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Perfil investigador
Eng
Dr. Abel García Nájera

Profesor Titular de Carrera Nivel C de Tiempo Completo
Departamento de Matemáticas Aplicadas y Sistemas

División de Ciencias Naturales e Ingeniería


Nivel I
del
SNII.
Área VIII Ingenierías y Desarrollo Tecnológico



Unidad Cuajimalpa

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Cuerpo académico



Incidencia en los ODS ONU

• 9 Industria, innovación e infraestructura

• 11 Ciudades y comunidades sostenibles


Intereses de investigación

• Optimización multiobjetivo
• Optimización combinatoria
• Computación bioinspirada
• Inteligencia computacional

Semblanza

El Profesor Abel García Nájera es Ingeniero en Electrónica por la Universidad Autónoma Metropolitana (UAM) Unidad Iztapalapa, Maestro en Ciencias de la Computación por el Centro de Investigación Científica y de Educación Superior de Ensenada, y Doctor en Ciencias de la Computación por la Universidad de Birmingham, Reino Unido. De 2011 a 2013 realizó una estancia posdoctoral en el Área de Optimización e Inteligencia Artificial del Departamento de Ingeniería Eléctrica, en la UAM Unidad Iztapalapa. Desde 2013 es Profesor e Investigador adscrito al Departamento de Matemáticas Aplicadas y Sistemas de la UAM Unidad Cuajimalpa.

En la docencia, apoya a la Licenciatura en Ingeniería en Computación y a la de Matemáticas Aplicadas que ofrece la UAM Unidad Cuajimalpa, así como al Posgrado en Ciencias Naturales e Ingeniería de esa misma institución, del cual es el actual Coordinador de Estudios. Sus líneas de investigación se engloban en la intersección de la optimización combinatoria multiobjetivo y de las metaheurísticas inspiradas en la naturaleza, la cual tiene aplicaciones en el diseño de rutas vehiculares, en la ingeniería de software, en el análisis de la influencia y en la detección de comunidades en redes sociales, y en la optimización de portafolios de inversión.

Forma parte del Cuerpo Académico “Inteligencia Computacional”, que tiene un grado de consolidación En Formación y del cual es el responsable. Tiene aportaciones en las dos líneas de generación o aplicación innovadora del conocimiento que se cultivan en este Cuerpo Académico se cultivan: Aplicaciones de la inteligencia computacional y Diseño de algoritmos.

Actualmente es Nivel I del Sistema Nacional de Investigadores y tiene el nombramiento de Perfil Deseable del Programa para el Desarrollo Profesional Docente.



Información proporcionada por el personal académico

Intereses de investigación

• Optimización multiobjetivo
• Optimización combinatoria
• Computación bioinspirada
• Inteligencia computacional

Trabajo Académico

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Open Access Referencias ODS ONU
Zapotecas-Martínez, S., Armas, R., García-Nájera, A. (2024).A multi-objective evolutionary approach for the electric vehicle charging stations problem. Expert Systems with Applications,240| 7 |
Montes-Orozco, E., Miranda, K., García-Nájera, A. and 1 more (...) (2024).On the analysis of collaboration networks between industry and academia: the Mexican case of the innovation incentive program. Scientometrics,| 9 |
Zapotecas-Martínez, S., García-Nájera, A., Menchaca-Méndez, A. (2023).Engineering applications of multi-objective evolutionary algorithms: A test suite of box-constrained real-world problems. Engineering Applications of Artificial Intelligence,123
OAZapotecas-Martínez, S., García-Nájera, A., Menchaca-Méndez, A. (2022).Improved lebesgue indicator-based evolutionary algorithm: Reducing hypervolume computations. Mathematics,10(1)
Escandon-Bailon, V., Cervantes, H., García-Nájera, A. and 1 more (...) (2021).Analysis of the multi-objective release plan rescheduling problem. Knowledge-Based Systems,220
Falcón-Cardona, J.G., Zapotecas-Martínez, S., García-Nájera, A. (2021).Pareto compliance from a practical point of view. GECCO 2021 - Proceedings of the 2021 Genetic and Evolutionary Computation Conference,395-402
Gomez-Fuentes, M.C., Cervantes-Ojeda, J., Garcia-Najera, A. (2021).Association and Aggregation Class Relationships: Is there a Difference in Terms of Implementation?. Proceedings - 2021 9th International Conference in Software Engineering Research and Innovation, CONISOFT 2021,44-53
García-Nájera, A., Zapotecas-Martínez, S., Miranda, K. (2021).Analysis of the multi-objective cluster head selection problem in WSNs. Applied Soft Computing,112
García-Nájera, A., Zapotecas-Martínez, S., Falcón-Cardona, J.G. and 1 more (...) (2021).Multi-objective Release Plan Rescheduling in Agile Software Development. Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics),13067403-414
Zapotecas-Martínez, S., García-Nájera, A., Cervantes, H. (2020).Multi-objective optimization in the agile software project scheduling using decomposition. GECCO 2020 Companion - Proceedings of the 2020 Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion,1495-1502
García-Nájera, A., Zapotecas-Martínez, S., Bernal-Jaquez, R. (2020).Selection Schemes Analysis in Genetic Algorithms for the Maximum Influence Problem. Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics),12468211-222
Miranda, K., Zapotecas-Martínez, S., López-Jaimes, A. and 1 more (...) (2019).A comparison of bio-inspired approaches for the cluster-head selection problem in wsn. EAI/Springer Innovations in Communication and Computing,165-187
Zapotecas-Martínez, S., García-Nájera, A., López-Jaimes, A. (2019).Multi-objective grey wolf optimizer based on decomposition. Expert Systems with Applications,120357-371
Zapotecas-Martínez, S., López-Jaimes, A., García-Nájera, A. (2019).LIBEA: A Lebesgue Indicator-Based Evolutionary Algorithm for multi-objective optimization. Swarm and Evolutionary Computation,44404-419
Zapotecas-Martínez, S., López-Jaimes, A., Miranda, K. and 1 more (...) (2018).Decomposition-based Multi-Objective Evolutionary Optimization for Cluster-Head Selection in WSNs. 2018 IEEE Congress on Evolutionary Computation, CEC 2018 - Proceedings,
García-Nájera, A., López-Jaimes, A., Zapotecas-Martínez, S. (2018).On the many-objective pickup and delivery problem: Analysis of the performance of three evolutionary algorithms. Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics),1063269-81
Vega-Velázquez, M.Á., García-Nájera, A., Cervantes, H. (2018).A survey on the Software Project Scheduling Problem. International Journal of Production Economics,202145-161
García-Nájera, A., López-Jaimes, A. (2018).An investigation into many-objective optimization on combinatorial problems: Analyzing the pickup and delivery problem. Swarm and Evolutionary Computation,38218-230
Jaimes, A.L., García-Nájera, A. (2016).Discrete many-objective optimization problems: The case of the pickup and delivery problem. 2016 IEEE Congress on Evolutionary Computation, CEC 2016,1123-1130
García-Nájera, A., Bullinaria, J.A., Gutiérrez-Andrade, M.A. (2015).An evolutionary approach for multi-objective vehicle routing problems with backhauls. Computers and Industrial Engineering,8190-108
García-Nájera, A., Brizuela, C.A., Martínez-Pérez, I.M. (2015).An efficient genetic algorithm for setup time minimization in PCB assembly. International Journal of Advanced Manufacturing Technology,77(5-8) 973-989
García-Nájera, A., Gómez-Fuentes, M.C. (2014).A multi-objective genetic algorithm for the software project scheduling problem. Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics),885713-24
Garcia-Najera, A., Gutierrez-Andrade, M.A. (2013).An evolutionary approach to the multi-objective pickup and delivery problem with time windows. 2013 IEEE Congress on Evolutionary Computation, CEC 2013,997-1004

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