DCEA

Jorge Alberto Soria Alcaráz
Dr. Jorge Alberto Soria Alcaráz

Departamento de Estudios Organizacionales
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http://soria.lsia-ugto.org/
https://goo.gl/5I28iQ

   Estudios
  • Doctorado en Ciencias en Computación por el Tecnológico Nacional de México – Instituto Tecnológico de León.
  • Maestría en Ciencias en Ciencias de la Computación por el Tecnológico Nacional de México - Instituto Tecnológico de León.
  • Ingeniería en Sistemas Computacionales por el Tecnológico Nacional de México - Instituto Tecnológico de León.

   Áreas de especialización

Inteligencia Artificial
Optimización Heurística
Búsqueda Autónoma
Realidad Aumentada


   Libros, artículos, capítulos de libro y documentos de trabajo más relevantes
  1. Hernández, J., Belman, J., Soria, J., Espinal, A., y Rubio, C. (2022). Modelado y optimización multiobjetivo de un sistema de refrigeración en miniatura. https://doi.org/10.1115/1.4054070
  2. Ortiz, L., Carpio, M., Rojas, A., Ornelas, M., Puga, H., y Soria, J. (2021). A Methodology to Determine the Subset of Heuristics for Hyperheuristics through Metalearning for Solving Graph Coloring and Capacitated Vehicle Routing Problems. https://doi.org/10.1155/2021/6660572
  3. Zúñiga, B., Carpio, J., Sotelo, M., Espinal, A., Purata, O., Ornelas, M., Soria, J., y Rojas, M. (2020). Exploring Random Permutations Effects on the Mapping Process for Grammatical Evolution. DOI: 10.14313/JAMRIS/1-2020/8
  4. Pérez, J., Soria, J. Guerrero, J. Purata, O. Espinal, A. y Sotelo, M. (2020). Application of agglomerative and partitional algorithms for the study of the phenomenon of the collaborative economy within the tourism industry. Journal of Automation, Mobile Robotics and Intelligent Systems. DOI: 10.14313/JAMRIS/1-2020/10
  5. López-Vázquez G. et al. (2020) Comparación de redes neuronales artificiales evolutivas de segunda y tercera generación para resolver problemas de clasificación supervisada. En: Castillo O., Melin P., Kacprzyk J. (eds) Mejoras intuicionistas y de lógica difusa tipo 2 en algoritmos neuronales y de optimización: teoría y aplicaciones. Estudios en Inteligencia Computacional, vol 862. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-35445-9_42

Información adicional: Integrante del Cuerpo Académico de Inteligencia Artificial

Universidad de Guanajuato - Campus Guanajuato - División de Ciencias Económico Administrativas

Fraccionamiento 1; Col. El Establo S/N; C.P. 36250

Guanajuato, Gto. México.