Loading

+52 (55) 58 14 6533



Dr. Abel García Nájera Departamento de Matematicas Aplicadas y Sistemas

Resumen Curricular

El profesor Abel García Nájera realizó sus estudios de Licenciatura en Ingeniería en Electrónica en la UAM Iztapalapa, de Maestría en Ciencias de la Computación en el CICESE, en Baja California, y de Doctorado en Ciencias de la Computación en la Universidad de Birmingham, en el Reino Unido. Posteriormente hizo una estancia posdoctoral en el Departamento de Ingeniería Eléctrica de la UAM Iztapalapa. Desde enero de 2013 es profesor de tiempo completo en el Departamento de Matemáticas Aplicadas y Sistemas. Actualmente es Coordinador de la Licenciatura en Ingeniería en Computación.

Área de interés/experiencia en investigación

Temas

  • Optimización combinatoria multiobjetivo
  • Métodos heurísticos
  • Heurísticas inspiradas en procesos naturales

Aplicaciones

  • Ingeniería de software
  • Diseño de rutas vehículares
  • Manufactura de tarjetas de circuitos impresos
  • Portafolios de inversión

Publicaciones en Revistas

Miranda Campos, K. S., López Jaimes, A. y García Nájera, A (2017). Análisis multiobjetivo de la selección de líderes en redes inalámbricas de sensores. Research in Computing Science, aceptado.

Camacho Villalón, C. L., García Nájera, A. y Gutiérrez Andrade, M. A. (2016). Algoritmo de optimización mediante forrajeo de bacterias híbrido para el problema de selección de portafolios con restricción de cardinalidad. Research in Computing Science, 116:141-156.

García-Nájera, A., and López-Jaimes, A. (2015), The Pickup and Delivery Problem: A many-objective Analysis. Research in Computing Science, 104:51-60.

García-Nájera, A., Bullinaria, J.A. and Gutiérrez-Andrade, M.A. (2015), An evolutionary approach for multi-objective vehicle routing problem with backhauls. Computers & Industrial engineering, 81:90-108.

García-Nájera, A., Brizuela, C.A. and Martínez-Pérez, I.M. (2015), An efficient genetic algorithm for setup time minimization in PCB assembly. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 77(5):973-989.

Garcia-Najera, A. and Bullinaria, J.A. (2011), An improved multi-objective evolutionary algorithm for the vehicle routing problem with time windows. Computers & Operations Research, 38(1):287-300.

Memorias de Congreso

López-Jaimes, A. and García-Nájera, A. (2016). Discrete many-objective optimization problems: The case of the pickup amd delivery problem. En: 2016 IEEE Congress on Evolutionary Computation (IEEE CEC 2016). Aceptado.

Vega Velázquez, M. A., Cervantes Maceda, H. y García Nájera, A. (2016). Desarrollo de una herramienta para generara escenarios de planeación de proyectos. En: 4th International Conference on Software Engineering Research and Innovations (CONISOFT 2016), pp. 85-94.

García-Nájera, A. and Gómez-Fuentes, M.C. (2014), A Multi-Objective Genetic Algorithm for the Software Project Scheduling Problem. En: 13th Mexican International Conference on Artificial Intelligence (MICAI 2014), LNAI 8857, Part II, pp. 13-24. Springer.

Garcia-Najera, A. and Gutierrez-Andrade, M.A. (2013), An evolutionary approach to the multi-objective pickup and delivery problem with time windows. En: 2013 IEEE Congress on Evolutionary Computation (IEEE CEC 2013), pp. 997-1004. IEEE.

Garcia-Najera, A. (2012), The Vehicle Routing Problem with Backhauls: a Multi-objective Evolutionary Approach. En: 12th European Conference on Evolutionary Computation in Combinatorial Optimisation (EvoCOP 2012), LNCS 7245, pp. 255-266. Springer.

Garcia-Najera, A. and Bullinaria, J.A. (2010), Optimizing delivery time in multi-objective vehicle routing problems with time windows. En: 11th International Conference on Parallel Problem Solving from Nature (PPSN XI), LNCS 6239, Part II, pp. 51-60. Springer.

Garcia-Najera, A. and Bullinaria, J.A. (2009), Comparison of Similarity Measures for the Multi-objective Vehicle Routing Problem with Time Windows. En: Genetic and Evolutionary Computation Conference 2009 (GECCO 2009), pp. 579-586. ACM.

Garcia-Najera, A. and Bullinaria, J.A. (2009), Bi-objective Optimization for the Vehicle Routing Problem with Time Windows: Using Route Similarity to Enhance Performance. En: 5th International Conference on Evolutionary Multi-Criterion Optimization (EMO'09), LNCS 5467, pp. 275-289. Springer.

Garcia-Najera, A. and Brizuela, C.A. (2005), PCB assembly: An efficient genetic algorithm for slot assignment and component pick and place sequence problems. En: 2005 IEEE Congress on Evolutionary Computation (IEEE CEC 2005), vol. 2, pp. 1485-1492. IEEE.

Capítulos en Libros

Libros

Cervantes Ojeda, J., Gómez Fuentes M. C., González Pérez, P. P. y García Nájera, A. (2016). Introducción a la Programación Orientada a Objetos. Universidad Autónoma Metropolitana Unidad Cuajimalpa.

Formación de Recursos Humanos

Proyectos terminales

  • Manipulación de un ambiente virtual mediante el sensor Leap Motion
  • Definición e implementación de un modelo de negocios para una startup
  • Predicción mediante aprendizaje automático
  • Sistema inmune artificial para detección de intrusos
  • Navegación y ejecución con el robot NAO

Proyectos de posgrado

  • Diseño y desarrollo de un modelo para el reconocimiento de conductas
  • Reconocimiento de señas mediante un sensor Kinect
  • Planeación de proyectos de desarrollo de software usando técnicas de optimización
  • Optimización multiobjetivo de portafolios de inversión

Servicio social

  • Apoyo en el desarrollo de un sistema asistente para la planificación docente
  • Desarrollo de un sistema asistente para la asignación eficiente de aulas

Cursos impartidos recientemente

  • Ingeniería en Computación
    • Temas selectos de ingeniería de software II
    • Programación estructurada
    • Taller de algoritmos
    • Bases de datos​
    • Análisis de requerimientos
    • Metodologías de desarrollo de software
    • Análisis y diseño de algoritmos
    • La ingeniería de software en el contexto nacional
    • Proyecto de ingeniería de software I
    • Estructura de datos
    • Programación orientada a objetos
    • Temas selectos de ingeniería de software II
  • Posgrado en Ciencias Naturales e Ingeniería
    • Computación científica
    • Computación evolutiva
    • Modelos computacionales
    • Teoría de algoritmos 

Otra Información de Relevancia Académica