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La Escuela de Primavera en Investigación de Operaciones (EPIO) pretende ser un espacio donde estudiantes avanzados de licenciatura y de posgrado conozcan las investigaciones y aplicaciones recientes en el campo de la Investigación Operativa además de introducirlos al uso de algunas de las herramientas y técnicas propias del área. Este evento contempla un número limitado de espacios destinados a profesores que tengan interés por asistir.
Para esta segunda edición en modalidad virtual se contempla realizar cursos cortos, talleres y conferencias impartidos por ponentes nacionales e internacionales. Dado que habrá una variedad de niveles, se puede asumir conocimiento específico en algunos de los cursos o talleres.

 

¡Súmate a la experiencia y participa!

 

EVENTO DE CUPO LIMITADO

 

 

Cursos cortos/ Talleres

Simulación del proceso de pago en un supermercado
Christian Paul Rojas Romero, Mundo IO (Perú)

Modelos de optimización utilizando el lenguaje MOSEL
Dolores Edwiges Luna Reyes, UDLAP
Juan Antonio Díaz García, UDLAP

Optimización Multiobjetivo
Elías Olivares Benítez, Universidad Panamericana

Maximización del valor de una operación de negocio en un ambiente incierto
Federico Trigos Salazar, Tecnológico de Monterrey
Carlos Mario Aldana, Tecnológico de Monterrey

Métodos cuantitativos para optimizar decisiones de distribución
Gastón Vértiz Camarón, UAEMex

Desafía tu mente y aprende programación de restricciones resolviendo rompecabezas lógicos
Jonás Velasco Álvarez, CIMAT

Investigación de Operaciones en la Industria Marítima y Portuaria
Julio Mar Ortiz, UAT

Optimizando la solución a tus problemas con GAMS
Rodolfo Mendoza Gómez, Tecnológico de Monterrey

 


 
Conferencias Plenarias

Por anunciar


FECHAS IMPORTANTES

Inicio de inscripciones al evento 6 de marzo de 2023
Inicio de evento 28 de marzo de 2023
Fin del evento 31 de marzo de 2023


ORGANIZADORES

Marta Cabo Nodar (SMIO/ ITAM)
Jorge Raúl Pérez Gallardo (CIMAT, Aguascalientes)
José Fernando Camacho Vallejo (UANL)


Contacto:

Contacto: csmio@cimat.mx

 

 

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