Métodos Multi-Superficie para construír Clasificadores Binarios con Optimización Matemática- Trabajo de Grado de Maestría en el que generé, basado en el Método Multi-Superficie (MSM) de O.L. Mangasarian, y mediante un proceso generalización bastante intuitiva y sencilla, una familia de métodos multi-superficie, de la cuál el MSM se convierte ahora en una instancia. Adicionalmente propongo otra instancia de esa familia, que presenta propiedades sustancialmente superiores, con lo que demuestro las ventajas de la generalización. El MSM de Mangasarian era (esencialmente) el único método que recibía hasta el momento el adjetivo de "Método Multi-Superficie", y que utilizaba Programación Lineal para generar Redes Neurales para el reconocimiento de patrones binarios (hablo en pasado porque, aunque mi trabajo no ha sido muy divulgado, rompe con la "soledad" que tenía el método de Mangasarian entre los métodos multi-superficie). El trabajo fue elaborado con la extraordinaria guía de mi tutor, el Prof. Ubaldo García Palomares, y defendido de 27 de Octubre de 2005, mereciendo una Mención de Honor. Actualmente forma parte de los Reportes Técnicos del 2006, del Centro de Estadística y Software Matemático de la USB (CESMa).
Modelación de la Localización de Plantas para las Industrias de Asfalto y Concreto- Presentación en Power Point realizada por mis compañeros Rafael Barboza (quien trabaja también en Inelectra) y Adriana Torres (amiga mía y colega de Ingº de Producción), así como quién escribe, para la materia Formulación de Modelos en Sistemas, dictada por el Prof. José Luis Gimenez para los programas de Maestría en Investigación de Operaciones, Sistemas de Información y Sistemas de Control de la USB. Está hecha con la intención de facilitar el entendimiento del modelaje matemático implícito en un artículo con el mismo nombre.
Los Algoritmos Genéticos y su Aplicación en la Optimización - Es una presentación en Power Point que elaboré (junto con un informe que tengo que digitalizar para colocarlo acá) recogiendo los principios básicos para entender las técnicas y dificultades básicas que se pueden encontrar al utilizar algoritmos genéticos en Optimización (con énfasis en el caso de modelos en variables enteras). Fue realizado en el marco del curso de "Métodos de Optimización Discreta" del Prof. Pedro Di Novella de la USB, que formó parte de las electivas que tomé en mi Maestría en Investigación de Operaciones.
Análisis Descriptivo y Diagnóstico Tecnológico del Proceso de Procura y Gestión de Materiales en Proyectos de Ingeniería, Procura y Construcción- Es el Libro de Pasantía que hice como requisito parcial para graduarme en pre-grado de Ingeniero de Producción. En él, propongo una metodología para elaborar Diagramas de Definición de Procesos (tipo IDEF0) a partir de procedimientos estandarizados. Es un puente para generar modelos de simulación basados en modelos de proceso, a partir de técnicas de Organización y Métodos. Este puente entre el área de Ingeniería de Sistemas/Investigación de Operaciones y el área de Organización y Sistemas/Métodos, siempre ha sufrido por un exceso de variabilidad en la forma en que cada modelador representa un mismo procedimiento, y con este método se busca reducir la posibilidad de que la forma de los modelos sea altamente dependiente del modelador. La pasantía fue realizada en Inelectra, S.A.C.A., bajo la tutoría industrial de Rafael Barboza y el asesoramiento del Ingº José Padilla (ambos de la empresa ya citada), y la tutoría académica del Prof. Máximo Alfonso. En la defensa se estimó que el trabajo era merecedor de una mención honorífica.
Trabajos no técnicos: Haga clic aquísi quiere conocer mis escritos de índoles literarios, pseudo-filosóficos, filosóficos, y poéticos.
ejemplo de multi-superficie lineal por partes
ejemplo de Red Neural Artificial generada por el algoritmo para evaluar si un elemento está de un lado de la multi-superficie o del otro.
