Un modelo matemático para la optimización de recursos de los proyectos científicos

Autores/as

  • Mario Alberto Zurita Barron IBM de Mexico
  • Jorge A. Ruiz-Vanoye Universidad Autónoma del Estado de Hidalgo
  • Ocotlan Diaz-Parra Universidad Autónoma del Estado de Hidalgo
  • Alejandro Fuentes Penna Universidad Autónoma del Estado de Hidalgo
  • María Beatríz Bernabe Loranca Benemérita Universidad Autónoma de Puebla

DOI:

https://doi.org/10.13053/cys-20-4-2277

Palabras clave:

Proyectos de Innovación Tecnológica, Modelos matemáticos

Resumen

México, como economía emergente, requiere maximizar los resultados que se obtienen al invertir en proyectos de desarrollo. Una de las entidades públicas promotoras de estas inversiones es el Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (CONACYT). Los proyectos no siempre concluyen de manera exitosa, en especial por una planeación inadecuada de sus recursos, ocasionando retrasos, esfuerzo adicional, o fracasos. La presente investigación desarrolla y prueba un modelo matemático para determinar la factibilidad económica de los proyectos de innovación del CONACYT, comprobando la hipótesis de que los proyectos son una variante de la intratabilidad matemática, y por lo tanto, se puede obtener una aproximación bastante certera de los costos reales de los proyectos usando algoritmos y la teoría de la NP Completo.

Biografía del autor/a

Mario Alberto Zurita Barron, IBM de Mexico

Mario Alberto Zurita Barrón es Doctor con mención honorífica en Planeación Estratégica y Dirección de Tecnología de la UPAEP, perteneciente al Programa Nacional del Posgrados de Calidad del CONACYT. Tiene los siguientes títulos de la industria de TI: IBM Certified Deployment Professional, Microsoft Certified Systems Engineer and System Administrator Windows 2003/2000, Microsoft Certified Trainer, Harvard Business School Microeconomies for Competitiveness (New Strategies of Competitiveness: Firms, Clusters and Economic Development), y es socio del Institute of Industrial Engineers. Desde 2011 es IT Specialist en IBM de México.

Jorge A. Ruiz-Vanoye, Universidad Autónoma del Estado de Hidalgo

Jorge A. Ruiz Vanoye recibió su grado del CENIDET en 2008. Actualmente es profesor Investigador de la Universidad Autónoma del Estado de Hidalgo e Investigador Nacional Nivel I de CONACYT.

Ocotlan Diaz-Parra, Universidad Autónoma del Estado de Hidalgo

Ocotlán Díaz-Parra recibió su grado del CIICAP UAEM en 2009. Actualmente es profesor Investigador de la Universidad Autónoma del Estado de Hidalgo e Investigador Nacional Nivel I de CONACYT.

Alejandro Fuentes Penna, Universidad Autónoma del Estado de Hidalgo

Alejandro Fuentes-Penna recibió su grado de la UPAEP en 2012. Actualmente es profesor de la Universidad Autónoma del Estado de Hidalgo. Fue secretario Técnico del Centro Regional de Investigaciones Multidisciplinarias en la UNAM, entre otros.

María Beatríz Bernabe Loranca, Benemérita Universidad Autónoma de Puebla

María Beatríz Bernabe Loranca ha sido 20 años docente en la Benemérita Universidad Autónoma de Puebla en la Facultad de Ciencias de la Computación. Obtuvo el grado de Licenciada en Ciencias de la Computación por la Escuela de Ciencias Físico Matemáticas (Colegio de Computación) en 1994. Ella es Maestra en Ingeniería en Calidad por la Universidad Ibero Americana donde obtuvo el grado en el año 2000 y en la UNAM en 2010 tiene el grado de Dra. en Ingeniería en Investigación de Operaciones y es miembro el SNI nivel I. Sus áreas de investigación son: Metaheuristicas, Técnicas Multiobjetivo, DiseñoTerritorial, Estadística y Optimización Combinatoria.

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Publicado

2016-12-18

Número

Vol. 20 Núm. 4 (2016): Thematic Issue: Research Advances and Applications of Evolutionary Computation (Guest Editors: H.J. Escalante, M. Graff)

Sección

Artículos

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