Carlos Coello

El Dr. Carlos Coello es profesor con distinción (Investigador CINVESTAV 3F) en el Centro de Investigación y de Estudios Avanzados del Instituto Politécnico Nacional (CINVESTAV-IPN), en la Ciudad de México, y profesor visitante en el Centro Vasco de Matemática Aplicada (BCAM, por sus siglas en inglés), en España. Ha impartido cursos a nivel de maestría y doctorado en el CINVESTAV-IPN sobre computación evolutiva, optimización evolutiva multiobjetivo, lenguajes de programación y optimización en ingeniería. Además, ha impartido cursos cortos en España, Inglaterra, India, Estados Unidos, entre otros países.

Sus líneas de investigación incluyen la computación evolutiva (algoritmos genéticos y estrategias evolutivas), así como la optimización en ingeniería. Sus principales contribuciones se han centrado en el diseño de algoritmos estocásticos inspirados en la biología para resolver problemas de optimización multiobjetivo altamente complejos (principalmente no lineales). Ha realizado aportaciones pioneras en esta área, que hoy se conoce como optimización evolutiva multiobjetivo. Por ejemplo, propuso, junto con su grupo de investigación, el primer microalgoritmo genético para optimización multiobjetivo, el cual ha sido utilizado en aplicaciones reales en diversos países, como Estados Unidos, en el diseño de aviones ejecutivos supersónicos. Es miembro del Consejo Asesor Fundacional de la International AIQT Foundation, una organización que busca establecer un centro de investigación en inteligencia artificial y tecnología cuántica altamente competitivo a nivel internacional.

Entre sus múltiples reconocimientos y distinciones, el Dr. Carlos Coello fue galardonado en 2024 con el Premio Edgeworth-Pareto de la MCDM, otorgado por la International Society on Multi-Criteria Decision Making (MCDM). En 2023, recibió el Premio Crónica en Ciencia y Tecnología, y fue seleccionado por la revista Líderes como parte de su lista de “Los 300 líderes más influyentes de México”, ocupando la posición número 69. También obtuvo el SIGEVO Outstanding Contribution Award (2023), otorgado por la Association for Computing Machinery (ACM), así como el IEEE Computational Intelligence Society Evolutionary Computation Pioneer Award (2021), entre muchos otros.

El Dr. Coello pertenece al nivel 3 del Sistema Nacional de Investigadoras e Investigadores (SNII) en México y fue clasificado como el número 289 a nivel mundial y el número 1 en México en la 8.ª edición del Ranking 2022 de Guide2Research de los 1000 científicos más destacados en el área de Ciencias de la Computación y Electrónica.

Carlos Coello se incorporó al Tecnológico de Monterrey como Profesor Visitante Distinguido en Ciencias Computacionales e Inteligencia Computacional para la Escuela de Ingeniería y Ciencias.

• Doctorado, Ciencias Computacionales, Tulane University
• Maestría, Ciencias Computacionales, Tulane University
• Ingeniería Civil, Universidad Autónoma de Chiapas (Summa cum laude)
   

• Sofien Boutaib, Maha Elarbi, Slim Bechikh, Carlos A. Coello Coello, Lamjed Ben Said, Uncertainty-wise Software Anti-patterns Detection: A Possibilistic Evolutionary Machine Learning Approach, Applied Soft Computing, Vol. 129, Número de artículo: 109620, Noviembre 2022.

• Forhad Zaman, Saber Elsayed, Ruhul Sarker, Daryl Essam and Carlos A. Coello Coello, Pro-Reactive Approach for Project Scheduling Under Unpredictable Disruptions, IEEE Transactions on Cybernetics, Vol. 52, No. 11, pp. 11299--11312, Noviembre 2022.

• Lingjie Li, Yongfeng Li, Qiuzhen Lin, Zhong Ming, Carlos A. Coello Coello, A Convergence and Diversity Guided Leader Selection Strategy for Many-objective Particle Swarm Optimization<, Engineering Applications of Artificial Intelligence, Vol. 155, Número de artículo: 105249, Octubre 2022.

• Qiuzhen Lin, Xunfeng Wu, Jianqiang Li, Maoguo Gong and Carlos A. Coello Coello, An Ensemble Surrogate-based Framework for Expensive Multiobjective Evolutionary Optimization, IEEE Transactions on Evolutionary Computation, Vol. 26, No. 4, pp. 631--645, Agosto 2022.

• Qiyuan Yu, Qiuzhen Lin, Zexuan Zhu, Ka-Chun Wong, Carlos A. Coello Coello, A dynamic multi-objective evolutionary algorithm based on polynomial regression and adaptive clustering, Swarm and Evolutionary Computation, Vol. 71, Número de artículo: 101075, Junio 2022.

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