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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.

  1. 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.
  2. 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.
  3. 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.
  4. 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.
  5. 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.

  1. 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).
  2. 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.
  3. 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.
  4. 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.
  5. 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.

Capítulos en Libros

  1.  K. Miranda, S. Zapotecas-Martı́nez, Antonio López-Jaimes and Abel Garcı́a-Nájera (2019). A Comparison of Bio-inspired Approaches for the Cluster-Head Selection Problem in WSN. En Shan dilya S.K., Shandilya S., Nagar A. (eds). Advances in Nature-Inspired Computing and Applications. EAI/Springer Innovations in Communication and Computing. ISBN 978-3-319-96451-5. DOI:  https://doi.org/10.1007/978-3-319-96451-5_7.
  2. S. Zapotecas-Martı́nez, A. Lara and C. A. Coello Coello (2017). Hybridizing Multi-objective Evolutionary Algorithms with Mathematical Programming Techniques. En Decision Sciences. Theory and Practice. pp. 185–231, Chapter 4. CRC Press, Boca Raton, Florida, USA. ISBN 978-1-4665-6430-5.
  3. A. López Jaimes, S. Zapotecas-Martı́nez and C. A. Coello Coello (2011). An Introduction to Multiobjective Optimization Techniques. En Optimization in Polymer Processing. pages 29–57, Chapter 3. Nova Science Publishers, New York. ISBN 978-1-61122-818-2.

Libros

Formación de Recursos Humanos

Otra Información de Relevancia Académica