Personal Académico

Victor G. Alfaro García

Dr. Victor G. Alfaro García
Universitat de Barcelona, 2017
Repatriación
victorgalfaro@outlook.com
Doctor en Empresa
Universitat de Barcelona

 

Doctor Internacional en Empresa con mención Cum Laude por la Tesis: Business Innovation: Measurement, treatment and decision making in uncertain environments.

Línea de Investigación: Modelos para el tratamiento de la incertidumbre en la toma de decisiones.

Autor en revistas arbitradas, libros y capítulos de libros, así como ponente líder en congresos nacionales e internacionales.

Coordinador adjunto de la Red Iberoamericana para la Competitividad Innovación y Desarrollo REDCID, un programa de adscrito al Programa Iberoamericano de Ciencia y Tecnología para el Desarrollo CYTED.

Experiencia profesional nacional e internacional: Consultor Financiero (Management Solutions – México y Perú), Coordinador de Proyectos (Prosegur, España), Consultor en Tecnología y Desarrollo (TTR – Group, Alemania).

Líneas de Generación del Conocimiento

Especialista en el área de toma de decisiones en entornos de incerteza utilizando técnicas Fuzzy. Generación y aplicación de métodos matemáticos para la toma de decisiones en empresa basados en inteligencia artificial, sistemas expertos y operadores de agregación. Exploración exhaustiva de campos del conocimiento a partir de técnicas Bibliométricas.

Perfil Google Scholar / Researchgate: Victor G. Alfaro-García.
 
Publicaciones indexadas en BBDD Web of Science / Scopus

1. Induced and logarithmic distances with multi-region aggregation operators. Technological and Economic Development of Economy, 1-29, 2019.
2. Logarithmic aggregation operators and distance measures. International Journal of Intelligent Systems, 33(7), 1488-1506, 2018.
3. On Ordered Weighted Logarithmic Averaging Operators and Distance Measures. IEEE symposium series on computational intelligence (IEEE SSCI), 2018.
4. A fuzzy methodology for innovation management measurement, Kybernetes, Vol. 46 Issue: 1, pp.50-66, 2017.
5. Induced generalized ordered weighted logarithmic aggregation operators. IEEE Symposium Series on Computational Intelligence 2016. Athens, Greece. 6 – 9 December 2016.
6. A fuzzy approach to a municipality grouping model towards creation of synergies, Computational and Mathematical Organization Theory, Special Issue Computational Methods in Management, pp. 1-18, 2016.
7. Forgotten effects analysis between the regional economic activity of Michoacán and welfare of its inhabitants, Scientific Methods for the Treatment of Uncertainty in Social Sciences, Vol. 377, No. 2, pp. 93-105, 2015.
8. A fuzzy approach to competitive clusters using Galois lattice and Moore’s families, Lecture Notes in Artificial Intelligence (Subseries of Lecture Notes in Computer Science). Springer International Publishing, Vol. 9119, No. I, pp. 137-148, 2015.
9. Methodological structure for the aggregation of municipalities under uncertainty conditions. The case of Michoacán, México. World Scientific Proceedings Series on Computer Engineering and Information Science, Vol 8, pp. 297-309, 2013.

 

Artículos, libros, congresos

1. Cuba a la luz de la nueva ley de inversiones extranjeras: retos y oportunidades para la economía Catalana, Observatorio de Investigación Económico Financiera. Real Academia de Ciencias Económicas y Financieras, 2016.
2. Quantification of the incidence in innovation capacities by the promotion of specialized economic sectors, Lectures on Modelling and Simulation, Selection at the AMSE Conference Santiago, January 20-21, 2016, No.1, pp. 1-10, 2016.
3. Citation analysis of fuzzy research journals. Lectures on Modelling and Simulation; A selection from AMSE 2016-N°2; pp 1-10. Selection at the AMSE Conference Teruel, Spain, July 4-5, 2016
4. A fuzzy logic approach towards Innovation Measurement, Global Journal of Business Research, Vol. 9, No. 3, pp. 53-71, 2015.
5. Nuevos mercados para la recuperación económica: México – España. Real Academia de Ciencias Económicas y Financiera, Observatorio de Investigación Económico – Financiero, 2015.
6. Creative industries innovation using Galois group theory. Challenges of Competitiveness. Red Internacional de Investigadores en Competitividad, Universidad de Guadalajara, México 2015.
7. Innovación en clúster turísticos: una aproximación desde la lógica difusa y la teoría de grupos de Galois. Revista Nicolaita de Estudios Económicos, Vol. 9 No. 2, pp. 65-97, 2014.
8. Methological structure for the development of cities under uncertainty. International Journal of Management Science and Information Technology. Special Issue, No. 12, pp. 78-85. 2014.
9. Application of fuzzy logic in the aggregation of municipalities towards the creation of favorable synergies, Global Conference on Business & Finance Proceedings, Vol. 8, No. 2, pp 282-290, 2013.
10.New methodological structure for the development of creative cities: the case of Morelia – Michoacán, México, Soft Computing in Management and Business Economics, Vol. 286, No. 1, pp. 195-205, 2012.

Lineas de Generación del Conocimiento 

Modelos cuantitativos y cualitativos en la toma de decisiones