cerca de 50 publicaciones arbitradas en las revistas indexadas del alto nivel y más de 20 en las memorias de conferencias internacionales (incluyendo las revistas Journal of Algorithms, Operations Research Letters, Journal of Computer and System Sciences, Annals of Operations Research, Journal of Scheduling, Nanal Research Logistics, Int. J. of Production Research, Theoretical Computer Science). Tiene distinciones de International Biographic Center, Cambridge, Inglaterra (an International Educator Award, Achievement in Science Award, Leading Scientists of the World, Top 100 Scientists).  Ha tenido más que 40 pláticas invitadas en las conferencias y universidades en México, Rusia, Estados Unidos, Holanda, Alemania, Japón, Brasil, Francia, Bulgaria, Grecia. Realizó estancias de investigación por la invitación con una beca extranjera en instituciones de los Estados Unidos, Francia, Alemania y Holanda. En año 2004 durante su estancia sabática en Universidad de Paris-Sur, culminó varias líneas de investigación en algoritmos discretos de optimización en una tesis doctorado y obtuvo el segundo grado del Doctor (habilitación) en Ciencias en Academia de Ciencias de Georgia.

Dr. Marco Antonio Cruz Chávez (SNI II)

El Dr. Marco Antonio Cruz Chávez se graduó como doctor en Ciencias Computacionales en el 2005 y como maestro en Ciencias Computacionales en 1998, ambos grados obtenidos en el ITESM Campus Cuernavaca, obtuvo su licenciatura en Ingeniería Química en 1991 en la UAEMor.  Trabajó como Ingeniero de Procesos en la empresa Syntex S.A., División Química y en la UAEMor como coordinador del Centro de Cómputo Académico de la FCQeI.  Desde marzo de 2005 trabaja como Profesor-Investigador, es Titular B y definitivo en el Centro de Investigaciones en Ingeniería y Ciencias Aplicadas de la Universidad Autónoma del Estado de Morelos en Cuernavaca Morelos. Ha sido responsable de dieciséis proyectos de investigación (2005-2016). Diez con financiamiento externo por CONACyT, SEP, CUDI, PRODEP y seis con financiamiento interno por la UAEM. Responsable del laboratorio de optimización ubicado en el CIICAp, UAEM, del laboratorio CISCO y también es responsable de la MiniGrid Morelos, donde colaboran cuatro instituciones, la UAEM, la UPEMOR, la UTEZ y el ITVer. Ha impartido clases en la FCQeI, CIICAp e ICE de la UAEMor, Ciencias Genómicas de la UNAM y en el ITESM. Ha graduado a doce estudiantes de doctorado, once de maestría en programas PNPC y seis estudiantes de licenciatura en el área de asignación óptima de recursos, la cual va acorde con su línea de investigación. 

Al momento es director de seis tesistas de doctorado y uno de maestría. En el 2005 formó y es el responsable del Cuerpo Académico de investigación “Optimización y Software”, actualmente en PRODEP con grado de consolidado. Cuenta con perfil PRODEP desde el 2005 a la fecha, pertenece al Sistema Nacional de Investigadores con el nivel 2. Presidente del comité técnico del Congreso Internacional de Cómputo en Optimización y Software CICOS, del 2008 al 2018.

En 2009, creador y a la fecha, editor técnico de la revista científica electrónica “Programación Matemática y Software” editada por la UAEMor, con ISSN: 2007-3283. Participo en 2015, en la revisión y actualización del plan de estudios del doctorado en ingeniaría y ciencias aplicadas de la UAEMor, el cual obtuvo por CONACyT el reconocimiento como PNPC de competencia Internacional. Participo en 2016, en la revisión y actualización del plan de estudios de la maestría en ingeniaría y ciencias aplicadas de la UAEMor, el cual obtuvo por CONACyT el reconocimiento como PNPC consolidado. Participo en 2016, en la revisión y actualización de la curricular del plan de estudios en la FCQeI, en materias de lenguaje de programación para ingenieros, manufactura, métodos numéricos, optimización de procesos, planeación y controlo de la producción. Miembro del comité Académico de Informática y del consejo Técnico Ampliado de Informática del CENEVAL en 2010.

Dra. Lorena Díaz González (SNI I)

Obtuvo en el Centro de Investigación en Energía (ahora Instituto de Energías Renovables) de la UNAM el grado de doctora en Ingeniería (área energía – disciplina cómputo científico; con Mención Honorífica) 2005-2008.  Es profesor Investigador de tiempo completo en el Centro de Investigación en Ciencias (antes Facultad de Ciencias) desde enero del 2010, actualmente es Profesor Investigador de Tiempo Completo Titular A. Ha participado como evaluadora en PROMEP desde 2011 a la fecha en diversas convocatorias. Tiene 11 trabajos en revistas indexadas: 1 artículo en una revista internacional con arbitraje indexada en SCOPUS, 10 artículos en revistas internacionales con arbitraje indexadas en SCIENCE CITATION INDEX. Es primera autora en el 30% de los trabajos y autora de correspondencia en el 20%.  Sus trabajos tienen al menos 80 citas externas. Tiene el perfil PROMEP y es nivel 1 en el Sistema Nacional de Investigadores. Sus líneas de Investigación son: Redes Neuronales Artificiales en Geotermia, Estadística computacional vía simulación Monte Carlo, y Análisis estadístico de datos geoquímicos.

Dr. Outmane Oubram (SNI I)
  • Obtuvo el grado de maestría en 2003 en Tecnologías de la Información e Instrumentación Oceanográfica de la Universidad de Mohammed V, Marruecos, donde desarrolló programas para el seguimiento de los fenómenos oceanográficos mediante imágenes satelitales. Obtuvo el grado de doctorado en Modelación Computacional y Cómputo Científico de la UAEM, México. En 2013, se incorporó a la Facultad de Ciencias Químicas e Ingeniería de la UAEM como Profesor Investigador de Tiempo Completo y actualmente es SNI nivel I. Sus intereses más recientes de investigación incluyen: El tratamiento digital multimedia de imágen, audio y video, y el modelado de los fenómenos optoelectrónicos en los nanodispositivos.

Dr. José Alberto Hernández Aguilar (SNI I)
  • Doctor en Ingeniería y Ciencias Aplicadas por el Centro de Investigación en Ingeniería y Ciencias Aplicadas de la Universidad Autónoma del Estado de Morelos. Su experiencia profesional se ha orientado al desarrollo de sistemas de información orientados a la toma de decisiones, análisis de información mediante minería de datos y recientemente ha incursionado a la implementación de algoritmos de optimización en Unidades Gráficas de Procesamiento GPU's. Sus líneas de investigación son “Sistemas de Información para la toma de Decisiones” y “Optimización, procesamiento en paralelo y minería de datos”. Mención Honorífica Por la Universidad de Las Américas Campus Ciudad de México por sus estudios de maestría. Desde 2022 es SNI 1.

Dr. Martin Gerardo Martínez Rangel (SNI I)

Doctor en Ingeniería por el Centro de Investigación en Ingeniería y Ciencias Aplicadas de la Universidad Autónoma del Estado de Morelos. Su experiencia profesional se ha orientado al desarrollo de sistemas de información. Sus líneas de investigación son el modelado de procesos para el desarrollo de sistemas de información y el desarrollo de algoritmos inteligentes aplicados a la optimización de recursos en las empresas. Recibió por parte del Consejo Universitario Presea al Mérito Académico por sus aportaciones en el área de inteligencia artificial y mecatrónica.

Dr. Pedro Moreno Bernal (SNI I)
  • Pedro Moreno es Profesor Asociado de tiempo completo de la Universidad Autónoma del Estado de Morelos e Investigador Nacional Asociado de la Secretaría de Ciencia, Humanidades, Tecnología e Innovación de México. Sus áreas de interés incluyen inteligencia computacional, metaheurísticas, sostenibilidad energética y ciudades inteligentes. Es coautor de múltiples publicaciones científicas, incluyendo 11 indexadas en el Journal Citation Reports y 31 indexadas en Scopus, resultando en un índice h de 5. Adicionalmente, ha realizado estancias de investigación en la Universidad de la República (Uruguay), la Universidad de Valladolid, España, en la Universidad Autónoma Metropolitana (UAM) y en el CINVESTAV del Instituto Politécnico Nacional. Además, ha sido Editor Invitado para números especiales en diversas revistas, incluyendo Cities (Elsevier), Energy and Buildings (Elsevier), Sustainable Energy Technologies and Assessments (Elsevier), Sensors, Sustainability, and Applied Sciences (MDPI), y SN Computer Science (Springer). También es editor asociado de Renewable Energies (SAGE) y ha editado actas de conferencias para varias conferencias internacionales, incluido el Congreso Iberoamericano de Ciudades Inteligentes (ICSC-CITIES).

Dr. Federico Alonso-Pecina (SNI I)

Doctor en Ciencias Computacionales por el Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey (ITESM) Campus Cuernavaca. Realizó una estancia posdoctoral en el Instituto de Matemáticas de la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM), unidad Cuernavaca. Su línea de investigación es: el desarrollo y aplicación de algoritmos para resolver problemas de optimización combinatoria. Su experiencia profesional incluye la consultoría en los temas de estadística y proyección poblacional. En el 2013 efectuó una estancia de abril a julio en la Universidad de Nottingham, Reino Unido, la cual se encuentra entre las mejores 80 universidades del mundo.
 
 

Cursos

Cursos Básicos

Los cursos básicos establecen el conocimiento común que deben tener los estudiantes en el primer año del programa, orientarán el aprendizaje de los fundamentos teóricos que apoyan el desarrollo del proyecto de investigación.
A continuación, se presenta el listado de cursos básicos:

  • Matemáticas discretas
  • Algorítmica
  • Probabilidad y Estadística

Los cursos que tomará el estudiante suman un total de 18 créditos de los 90 que requiere el programa. Se recomienda que estos cursos se tomen en los primeros dos semestres.

Cursos disciplinares

Estos cursos establecen el conocimiento con base en el proyecto de investigación, desarrollándose la capacidad de análisis del estado del arte, el diseño y aplicación de las técnicas que den solución a la problemática de su proyecto de investigación. A continuación, se muestra el listado de cursos:

  • Teoría de la calendarización
  • Razonamiento formal
  • Complejidad de los Algoritmos
  • Teoría de la computación
  • Investigación de operaciones
  • Métodos heurísticos
  • Inteligencia Artificial
  • Algoritmos bioinspirados
  • Minería de datos y big data
  • Tratamiento digital de imágenes
  • Optimización Combinatoria
  • Modelos matemáticos para tópicos selectos de optimización
  • Cómputo paralelo
  • Redes Neuronales Artificiales
  • Simulación Monte Carlo
  • Estadística multivariada computacional
  • Optimización y multimedia aplicada con Matlab
  • Procesamiento digital de señales para aplicaciones a la multimedia
  • Sistemas para procesamiento en tiempo real
  • Programación Matemática
  • Laboratorio de Programación
  • Principios y paradigmas de programación
  • Taller de comunicación y divulgación de la ciencia

El listado de cursos disciplinares se complementa con el listado de tópicos selectos y de movilidad, en los cuales se pueden incluir contenidos de temas selectos para cubrir las demandas educativas y tecnológicas relevantes a las LGACs del posgrado, y el impulso a la movilidad estudiantil, de tal forma que el estudiante tiene la oportunidad de cursar asignaturas impartidas en otros programas de posgrado que pertenecen al PNPC, así como realizar estancias nacionales o en el extranjero. A continuación, se muestran los cursos de tópicos selectos:

  • Tópicos selectos de Optimización y Cómputo de alto rendimiento 1
  • Tópicos selectos de Optimización y Cómputo de alto rendimiento 2
  • Tópicos selectos de Sistemas, modelado y simulación 1
  • Tópicos selectos de Sistemas, modelado y simulación 2

El estudiante deberá cursar un total de cinco asignaturas de este eje, incluyendo cursos disciplinares y/o tópicos selectos. La selección de estos cursos disciplinares y cursos de tópicos selectos está en función de las necesidades del proyecto de investigación del estudiante y debe ser aprobado por su comité tutoral. Los cursos que tomará el estudiante suman un total de 30 créditos de los 86 que requiere el programa.

Seminarios metodológicos

Tienen el propósito de auxiliar al estudiante en su formación, en aspectos relacionados con su trabajo de investigación, tales como: actualización de conocimientos, estado del arte, escritura y presentación de resultados. En estos seminarios los estudiantes e investigadores presentan los avances de su investigación, con el objetivo de que los estudiantes logren una idónea comunicación de sus actividades de investigación y de los resultados de sus proyectos. El listado de seminarios es el siguiente:

  • Seminario Metodológico: Actualización de conocimientos en optimización y cómputo aplicado
  • Seminario Metodológico: Estado del arte
  • Seminario Metodológico: Metodología experimental
  • Seminario Metodológico: Escritura y presentación de resultados

Los seminarios que cursará el estudiante de este eje suman un total de 12 créditos de los 86 que requiere el programa.

Seminarios de Investigación

Estos seminarios orientan el proyecto de investigación que el alumno realiza durante su estancia en la MOCA. La materialización de este objetivo se concreta en la realización de una tesis, la cual se desarrolla durante los siguientes seminarios bajo la dirección de un tutor:

  • Seminario de Investigación: Protocolo de Investigación
  • Seminario de Investigación: Marco teórico
  • Seminario de Investigación: Implementación y pruebas
  • Seminario de Investigación: Análisis de resultados y conclusiones

El seguimiento del trabajo en cada uno de estos seminarios se realiza cada semestre por medio de un comité tutorial. Estos cursos correspondientes al desarrollo de la tesis, suman un total de 26 créditos de los 86 que requiere el programa.

Numero de alumnos por cohorte generacional

Generación

Número de alumnos matrículados

Fecha de ingreso

1a Generación 2017-2019

9

Agosto 2017

2a Generación 2018-2020

9

Agosto 2018

3a Generación 2019-2021

8

Agosto 2019

4ª Generación 

6

Agosto 2020

5ª Generación 

8

Agosto 2021

6ª Generación 

5

Agosto 2022

7ª Generación 

8

Agosto 2023

8ª Generación

1

Enero 2024

9ª Generación 

5

Agosto 2024

10ª Generación 

1

Enero 2025

11ª Generación 

5

Agosto 2025

Líneas de Generación y Aplicación del Conocimiento (LGAC)

Líneas de Generación y Aplicación del Conocimiento Nombre del profesorado que integra las LGAC
Optimización de Cómputo y Alto Rendimiento Dr. Federico Alonso Pecina
Dr. Marco Antonio Cruz Chávez
Dr. Martin Gerardo Martínez Rangel
Dr. Nodari Vakhania
Sistemas, Modelado y Simulación Dr. José Alberto Hernández Aguilar
Dra. Lorena Diaz González
Dr. Luis Manuel Gaggero Sager
Dr. Oubram Outmane
Dr. Pedro Moreno Bernal

Núcleo Académico

Nombre del investigador

Breve reseña curricular

Dr. Luia Manuel Gaggero Sager (SNI III)

El Dr. Luis Manuel Gaggero Sager nació el 14 de mayo de 1965 en Paraná, Provincia de Entre Ríos, Argentina. Actualmente trabaja en el Centro de Ingeniería y Ciencias Aplicadas de la Universidad Autónoma del Estado de Morelos. Obtuvo los títulos de Bachiller en Ciencias y Letras en la Universidad Nacional Autónoma de Nicaragua (UNAN) de Managua, Nicaragua, en 1983; Licenciado en Física en la Universidad de La Habana (UH) de La Habana, Cuba, en 1990; Doctor en Ciencias Físicas en la Universidad Nacional de Educación a Distancia (UNED) de Madrid, España, en 1996 (Fisica del Estado Solido). Posdoc: en Italia: Dipartimento di Fisica. Universita' degli studi di Milano (1996), Sábatico en el Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) del Instituto de Ciencias de Materiales de Madrid (ICMM), en Madrid, España (2001). Profesor Visitante, en Cuba: Facultad de Física, Universidad de La Habana. 1993, 1994, 1995, 1996. Profesor Titular C en la UAEM desde el 2007. SNI III desde el 2014. 7 tesis de licenciatura dirigidas, 2 de maestría y 7 de doctorado (de estos en estos momentos 2 son sni II, 3 son SNI 1 y uno solo es candidato) 91 artículos en JCR, 4 artículos en revistas indexadas no JCR y 20 en otros tipos de publicaciones (revistas no indexadas, procediings y revistas de divulgacion) 3 capítulos de libros publicados en editoriales internacionales. Referee de 15 revistas internacionales JCR y editorial board de una revista. Cursos impartidos: 37 cursos diferentes en 4 programas de postgrado (Física UAZ, Doctorado y Maestría en Ciencias, Doctorado en Ingeniería y Ciencias Aplicadas, Maestría en Optimización y Cómputo Aplicado) y para 5 programas de pregrado diferentes (Física UAZ, Física UAEM, Matemáticas, Química y Bioquímica, Licenciatura en Tecnología).

Dr. Nodari Vahkania Maidzuradze (SNI III)

Nació en 1961 en Tbilisi, Georgia (ex república de URSS). Terminó sus estudios de licenciatura en la facultad de Matemáticas Aplicadas en Universidad Estatal de Tbilisi con mención honorífica en 1983. Después trabajaba como investigador menor en el Instituto de las Matemáticas Computacionales de Academia de Ciencias de Georgia. Obtuvo su grado de Doctor en Ciencias (Matemática Cibernética) en 1991 en Academia de Ciencias de Rusia, Moscú. Tuvo estancia posdoctoral en la misma institución hasta 1995.

En el mismo año fue invitado a México por Cátedra Patrimonial CONACyT en IIMAS, UNAM hasta 1996. Desde 1996 se incorporó en Universidad Autónoma del Estado de Morelos, Facultad de Ciencias como profesor-investigador Asociado “C” 1996-2000, profesor-investigador Titular “A” 2000-2003, profesor-investigador Titular “B” con la posición definitiva desde 2003 hasta la fecha.  Tiene el perfil deseable PROMEP.

El Doctor Vakhania ha involucrado intensivamente en la elaboración del primer plan de los estudios y los programas de departamento de Computación de Facultad de Ciencias, UAEM.  Estaba trabajando en la modificación y actualización del plan actual de estudio de Licenciatura en Ciencias Computacionales. Ha dado alrededor de 40 cursos en Licenciatura y Doctorado en Ciencias UAEMor, dirigió tesis de un estudiante de Licenciatura y uno de Maestría en estado de Morelos. Actualmente está dirigiendo tesis de un estudiante de doctorado. El doctor pertenece al Sistema Nacional de Investigadores desde 1996. Actualmente es ratificado en el nivel II SNI. Ha participado varias veces como evaluador de las becas de extranjero de CONACyT, fue el árbitro alrededor de 15 proyectos de investigación Ciencias básicas CONACyT. Es el árbitro de las revistas internacionales de alto nivel como Canadian Journal of Operations Research, Journal of Algorithms, Journal of Scheduling, Information Processing Letters, OMEGA, Computers & Operations Research, Operations Research Letters, Applied Intelligence entre otras.

También es el árbitro para las conferencias internacionles de ACM, IASTED, WSEAS y otras.  Es miembro del bordo editorial de las revistas internacionales Advances in Pure Math., Int. J. of Advanced Math. Sciences, Scientific World Journal. Ha sido responsable del 3 Proyectos Individuales del CONACyT Ciencias Básicas, y los proyectos financiados por CNRS (Francia), DAAD (Alemania). Tiene cerca de 50 publicaciones arbitradas en las revistas indexadas del alto nivel y más de 20 en las memorias de conferencias internacionales (incluyendo las revistas Journal of Algorithms, Operations Research Letters, Journal of Computer and System Sciences, Annals of Operations Research, Journal of Scheduling, Nanal Research Logistics, Int. J. of Production Research, Theoretical Computer Science). Tiene distinciones de International Biographic Center, Cambridge, Inglaterra (an International Educator Award, Achievement in Science Award, Leading Scientists of the World, Top 100 Scientists).  Ha tenido más que 40 pláticas invitadas en las conferencias y universidades en México, Rusia, Estados Unidos, Holanda, Alemania, Japón, Brasil, Francia, Bulgaria, Grecia. Realizó estancias de investigación por la invitación con una beca extranjera en instituciones de los Estados Unidos, Francia, Alemania y Holanda. En año 2004 durante su estancia sabática en Universidad de Paris-Sur, culminó varias líneas de investigación en algoritmos discretos de optimización en una tesis doctorado y obtuvo el segundo grado del Doctor (habilitación) en Ciencias en Academia de Ciencias de Georgia.

Dr. Marco Antonio Cruz Chávez (SNI II)

El Dr. Marco Antonio Cruz Chávez se graduó como doctor en Ciencias Computacionales en el 2005 y como maestro en Ciencias Computacionales en 1998, ambos grados obtenidos en el ITESM Campus Cuernavaca, obtuvo su licenciatura en Ingeniería Química en 1991 en la UAEMor.  Trabajó como Ingeniero de Procesos en la empresa Syntex S.A., División Química y en la UAEMor como coordinador del Centro de Cómputo Académico de la FCQeI.  Desde marzo de 2005 trabaja como Profesor-Investigador, es Titular B y definitivo en el Centro de Investigaciones en Ingeniería y Ciencias Aplicadas de la Universidad Autónoma del Estado de Morelos en Cuernavaca Morelos. Ha sido responsable de dieciséis proyectos de investigación (2005-2016). Diez con financiamiento externo por CONACyT, SEP, CUDI, PRODEP y seis con financiamiento interno por la UAEM. Responsable del laboratorio de optimización ubicado en el CIICAp, UAEM, del laboratorio CISCO y también es responsable de la MiniGrid Morelos, donde colaboran cuatro instituciones, la UAEM, la UPEMOR, la UTEZ y el ITVer. Ha impartido clases en la FCQeI, CIICAp e ICE de la UAEMor, Ciencias Genómicas de la UNAM y en el ITESM. Ha graduado a doce estudiantes de doctorado, once de maestría en programas PNPC y seis estudiantes de licenciatura en el área de asignación óptima de recursos, la cual va acorde con su línea de investigación.

Al momento es director de seis tesistas de doctorado y uno de maestría. En el 2005 formó y es el responsable del Cuerpo Académico de investigación “Optimización y Software”, actualmente en PRODEP con grado de consolidado. Cuenta con perfil PRODEP desde el 2005 a la fecha, pertenece al Sistema Nacional de Investigadores con el nivel 2. Presidente del comité técnico del Congreso Internacional de Cómputo en Optimización y Software CICOS, del 2008 al 2018.

En 2009, creador y a la fecha, editor técnico de la revista científica electrónica “Programación Matemática y Software” editada por la UAEMor, con ISSN: 2007-3283. Participo en 2015, en la revisión y actualización del plan de estudios del doctorado en ingeniaría y ciencias aplicadas de la UAEMor, el cual obtuvo por CONACyT el reconocimiento como PNPC de competencia Internacional. Participo en 2016, en la revisión y actualización del plan de estudios de la maestría en ingeniaría y ciencias aplicadas de la UAEMor, el cual obtuvo por CONACyT el reconocimiento como PNPC consolidado. Participo en 2016, en la revisión y actualización de la curricular del plan de estudios en la FCQeI, en materias de lenguaje de programación para ingenieros, manufactura, métodos numéricos, optimización de procesos, planeación y controlo de la producción. Miembro del comité Académico de Informática y del consejo Técnico Ampliado de Informática del CENEVAL en 2010.

Dra. Lorena Díaz González (SNI I)

Obtuvo en el Centro de Investigación en Energía (ahora Instituto de Energías Renovables) de la UNAM el grado de doctora en Ingeniería (área energía – disciplina cómputo científico; con Mención Honorífica) 2005-2008.  Es profesor Investigador de tiempo completo en el Centro de Investigación en Ciencias (antes Facultad de Ciencias) desde enero del 2010, actualmente es Profesor Investigador de Tiempo Completo Titular A. Ha participado como evaluadora en PROMEP desde 2011 a la fecha en diversas convocatorias. Tiene 11 trabajos en revistas indexadas: 1 artículo en una revista internacional con arbitraje indexada en SCOPUS, 10 artículos en revistas internacionales con arbitraje indexadas en SCIENCE CITATION INDEX. Es primera autora en el 30% de los trabajos y autora de correspondencia en el 20%.  Sus trabajos tienen al menos 80 citas externas. Tiene el perfil PROMEP y es nivel 1 en el Sistema Nacional de Investigadores. Sus líneas de Investigación son: Redes Neuronales Artificiales en Geotermia, Estadística computacional vía simulación Monte Carlo, y Análisis estadístico de datos geoquímicos.

Dr. Outmane Oubram (SNI I)

•   Obtuvo el grado de maestría en 2003 en Tecnologías de la Información e Instrumentación Oceanográfica de la Universidad de Mohammed V, Marruecos, donde desarrolló programas para el seguimiento de los fenómenos oceanográficos mediante imágenes satelitales. Obtuvo el grado de doctorado en Modelación Computacional y Cómputo Científico de la UAEM, México. En 2013, se incorporó a la Facultad de Ciencias Químicas e Ingeniería de la UAEM como Profesor Investigador de Tiempo Completo y actualmente es SNI nivel I. Sus intereses más recientes de investigación incluyen: El tratamiento digital multimedia de imágen, audio y video, y el modelado de los fenómenos optoelectrónicos en los nanodispositivos.

Dr. José Alberto Hernández Aguilar (SNI I)

•  Doctor en Ingeniería y Ciencias Aplicadas por el Centro de Investigación en Ingeniería y Ciencias Aplicadas de la Universidad Autónoma del Estado de Morelos. Su experiencia profesional se ha orientado al desarrollo de sistemas de información orientados a la toma de decisiones, análisis de información mediante minería de datos y recientemente ha incursionado a la implementación de algoritmos de optimización en Unidades Gráficas de Procesamiento GPU's. Sus líneas de investigación son “Sistemas de Información para la toma de Decisiones” y “Optimización, procesamiento en paralelo y minería de datos”. Mención Honorífica Por la Universidad de Las Américas Campus Ciudad de México por sus estudios de maestría. Desde 2022 es SNI 1.

Dr. Martin Gerardo Martínez Rangel (SNI I)

Doctor en Ingeniería por el Centro de Investigación en Ingeniería y Ciencias Aplicadas de la Universidad Autónoma del Estado de Morelos. Su experiencia profesional se ha orientado al desarrollo de sistemas de información. Sus líneas de investigación son el modelado de procesos para el desarrollo de sistemas de información y el desarrollo de algoritmos inteligentes aplicados a la optimización de recursos en las empresas. Recibió por parte del Consejo Universitario Presea al Mérito Académico por sus aportaciones en el área de inteligencia artificial y mecatrónica.

Dr. Pedro Moreno Bernal (SNI I)

•  Pedro Moreno es Profesor Asociado de tiempo completo de la Universidad Autónoma del Estado de Morelos e Investigador Nacional Asociado de la Secretaría de Ciencia, Humanidades, Tecnología e Innovación de México. Sus áreas de interés incluyen inteligencia computacional, metaheurísticas, sostenibilidad energética y ciudades inteligentes. Es coautor de múltiples publicaciones científicas, incluyendo 11 indexadas en el Journal Citation Reports y 31 indexadas en Scopus, resultando en un índice h de 5. Adicionalmente, ha realizado estancias de investigación en la Universidad de la República (Uruguay), la Universidad de Valladolid, España, en la Universidad Autónoma Metropolitana (UAM) y en el CINVESTAV del Instituto Politécnico Nacional. Además, ha sido Editor Invitado para números especiales en diversas revistas, incluyendo Cities (Elsevier), Energy and Buildings (Elsevier), Sustainable Energy Technologies and Assessments (Elsevier), Sensors, Sustainability, and Applied Sciences (MDPI), y SN Computer Science (Springer). También es editor asociado de Renewable Energies (SAGE) y ha editado actas de conferencias para varias conferencias internacionales, incluido el Congreso Iberoamericano de Ciudades Inteligentes (ICSC-CITIES).

Dr. Federico Alonso-Pecina (SNI I)

Doctor en Ciencias Computacionales por el Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey (ITESM) Campus Cuernavaca. Realizó una estancia posdoctoral en el Instituto de Matemáticas de la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM), unidad Cuernavaca. Su línea de investigación es: el desarrollo y aplicación de algoritmos para resolver problemas de optimización combinatoria. Su experiencia profesional incluye la consultoría en los temas de estadística y proyección poblacional. En el 2013 efectuó una estancia de abril a julio en la Universidad de Nottingham, Reino Unido, la cual se encuentra entre las mejores 80 universidades del mundo.

Relación de directores de tesis y de tutores

Primera generación
Segunda generación

Productividad Académica Relevante

Nombre del investigador

Últimas tres publicaciones o productos desarrollados

Dr. Luia Manuel Gaggero Sager (SNI III)

Transport and thermoelectric properties of periodic and aperiodic germanene gated superlattices

BD Gutierrez-Reyna, Z Zarhri, LM Gaggero-Sager, O Oubram

Materials Science in Semiconductor Processing 200, 109900


Effects of dopant interlayer distance, magnetic field and electric field on nonlinear optical rectification, second and third harmonic generation in double δ-doped quantum wells

E Rabanales-Marquez, H Noverola-Gamas, O Oubram, ...

Solid State Communications, 115951


Feature Extraction of a Non-Stationary Seismic–Acoustic Signal Using a High-Resolution Dyadic Spectrogram

D Seuret-Jiménez, E Trutié-Carrero, JM Nieto-Jalil, ED García-Aquino, ...

Sensors 23 (13), 6051


Spatial quasi-bound states of Dirac electrons in graphene monolayer

M Miniya, O Oubram, AG El Hachimi, LM Gaggero-Sager

Scientific Reports 14 (1), 3859

Dr. Nodari Vahkania Maidzuradze (SNI III)

Notes on scheduling non-simultaneously released jobs with restricted processing times on uniform machines.

RAIRO-Oper. Res., 2025

DOI: https://doi.org/10.1051/ro/2025076

% eISSN: 2804-7303

 

 

E. Parra-Inza, Jose. M. Sigarreta-Alima, N. Vakhania and J. C.

Hernandez-Gomez (2025). A survey on dominating sets: bounds and

algorithms. Boletin de Estadistica e Investigacion Operativa. 41(1), 32-50. https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=10096691

 

Ernesto Parra Inza, Nodari Vakhania, José María Sigarreta Almira

and Frank Ángel Hernández Mira.

Algorithms for the global domination problem.

{\it Computers \& Operations Research}

October 2024, 106876.

https://doi.org/10.1016/j.cor.2024.106876

% Online ISSN: 1873-765X Print ISSN: 0305-0548

 

 

Parra Inza, E.; Vakhania, N.; Sigarreta Almira, J.M.; Hernández-Aguilar, J.A. Approximating a Minimum Dominating Set by Purification.

{\it Algorithms} 2024, 17, 258. https://doi.org/10.3390/a17060258

% ISSN 1999-4893

 

 

Ernesto Parra Inza, Nodari Vakhania, José María Sigarreta Almira, Frank Angel Hernández Mira.

Exact and heuristic algorithms for the domination problem.

{\it European Journal of Operational Research} 313 (2024) 926–936 2023\\

https://doi.org/10.1016/j.ejor.2023.08.033

Dr. Marco Antonio Cruz Chávez (SNI II)

1. Marta. Lilia Eraña-Díaz, Marco Antonio Cruz-Chávez*, M. Acosta-Flores, J. Enríquez-Urbano, N. L. Ruiz and J. P. O. Gamba, Interdisciplinary Methodology for Resource Allocation Problems Using Artificial Neural Networks and Software Robots, IEEE Access, ISSN: 2169-3536, doi: 10.1109/ACCESS.2025.3591710, vol. 13, pp. 131141-131158, 23 July 2025.

 

2. Rafael Rivera-Lópeza, Efrén Mezura-Montes, Juana Canul-Reich, Marco Antonio Cruz-Chávez, An Experimental Comparison of Self-Adaptive Differential Evolution Algorithms to Induce Oblique Decision Trees, Mathematical and Computational Applications, MDPI, ISSN: 2297-8747, https://doi.org/10.3390/mca29060103, Vol. 29, No. 6, 103, 9 november 2024.

 

3. Erika Yesenia Avila-Melgar, Marco Antonio Cruz-Chávez*, Beatriz Martínez-Bahena, Marta Lilia Eraña-Díaz, Martín H. Cruz-Rosales, Parallel Evolutionary Algorithm for Water Distribution Network Design, using the Masters-Students Model in Distributed Environment, Applied Soft Computing, ELSEVIER, ISSN: 1568-4946,  Citas 0, https://doi.org/10.1016/j.asoc.2023.109986,Vol. 135, 109986, pp. 1-21, March, 2023.  

 

4. Martín H. Cruz-Rosales, Marco Antonio Cruz-Chávez*, Federico Alonso-Pecina, Jesús del C. Peralta-Abarca, Erika Yesenia ávila-Melgar, Beatriz Martínez-Bahena and Juana Enríquez-Urbano, Metaheuristic with Cooperative Processes for the University Course Timetabling Problem, Applied Sciences, MDPI, DOI: https://doi.org/10.3390/app12020542, ISSN 2076-3417, Vol. 12, No. 2, 542, pp. 1-30, January 7, 2022. (FREE PAPER). 

Dra. Lorena Díaz González (SNI I)

Factors Associated with COVID-19 Mortality in Mexico: A Machine Learning Approach Using Clinical, Socioeconomic, and Environmental Data

L Díaz-González, YS Toribio-Colin, JC Pérez-Sansalvador, N Lakouari

Machine Learning and Knowledge Extraction 7 (2), 55


Optimizing a Double Stage Heat Transformer Performance by Levenberg–Marquardt Artificial Neural Network

S Vázquez-Aveledo, RJ Romero, L Díaz-González, M Montiel-González, ...

Machine Learning and Knowledge Extraction 7 (2), 29


AQuA-P: A machine learning-based tool for water quality assessment

L Díaz-González, RA Aguilar-Rodríguez, JC Pérez-Sansalvador, ...

Journal of Contaminant Hydrology 269, 104498


Handling Missing Air Quality Data Using Bidirectional Recurrent Imputation for Time Series and Random Forest: A Case Study in Mexico City

L Díaz-González, I Trujillo, JC Pérez-Sansalvador, N Lakouari

Dr. Outmane Oubram (SNI I)

Transport and thermoelectric properties of periodic and aperiodic germanene gated superlattices

BD Gutierrez-Reyna, Z Zarhri, LM Gaggero-Sager, O Oubram

Materials Science in Semiconductor Processing 200, 109900


Influence of Grading Capacitance on Sympathetic Inrush Current of Parallel Power Transformers Influence de la capacité de répartition sur le courant d’enclenchement sympathique …

L Cisneros-Villalobos, JG Vera-Dimas, D Martínez-Martínez, O Oubram, ...

IEEE Canadian Journal of Electrical and Computer Engineering


Disorder in Self-Similar Structure Based Graphene Monolayer

M Miniya, R Espejel-Morales, RMDC Vázquez, O Oubram

Journal of Physics: Condensed Matter


Disorder impacts on transport and magnetoresistance properties in a gapless ferromagnetic/normal/ferromagnetic phosphorene junction

O Oubram, I Rodríguez-Vargas, EJ Guzmán

Journal of Physics: Condensed Matter 37 (21), 215302

Dr. José Alberto Hernández Aguilar (SNI I)

Hernández Aguilar, J. A., Pacheco-Valencia, V., Cruz-Rosales, M. H., Ponce-Gallegos, J. C., & Condado-Huerta, C. (2025). Implementation of a Hybrid Tabu Search Algorithm with Local Search for Solving the Capacitated Vehicle Routing Problem. International Journal of Combinatorial Optimization Problems and Informatics, 16(3), 82–91. https://doi.org/10.61467/2007.1558.2025.v16i3.1143

 

Reyes, R.G., Ortiz-Hernandez, J., Mijarez, R., Hernández-Aguilar, J.A. et al. AMI/IoT Data Model for Public Lighting in México Using Lz4 Compression, IPFS and Blockchain. Program Comput Soft 50, 816–828 (2024). https://doi.org/10.1134/S0361768824700786

 

Hernández-Aguilar, J.A., Calderón-Segura, Y., Medina-Ángel, G. et al. Sentiment Analysis for the Identification of Negative Situations in Soccer Matches Using Social Networks and Artificial Intelligence Techniques. SN COMPUT. SCI. 5, 1030 (2024). https://doi.org/10.1007/s42979-024-03401-3

 

Ochoa Ortiz, C. A., Hernández-Aguilar, J. A., & Hernández-Baez, I. Y. (2024). Análisis del Servicio de Recolección de Residuos en una ciudad inteligente. Un Caso de Estudio en Torreón, Coahuila, México. Programación matemática Y Software, 16(3), 9–20. https://doi.org/10.30973/progmat/2024.16.3/2

Dr. Martin Gerardo Martínez Rangel (SNI I)

Implementation of an IOT Sensor Network and Machine Learning to Measure the Water Quality

JF Alarcón Madrid, OJ Paz Quintanilla, M Martinez-Rangel

Engineering Innovations 14, 85-98


Low Cost CO2 Sensor Prototype with IoT

EAG Talhami, O Aguiluz, MG Martínez-Rangel

International Conference on Science, Technology and Innovation (CONICIETI), 81


Accelerated simulated annealing algorithm applied to the flexible job shop scheduling problem

MA Cruz‐Chávez, MG Martínez‐Rangel, MH Cruz‐Rosales

International Transactions in Operational Research 24 (5), 1119-1137


Experimental Analysis with Variable Neighborhood Search for Discrete Optimization Problems

MA Cruz-Chávez, A Martínez-Oropeza, M Martínez-Rangel, ...

Encyclopedia of Information Science and Technology, Third Edition, 4090-4106

Dr. Pedro Moreno Bernal (SNI I)
  • Goñi, G., Nesmachnow, S., Rossit, D., Moreno-Bernal, P., & Tchernykh, A. (2025). Bio-Inspired Multiobjective Optimization for Designing Content Distribution Networks. Mathematical and Computational Applications, 30(2), 45. https://doi.org/10.3390/mca30020045
  • Nesmachnow, S., Rossit, D., & Moreno-Bernal, P. (2025). A Literature Review of Recent Advances on Innovative Computational Tools for Waste Management in Smart Cities. Urban Science, 9(1), 16. https://doi.org/10.3390/urbansci9010016
  • Torres-Aguilar, C. E., Moreno-Bernal, P., Nesmachnow, S., Aguilar-Castro, K. M., Cisneros-Villalobos, L., & Arce, J. (2023). Annual Evaluation of Natural Ventilation Induction in Solar Chimneys under Tropical, Dry, and Temperate Climates of Mexico: A Case Study. Sustainability, 15(23), 16399. https://doi.org/10.3390/su152316399
  • Porteiro, R., Nesmachnow, S., Moreno-Bernal, P., Torres-Aguilar, C.E. (2023). Computational intelligence for residential electricity consumption assessment: Detecting air conditioner use in households. Sustainable Energy Technologies and Assessments, 58, 103319. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.seta.2023.103319

Dr. Federico Alonso-Pecina (SNI I)

Iterated Local Search Approach to a Single-Product, Multiple-Source, Inventory-Routing Problem

F Alonso-Pecina, IY Hérnandez-Báez, RE López-Díaz, MH Cruz-Rosales

Mathematics 12 (7), 991


Iterated local search for the label printing problem

F Alonso-Pecina, D Romero, MA Cruz-Chávez

Journal of the Operational Research Society 75 (1), 39-48


Two heuristics for the label printing problem

F Alonso‐Pecina, J Arellano‐Verdejo, R Diego‐Celis

International Transactions in Operational Research 29 (5), 2841-2854


Metaheuristic with cooperative processes for the university course timetabling problem

MH Cruz-Rosales, MA Cruz-Chávez, F Alonso-Pecina, JC Peralta-Abarca, ...

Applied Sciences 12 (2), 542

Colaboración 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, Desarrollo Tecnológico y el Instituto Nacional de Electricidad y Energías Limpias y la Universidad Autónoma de Yucatán .

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), Universidad Nacional Autónoma de Honduras, Universidad de Málaga, España, Centro de Inteligencia Artificial de la Universidad de Oviedo (Asturias, España), Universidad Politécnica de Cataluña, 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: Gonet México y la 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.
Además, se podrán utilizar los convenios ya signados por la UAEM, entre los que se encuentran los de mayor pertinencia:

  • Instituto Morelense de Información Pública y Estadística
  • Pemex Gas
  • Comisión Nacional para el Conocimiento y Uso de la Biodiversidad
  • Forza Global

Cabe destacar que los estudiantes del programa se vinculan bajo las siguientes estrategias: estancias de investigación, desarrollo de tesis vinculadas a las empresas públicas y/o privadas, asesorías, seminarios, foros y coloquios dirigidos a las empresas.

Procesos Administrativos

Mecanismos de Ingreso
  1. La Comisión Académica del PE, emite una convocatoria a través de diversos medios de divulgación: posters, trípticos, anuncios insertados en la página electrónica institucional de la UAEM y de la FCAeI, spots o promocionales transmitidos en Radio UAEM, anuncios en la Gaceta Universitaria, entre otros.
  2. El aspirante interesado presentará toda la documentación requerida para registrarse como candidato al programa (solicitud, constancia de comprensión del idioma inglés y demás información requerida en la convocatoria).
  3. Realizar el pago correspondiente para ingresar su expediente.
  4. Presentar un examen de conocimientos. Para ingresar al Programa Académico, el aspirante deberá acreditar el examen de ingreso, el cual consta de tres secciones: algorítmica, programación y matemáticas. La calificación mínima aprobatoria será de 8.0.
  5. Presentar examen psicométrico en las fechas y lugares establecidos en su momento. El estudiante deberá pasar el examen para poder ser admitido en la maestría.
  6. El estudiante deberá entregar un anteproyecto de investigación acorde a las líneas del programa. Deberá de exponer su anteproyecto ante el Comité de Admisión “ad hoc” y deberá responder a los cuestionamientos durante su exposición y defensa.
  7. El inglés se acreditará mediante un examen de comprensión de lectura de textos científicos en computación. Es requisito para entrar a la maestría que el aspirante apruebe el inglés.
  8. La Comisión Académica del Programa Educativo se reúne para analizar los resultados de cada una de las etapas del proceso de selección, con base en la siguiente ponderación se seleccionan a los candidatos con el puntaje más alto que cumplan con la calificación mínima. La calificación mínima para ser aceptado será 80%.
  9. La Comisión Académica del PE envía una carta de aceptación a los candidatos seleccionados.
Requisitos de ingreso

De conformidad con el artículo 57 del Reglamento General de Estudios de Posgrado y criterios de calidad el Plan de Estudios, el aspirante para su aceptación e ingreso deberá cumplir con los siguientes requisitos, cuyos documentos deberá entregar por duplicado:

  1. Solicitud de inscripción al proceso de selección del programa educativo.
  2. Entregar currículum vitae con la documentación que lo soporte.
  3. Título profesional de licenciatura. Para el caso de que se encuentre en trámite su expedición, se deberá entregar constancia fehaciente del acta de examen correspondiente. En ambos casos, el documento deberá ser expedido por institución que cuente con reconocimiento oficial. En el caso de Títulos profesionales expedidos por una institución de educación superior no incorporada al Sistema Educativo Nacional, los documentos deberán estar debidamente reconocidos.
  4. Certificado de estudios de la licenciatura, en la que conste un promedio mínimo de 8.0. En el caso de estudiantes de instituciones con sistemas de evaluación en que los parámetros numéricos o de evaluación sean diversos, se requerirá la homologación de calificación aprobada por el Consejo Interno de Posgrado.
  5. Copia del acta de nacimiento.
  6. En el caso de los aspirantes extranjeros, cuya lengua materna no sea el español, deberán acreditar el dominio de este idioma y presentar el permiso migratorio emitido por la autoridad competente que le permita cursar el posgrado en la Universidad Autónoma del Estado de Morelos
  7. Copia de la Clave Única de Registro de Población.
  8. Las demás disposiciones que indique el Plan de Estudios.
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