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How machine learning can help optimization


29 noviembre, 2019
11:00

Título: How machine learning can help optimization

Ponente:  El-ghazali Talbi (Polytech’Lille – University of Lille)

Organizador: Juan Aparicio

Fecha: Viernes 29 de noviembre de 2019, 11:00 h.

Lugar: Sala de Seminarios del CIO , Instituto Universitario de Investigación CIO, Edificio Torretamarit, Universidad Miguel Hernández (Campus de Elche)

Resumen: During the last years, research in applying machine learning (ML) in designing efficient, effective and robust metaheuristics become increasingly popular. Many of those data driven metaheuristics have generated high quality results and represent state-of-the-art optimization algorithms. Although various appproaches have been proposed, there is a lack of a comprehensive survey and taxonomy on this research topic. In this talk we will investigate the different opportunities for using ML into metaheuristics. We define in a unified way the various ways synergies that may be achieved. A detailed taxonomy is proposed according to the concerned search component: target optimization problem, low-level and high-level components of metaheuristics. Our goal is also to motivate researchers in optimization to include ideas from ML into metaheuristics. We identify some open research issues in this topic which needs further in-depth investigations.


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Miércoles, 6 de noviembre de 2019 Sin comentarios

Los valores plausibles y su tratamiento en los análisis de eficiencia con datos educativos internacionales


15 noviembre, 2019
11:00

Título: Los valores plausibles y su tratamiento en los análisis de eficiencia con datos educativos internacionales

Ponente: Jose M. Cordero (Universidad de Extremadura)

Organizador: Juan Aparicio

Fecha: Viernes 15 de noviembre de 2019, 11:00 h.

Lugar: Sala de Seminarios del CIO , Instituto Universitario de Investigación CIO, Edificio Torretamarit, Universidad Miguel Hernández (Campus de Elche)

Resumen: A lo largo de las últimas décadas se ha desarrollado una amplia literatura dedicada a las evaluaciones de la eficiencia en el sector educativo, tanto a nivel micro, analizando el desempeño de estudiantes o escuelas, como a nivel macro, explorando el comportamiento de regiones e incluso países. Este tipo de estudios se han visto impulsados por la proliferación de bases de datos internacionales como PISA, TIMSS o PIRLS, que constituyen una herramienta de análisis muy útil para los investigadores, pues proporcionan información sobre multitud de factores o inputs del proceso educativo, además de varias medidas de los resultados en distintas competencias, consideradas habitualmente como los outputs de la función de producción educativa.
Estas medidas del output se suelen representar mediante diferentes valores extraídos aleatoriamente de la distribución de resultados, los denominados valores plausibles, entendidos como una representación del rango de habilidades que tiene cada estudiante (Mislevy et al., 1992, Wu, 2005). La práctica habitual en los análisis de eficiencia que utilizan esta fuente de información consiste en el uso de uno de dichos valores o una media de todos ellos, a pesar de que, supuestamente, lo más recomendable sería utilizar toda la información disponible de cada alumno/a, es decir, todos los valores plausibles.
En el presente trabajo pretendemos analizar en qué medida pueden verse afectados los resultados de un análisis de eficiencia dependiendo de si se incorpora o no toda la información proporcionada por el conjunto de valores plausibles disponibles en las bases de datos internacionales. Para ello, realizaremos un análisis a nivel de alumno adoptando una función de producción muy sencilla a partir de la información contenida en la base de datos PISA 2015, en la que existe un total de 10 valores plausibles por alumno para cada competencia evaluada (lectura, matemáticas, ciencias y conocimiento financiero). Para poder considerar la información imprecisa aproximada por el conjunto de valores plausibles, recurriremos al uso del denominado fuzzy DEA, concretamente a la metodología propuesta por Kao y Liu (2000).


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Miércoles, 6 de noviembre de 2019 Sin comentarios

Elecciones estudiantes doctorados 2019


14 noviembre, 2019
13:00

Elecciones estudiantes doctorados 2019

Título del Doctorado: Programa de Doctorado en Estadística, Optimización y Matemática Aplicada

Lugar en la que se realiza la elección: Sala de Seminarios  del Instituto Universitario de Investigación CIO, Edificio Torretamarit, Universidad Miguel Hernández (Campus de Elche)

Fecha de celebración: 14 de noviembre a las 13:00 horas

Profesor responsable de las elecciones: Joaquín Sánchez Soriano


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Jueves, 31 de octubre de 2019 Sin comentarios

Estadística, Longevidad y Límites del ser Humano


12 noviembre, 2019
12:30

Título: Estadística, Longevidad y Límites del ser Humano

Ponente: Francisco Morillas Jurado (Universitat de València)

Organizador: José Valero Cuadra

Fecha: Martes 12 de noviembre de 2019, 12:30 h.

Lugar: Sala de Seminarios del CIO , Instituto Universitario de Investigación CIO, Edificio Torretamarit, Universidad Miguel Hernández (Campus de Elche)

Resumen: En el campo actuarial la precisión en la predicción de algunos indicadores biométricos tiene especial relevancia. Así, entre los indicadores biométricos más concidos se encuentra la esperanza de vida al nacer, o a una cierta edad, que a su vez depende de la probabilidad de supervivencia a cada edad (o de su probabilidad complementaria, la de fallecimiento). Estos indicadores tienen especial relevancia en diferentes ámbitos, en el asegurador por que de sus valores dependen tanto las primas que se pagan por los diferentes productos, como para establecer las reservas matemáticas que las compañías deben asumir para hacer frente a la siniestralidad con garantías suficientes. En el ámbito público, estos indicadores se utilizan tanto para garantizar la viabilidad del sistema de pensiones (via, por ejemplo el conocido factor de sostenibilidad en España) como para hacer previsiones relacionadas con la calidad de vida de los mayores, calcular plazas de residencias de la tercera edad, gasto hospitaliario, gasto farmacéutico…)

En este sentido, el riesgo de longevidad puede tener importantes implicaciones las cuales hemos de conocer y saber manejar. En la actualidad existe una gran controversia sobre cual será la esperanza de vida del ser humano, hay estudios que asumen que existe una edad límite a la cual nadie puede sobrevir (tasa de mortalidad creciente hasta llegar a uno a una edad límite), mientras que existen otros estudios que indican que la tasa de mortalidad crece hasta llegar a un umbral donde esta se mantiene constante, haciendo factible que «no exista» una edad límite como sugieren estudios previos.

Para poner algo de luz sobre este tema, presento algunos aspectos descriptivos sobre la supervivencia humana en diferentes momentos del tiempo, fenómenos como la rectangularización de la supervivencia o la compresión de la mortalidad, los cuales son presentados en paralelo a otros fenómenos fisiológicos que analizan los límites de las capacidades humanas. Así, en este segundo caso presento un análisis de la evolución de los tiempos en ciertas pruebas de atletismo, asumiendo que ello puede aportar luz a discernir si los límites fisiológicos del ser humano ya han sido alcanzados o no; si estamos en una fase de mejora fonotípica que está llegando a su fin, y si ahora la mejora humana está pendiente de un cambio genotípico.


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Jueves, 31 de octubre de 2019 Sin comentarios

The Decompositions of Cost Variation


7 noviembre, 2019
12:30

Título: The Decompositions of Cost Variation

Ponente:  José Luis Zofío (Universidad Autónoma de Madrid)

Organizador: Juan Aparicio

Fecha: Jueves 7 de noviembre de 2019, 12:30 h.

Lugar: Sala de Seminarios del CIO , Instituto Universitario de Investigación CIO, Edificio Torretamarit, Universidad Miguel Hernández (Campus de Elche)

Resumen: In this paper a number of meaningful and empirically implementable decompositions of the cost variation (in difference and ratio form) are developed. The components distinguished are price level change, technical efficiency change, allocative efficiency change, technological change, scale of activity change, and price structure change. Given data from a (balanced) panel of production units, all the necessary ingredients for the computation of the various decompositions can be obtained by using linear programming techniques. An application is provided


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Martes, 22 de octubre de 2019 Sin comentarios