Darinka Dentcheva
Información personal
Nacimiento 3 de junio de 1958 Ver y modificar los datos en Wikidata (68 años)
Residencia Nueva Jersey Ver y modificar los datos en Wikidata
Nacionalidad Estadounidense
Educación
Educada en Universidad Humboldt de Berlín Ver y modificar los datos en Wikidata
Tesis doctoral Strukturuntersuchungen für lineare einparametrische Optimierungsaufgaben (1989)
Supervisor doctoral Jürgen Guddat Ver y modificar los datos en Wikidata
Información profesional
Ocupación Matemática y profesora de universidad Ver y modificar los datos en Wikidata
Área Optimización y matemáticas Ver y modificar los datos en Wikidata

Darinka Dentcheva ( búlgaro : Даринка Денчева) es una matemática búlgara-estadounidense, destacada por sus contribuciones al análisis convexo, la programación estocástica y la optimización con aversión al riesgo.

Escolarización y puestos de trabajo

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Dentcheva nació en Bulgaria. Recibió su maestría y doctorado en matemáticas de la Universidad Humboldt de Berlín (Alemania) en 1981 y 1989, respectivamente. En 2006 obtuvo la Habilitación de la Universidad Humboldt de Berlín, para una disertación sobre análisis de valores establecidos.[1]

De 1982 a 1994 Dentcheva estuvo en el Instituto de Matemáticas de la Academia de Ciencias de Bulgaria en Sofía (Bulgaria). En 1997-1999 fue visitante en el Centro de Investigación de Operaciones de Rutgers de la Universidad de Rutgers. En 1999–2000 fue profesora invitada en el Departamento de Ingeniería de Sistemas Industriales y de Manufactura de la Universidad de Lehigh. Desde 2000, Dentcheva ha estado en el Instituto de Tecnología Stevens, donde ocupa un puesto de profesora en el Departamento de Ciencias Matemáticas.

Principales logros

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Dentcheva desarrolló la teoría de las selecciones de multifunción de Steiner,[2]​ la teoría de las restricciones de dominancia estocástica[3]​ (junto con Andrzej Ruszczyński ), y contribuyó a la teoría del compromiso unitario en los sistemas de potencia (con Werner Römisch ).[4]

Es autora de 2 libros y más de 70 artículos de investigación.[5]

Publicaciones más influyentes

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  • Shapiro, Alexander; Dentcheva, Darinka; Ruszczyński, Andrzej (2009). Lectures on stochastic programming. Modeling and theory. MPS/SIAM Series on Optimization 9. Philadelphia: Society for Industrial and Applied Mathematics. pp. xvi+436. ISBN 978-0898716870. 
  • Dentcheva, D.; and Ruszczyński, A., Optimization with stochastic dominance constraints, SIAM Journal on Optimization 14 (2003) 548–566.
  • Dentcheva, D.; Prékopa, A.; Ruszczyński, A., Concavity and efficient points of discrete distributions in probabilistic programming, Mathematical Programming 89, 2000, 55–77.
  • Dentcheva, D.; Römisch, W., Optimal power generation under uncertainty via stochastic programming, in: Stochastic Programming Methods and Technical Applications (K. Marti and P. Kall Eds.), Lecture Notes in Economics and Mathematical Systems, Springer Verlag, 1998.
  • Dentcheva, D.; Helbig, S., On variational principles, level sets, well-posedness, and ∈-solutions in vector optimization, Journal of Optimization Theory and Applications 89, 1996, 325–349.

Referencias

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  1. Regular selections of multifunctions and random sets , Habilitationsschrift, Humboldt-University Berlin, Germany, 2005.
  2. Molchanov, Ilya (2005). Theory of random sets. London: Springer-Verlag. pp. xvi+488. ISBN 978-1-85233-892-3. 
  3. Higle, J. L., Stochastic programming: Optimization when uncertainty matters, Tutorials in Operations Research, INFORMS 2005, ISBN 1-877640-21-2.
  4. Wallace, S.W.; Fleten, S.E., Stochastic Programming Models in Energy, in: Ruszczynski, A. and Shapiro, A., (eds.) (2003) Stochastic Programming. Handbooks in Operations Research and Management Science, Vol. 10, Elsevier, pp. 637–677.
  5. Darinka Dentcheva – Google Scholar Citations

📚 Artikel Terkait di Wikipedia

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"Differential Evolution -- a simple and efficient adaptive scheme for global optimization over continuous spaces". Originalmente, el método estaba enfocado en

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Deb and S. Fong, Accelerated particle swarm optimization and support vector machine for business optimization and applications, NDT 2011, Springer CCIS

Optimización multiobjetivo

de Pareto Algoritmo evolutivo Steuer, R.E. (1986). Multiple Criteria Optimization: Theory, Computations, and Application. Nueva York: John Wiley & Sons

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(2011). «Sequential model-based optimization for general algorithm configuration». Learning and Intelligent Optimization, Lecture Notes in Computer Science:

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com/p/csc6810project/».  Yang, X. S. (2009). «Firefly algorithms for multimodal optimization». Stochastic Algorithms: Foundations and Applications, SAGA 2009. Lecture

Cono convexo

Optimization: A Finite-Dimensional View (en inglés). CRC Press. p. 243. ISBN 9781439868225.  Neustadt, Lucien W. (8 de marzo de 2015). Optimization:

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1007/978-3-642-46216-0.  «Advanced vector math».  Boyd, Stephen P.; Vandenberghe, Lieven (2004). Convex Optimization. Cambridge University Press. ISBN 978-0-521-83378-3