Mercedes Landete Ruiz

Mercedes Landete Ruiz

Licenciada en Matemáticas, Diplomada en Estadística, Doctora en Matemáticas

Mercedes Landete Ruiz es catedrática de Estadística e Investigación Operativa en la Universidad Miguel Hernández de Elche.

A lo largo de su carrera, se ha especializado en diversos problemas de optimización discreta, con un interés particular en problemas de localización de centros de servicio, empaquetamiento de conjuntos, enrutamiento, agregación de rankings y clasificación. En general, su investigación se centra en el desarrollo de modelos matemáticos y algoritmos para la optimización combinatoria.

Ha publicado cerca de 50 artículos en revistas científicas indexadas en el Journal Citation Reports (JCR), así como tres capítulos de libro, dos de ellos en la editorial Springer y otro en Palgrave.

Durante 12 años ha liderado el grupo de investigación "Gestión y Optimización de Recursos" de la Universidad Miguel Hernández, y ha formado parte del equipo directivo del grupo europeo EURO Working Group on Locational Analysis (EWGLA) durante cuatro años.

Además, ha sido vicepresidenta del área de Investigación Operativa de la Sociedad de Estadística e Investigación Operativa (SEIO) española durante tres años.

¿Qué tan justos y representativos son realmente los sistemas de puntuación clásicos? Ilustración artística: ChatGPT.
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¿Cómo un mismo conjunto de rankings puede dar lugar a ganadores diferentes? Pregúntaselo al Linear Ordering Problem

Los rankings comparan elementos de acuerdo a una serie de criterios, y son empleados en disciplinas como administración de empresas, competiciones deportivas o ámbitos educativos. Las matemáticas nos brindan herramientas para analizar los rankings en detalle, así como solventar algunas de sus limitaciones. En algunos casos, esto puede incluso llegar a modificar los ganadores resultantes en un ranking. 
  • Íñigo Martín Melero
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