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*El galardón, entregado por la prestigiosa revista “Optimization, Methods and Software”, fue otorgado al trabajo realizado por el profesor Julio López y su equipo, por su contribución excepcional al área de optimización.

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24 de Mayo de 2011.- Un importante reconocimiento a su labor de investigación recibió el profesor del Departamento de Matemática de la Universidad Técnica Federico Santa María, Julio López, quien junto a su equipo, obtuvo el premio “Charles Broyden Prize 2010” entregado por la prestigiosa revista especializada Optimization, Methods and Software.

“Estamos muy contentos con este reconocimiento, más aún ya que es parte de mi tesis de Doctorado, por lo que sin duda este premio es un importante y nuevo impulso para mi carrera”, señaló el Profesor del Departamento de Matemática de la USM, Julio López.

Cabe señalar que el trabajo titulado “"Interior proximal algorithm with variable metric for second-order cone programming: applications to structural optimization and support vector machines", fue desarrollado por el equipo integrado por los investigadores de la Universidad de Chile Felipe Álvarez y Héctor Ramírez, junto al profesor Julio López, quien además participa del Proyecto de Inserción a la Academia de la USM "Fortalecimiento del grupo de Análisis y Modelamiento Matemático Valparaíso (AM2V)”.

"Nuestro artículo trata sobre un algoritmo del tipo proximal con métrica variable adaptada a un tipo de problemas específico en optimización, con criterios lineales y no-lineales convexos donde las restricciones se definen sobre conos de segundo orden (también conocidos como conos de Lorentz). Nuestro algoritmo tiene la particularidad de "forzar" a los iterados a mantenerse dentro de la región factible, pudiendo abordar un gran número de aplicaciones. De hecho, en este artículo resolvemos de forma eficiente dos aplicaciones en ingeniería que son bien distintas en su origen pero con características comunes en su formulación matemática: el diseño óptimo de estructuras mecánicas de tipo reticulado y la clasificación de datos sujetos a incertidumbre vía máquinas de vectores soporte (o SVM por sus siglas en inglés)”, comentó el especialista.

Esta publicación fue seleccionada por un comité de alto nivel compuesto por connotados especialistas internacionales en el área de Optimización, calificando el trabajo como un aporte sobresaliente a la disciplina y legítimo merecedor de este reconocimiento.

Entre los anteriores ganadores, es posible encontrar destacados matemáticos (como Y. Nesterov y J. Nocedal) que hoy en día constituyen referencia obligada en cualquier curso de Optimización. Este premio fue anunciado en el SIAM Conference on Optimization (http://www.siam.org/meetings/op11/), una de los más importantes encuentros de la disciplina, realizado en Darmstadt, Alemania.  

UTFSM

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