Dr. Saúl Zapotecas MartínezDEPARTAMENTO DE MATEMATICAS APLICADAS Y SISTEMAS
Resumen Curricular
Saúl Zapotecas-Martínez recibió el grado de Maestro en Ciencias y Doctor en Ciencias en Computación por el CINVESTAV-IPN, Ciudad de México, México, en 2007 y 2013, respectivamente. Fue profesor asistente en el Departamento de Ingeniería Eléctrica y Electrónica de la Universidad de Shinshu, Nagano Japón, en el periodo 2014-2016. Desde 2017, ha sido Profesor Titular B de tiempo completo en el Departamento de Matemáticas Aplicadas y Sistemas en la Universidad Autónoma Metropolitana, Unidad Cuajimalpa, Ciudad de México. Es autor/coautor de más de 40 artículos técnicos y capítulos de libros con más de 400 citas reportadas en Google Scholar con índice Hirsch (H-index) de 12. El Dr. Zapotecas-Martínez ha servido en el comité de programa de varias conferencias internacionales y como revisor de distintas revistas indexadas en el áre de Computo Evolutivo. Es miembro de la IEEE y ACM.
Área de interés/experiencia en investigación
- Algoritmos Evolutivos Multi-objetivo (MOEAs)
- MOEAs asistidos por técnicas de programación matemática
- MOEAs basados en descomposición
- MOEAs asistidos por meta-modelos
Publicaciones en Revistas
Sólo se incluyen las últimas 5 publicaciones.
- S. Zapotecas-Martı́nez, Carlos A. Coello Coello, Hernan E. Aguirre and Kiyoshi Tanaka (2019). A Review of Features and Limitations of Existing Scalable Multi-Objective Test Suites. IEEE Transactions on Evolutionary Computation. DOI: https://doi.org/10.1109/TEVC.2018.2836912.
- S. Zapotecas-Martı́nez, A. Garcı́a-Najera and A. Lopez-Jaimes (2019). Multi-Objective Grey Wolf Optimizer based on Decomposition. Expert Systems With Applications. DOI: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2018.12.003.
- S. Zapotecas-Martı́nez, A. López-Jaimes and A. Garcı́a-Najera (2019). LIBEA: A Lebesgue Indicator-Based Evolutionary Algorithm for Multiobjective Optimization. Swarm and Evolutionary Computation. DOI: https://doi.org/10.1016/j.swevo.2018.05.004.
- A. Menchaca-Méndez, E. Montero, and S. Zapotecas-Martı́nez (2018). Evolutionary Multi-Objective Algorithm based on Hypervolume with Adaptive Resource Allocation. IEEE Access. Vol. 6, pp. 63382-63401. DOI: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2018.2877402.
- Sergio Alvarado, Carlos Segura, Oliver Schütze and S. Zapotecas (2018). The Gradient Subspace Approximation as Local Search Engine within Evolutionary Multi-objective Optimization Algorithms. Computación y Sistemas, Vol. 22, No. 2, 2018, pp. 363—385. DOI: https://doi.org/10.13053/CyS-22-2-2948.
Memorias de Congreso
Sólo se incluyen las últimas 5 publicaciones.
- Elizabeth Montero and S. Zapotecas-Martı́nez (2018). An Analysis of Parameters of Decomposition-based MOEAs on Many-Objective Optimization. En 2018 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC’2018). Rio de Janeiro, Brazil. (Aceptado y por publicarse).
- Abel Garcı́a-Nájera, Antonio López-Jaimes, and S. Zapotecas-Martı́nez (2018). On the many-objective pickup and delivery problem: Analysis of the performance of three evolutionary algorithms. En Mexican International Conference on Artificial Intelligence. pages 69–81, Ensenada, B.C., México, Springer.
- S. Zapotecas-Martı́nez, S. Jacquin, Hernán E. Aguirre and Kiyoshi Tanaka (2016). Analysis and Comparison of Multi-objective Evolutionary Approaches on the Multi-Objective 1/0 Unit Commitment Problem. En 2016 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC’2016). pages 3019–3026, Vancouver, Canada, July 2016, IEEE press.
- S. Zapotecas-Martı́nez, Alberto Moraglio, Hernán E. Aguirre and Kiyoshi Tanaka (2016). Geometric Particle Swarm Optimization for Multi-objective Optimization Using Decomposition. In Proceedings of the 18th annual conference on Genetic and Evolutionary Computation (GECCO’2016). pages 69–76, Dever, Colorado, USA, July 2016.
- W. Ren Tan, S. Zapotecas-Martı́nez, Hernán E. Aguirre and Kiyoshi Tanaka (2016). A Refinement Mechanism to Improve Particle Swarm Optimization. En 2016 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC’2016). pages 2049–2056, Vancouver, Canada, July 2016, IEEE press.