Dominique de Werra

Doctor en Ciencias Técnicas por la Ecole Polytechnique de l'Université de Lausanne, es Profesor Emérito en la Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne, institución en la que fue profesor desde 1979 a 2008 y ocupó diversos puestos de responsabilidad (Vicerrector de relaciones internacionales entre 2000 y 2004, director de formación 1993-2000, etc.). Se trata de un investigador de indiscutible valía, cuyas líneas de investigación más importantes son Matemática Discreta (optimización combinatoria, teoría de grafos, algorítmica, etc.) y sus aplicaciones a sistemas industriales e informáticos. Es autor de más de 200 artículos en revistas internacionales.

Actualmente es presidente de la International Federation of Operations Research Societies, IFORS (2010-2012), sociedad de la que fue vicepresidente entre 1998 y 2000 y entre1987 y 1998 fue presidente de EURO, Association of European Operations Research Societies. Ha sido profesor invitado en más de una docena de prestigiosas Universidades (Paris-Dauphiné, Pisa, Montreal, Bolonia, Rutgers, Copenhage, Waterloo, etc..) y es o ha sido editor asociado de numerosas revistas internacionales de prestigio (Discrete Applied Mathematics, Discrete Optimization, Ricerca Operativa, European Journal of OR, Annals of Operations Research, Asia-Pacific Journal of OR, etc.)

Ha participado y/o dirigido proyectos multidisciplinares en producción, distribución, energía, coordinación de grandes proyectos y planificación. Ha dirigido 19 tesis doctorales, 140 proyectos de mater y 350 Proyectos Fin de Carrera. Entre sus distinciones, destacan IFORS Distinguished Lecturer 2006 (asia Pacific OR Society Conference, Manila, Filipinas), Picone Lecture 2004-2005 (Istituto per le Applicazioni del Calcolo, Consiglio Nazionale delle Ricerche, Roma, 2005), Medalla Europea de Oro de Investigación Operativa (EURO, 1995), Doctorat honoris causa (Universidad de Paris-Dauphine, 1992) y Doctorat honoris causa (Ecole Polytechnique de Poznan, Pologne 1992)

Más información en http://personnes.epfl.ch/dominique.dewerra

Some combinatorial optimization problems in a conflict situation

When a complex system has to be protected against attacks, one is often led to identify the d most vital elements of the system. In a similar spirit when a player A has to choose an action between a collection of “optimal” actions, one may imagine that an opponent P may try to prevent A from making a good choice by destroying some elements of the system. This can be concretized in several ways. We shall concentrate for illustration purposes to the case where the system is represented by a graph G (in which every vertex has a positive weight); the possible actions of A are the maximum weight independent (or stable) subsets S of vertices in G. Let d be a fixed integer. The opponent P has two options. Either find a minimum subset T of vertices to remove from G which is such that T has in common with every S a subset of vertices with total weight at least d or find a minimum subset B of vertices to remove such that in G-B the maximum weight of an independent subset S has decreased by at least d. We shall discuss this model and related ones and present a solution procedure for a bipartite graph G. Complexity of related problems will be stated. This is joint work with C.Bentz (Univ. Paris-Sud, Orsay), M.C.Costa (ENSTA, Paris), C.Picouleau (CNAM,Paris), B.Ries (Univ . Dauphine, Paris).

Marco Antonio López Cerdá

Doctor en Matemáticas por la Universidad de Valencia (1973), es Catedrático de Estadística e Investigación Operativa en la Universidad de Alicante desde 1985. Previamente había sido Catedrático en la Universidad de Valencia (desde 1981 a 1985). Es uno de los más relevantes investigadores en Investigación Operativa españoles y ha centrado sus líneas de investigación en la Programación Matemática Semi-Infinita, Análisis Convexo, Teoría de Juegos (fundamentalmente cooperativos) y Optimización en dimensiones infinitas. Es autor de más de un centenar de artículos en revistas internacionales con proceso de revisión, un libro sobre Programación Infinita editado por John Wiley y editor de otro sobre el mismo tema editado por Kluwer.

Como director de proyectos, ha sido investigador principal de 16 proyectos competitivos y contratos de investigación (6 de ellos del Plan Nacional de Gobierno de España) y ha dirigido 17 tesis doctorales.

Fue presidente de la SEIO en 1986 y vicepresidente en 1985 y 1998. Como co-editor jefe de la revista TOP (junto a Ignacio García Jurado de la Universidad de A Coruña), entre los años 2000-2007, sentaron las bases para que la revista fuera incluida en el Journal Citation Reports de 2008, logrando que la SEIO tuviera sus dos revistas científicas en este prestigioso ranking.

Desde 2006 forma parte del comité científico del proyecto i-Math Consolider y desde 2008 es el coordinador general del mismo (proyecto que agrupa a más de 250 investigadores en el área de matemáticas, todos ellos IP de al menos un proyecto del plan nacional).

Más información en http://deio.ua.es/es/personal/marco-antonio-lopez-cerda.html

Pero...,¿hay problemas de optimización reales con infinitas restricciones? But..., are there real-world optimization problems with infinitely many constraints?

Se muestra, en primer lugar, que una extensa serie de problemas reales en ámbitos muy diferentes como el de las matemáticas y la física (geometría convexa, regresión robusta, diseño de experimentos, aproximación funcional, Dirichlet b.v.p., etc.), la economía (problema de la cartera), robótica, gemología, control de la polución, etc., pueden ser modelizados de forma natural como problemas de optimización con infinitas restricciones, es decir, problemas de programación semi-infinita (PSI, de forma abreviada). Mediante ejemplos simples se evidencia que la estrategia de discretización, consistente en resolver subproblemas resultantes de conservar un número finito, aunque grande, de restricciones no es suficiente en general para abordar de forma satisfactoria la resolución numérica de dichos problemas. Consecuentemente, procede fijar las condiciones bajo las cuales éeta u otras estrategias algorítmicas alternativas producen métodos numéricos de cierta eficiencia computacional. En la segunda parte de la exposición se analizan algunos problemas, de considerable interés, en los que la mera consideración de las condiciones de optimalidad de Karush- Kuhn-Tucker (específicas del PSI) proporciona información suficiente para la caraterización de las soluciones óptimas del problema.

First we show that a huge number of real-world problems in very different settings as mathematics and physics (convex geometry, robust regression, experimental design, functional approximation, Dirichlet boundary value problem, etc.), economics (portfolio problem), robotics, gemstone cutting industry, pollution control, etc., can be modelled as optimization problems with infinitely many constraints, i.e. semi-infinite programming (SIP, in brief) problems. By means of simple examples we point out that the discretization strategy, which consists of solving some subproblems obtained by keeping a finite number (perhaps, a big number!) of original constraints, is not good enough when one approaches the numerical solution of these problems. Consequently, we must establish the conditions under which this one and other alternative algorithmic strategies yield numerical methods of certain computational efficiency. In the second part of this talk, we analyze some problems of remarkable interest for which the only consideration of the Karush-Kuhn-Tucker optimality conditions (specific for PSI) allows for a characterization of the optimal solutions of the original problem.