Leticia Hernando

Investigadora

Biografía

Leticia Hernando Rodríguez es investigadora en la Universidad del País Vasco (UPV/EHU) con 247 citas según su perfil de Google Scholar. Está activamente involucrada en investigación relacionada con computación evolutiva y optimización combinatoria, con experiencia particular en problemas basados en permutación y modelado probabilístico.

Su investigación se centra en desarrollar enfoques innovadores para problemas de optimización combinatoria, incluyendo la creación de generadores ajustables para instancias de optimización basadas en permutación y métodos para estimar la complejidad de paisajes de optimización.

Enfoque de Investigación

Computación Evolutiva: Su investigación principal se centra en algoritmos evolutivos y sus aplicaciones a problemas de optimización combinatoria complejos, con publicaciones extensas en venues de primer nivel como IEEE Transactions on Evolutionary Computation.

Optimización Combinatoria: Se especializa en problemas de optimización combinatoria basados en permutación, desarrollando modelos probabilísticos novedosos y enfoques de solución para problemas desafiantes como el Problema de Asignación Cuadrática y el Problema de Ordenamiento Lineal.

Modelos Probabilísticos: Su trabajo incluye el desarrollo del modelo de Mallows generalizado para permutaciones, que proporciona un enfoque fundamentado para generar instancias desafiantes de problemas de optimización basados en permutación.

Análisis de Paisajes de Optimización: Ha contribuido significativamente a entender la estructura de problemas de optimización a través de métodos para estimar el número de óptimos locales en paisajes de optimización combinatoria.

Publicaciones Clave

• “A tunable generator of instances of permutation-based combinatorial optimization problems” - IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 2016
• “An evaluation of methods for estimating the number of local optima in combinatorial optimization problems” - Evolutionary Computation, 2013
• Múltiples publicaciones en actas de GECCO (Genetic and Evolutionary Computation Conference) (2019-2023)

Aplicaciones de Investigación

• Problema de Asignación Cuadrática - Técnicas de solución avanzadas y generación de instancias
• Problema de Ordenamiento Lineal - Enfoques de optimización y análisis de complejidad
• Problemas de Permutación - Modelado probabilístico y desarrollo algorítmico
• Benchmarking de Optimización - Desarrollo de instancias de prueba desafiantes para evaluación de algoritmos

Intereses

Computación Evolutiva | Optimización Combinatoria | Modelos Probabilísticos | Problemas de Permutación | Análisis de Paisajes de Optimización

Enlaces