El grupo de Modelos y Algoritmos en Sistemas de Transportes (MAT) nace en el Departamento de Matemáticas de la Universidad de Castilla-La Mancha en el año 2004. La investigación del grupo se ha orientado desde su inicio en la modelización matemática de los sistemas de transporte. Un elemento esencial del grupo, potenciado por radicar parte de sus miembros en la Escuela Superior de Informática, es el aspecto computacional.
Esta tríada formada por las matemáticas, los ordenadores y un dominio de aplicación está presente en múltiples desarrollos de la matemática aplicada. A continuación se muestran de forma sintética los referentes en los que se mueve las investigaciones del grupo MAT.
El grupo MAT ha participado en 9 proyectos de investigación, financiados en convocatorias competitivas como las del Plan Nacional de Investigación, del Ministerio de Fomento y de la Junta de Comunidades de Castilla-La Mancha, en los que ha desarrollado dos temáticas:
Planificación del transporte
Se ha investigado el diseño de intercambiadores multimodales urbanos, diseño de redes de transporte (privado y público), modelización de la congestión de redes de tráfico (mediante modelos de equilibrio en redes y de simulación), regulación semafórica, sistemas inteligentes de tráfico, localización de autovías, localización de hidrogenares, estimación de matrices origen-destino y planificación de sistemas ferroviarios; paralelamente se ha trabajado en el campo.
Optimización
Se han desarrollado algoritmos exactos para problemas estructurados de gran escala, para programación matemática binivel, métodos de descomposición, optimización de problemas convexos, y en la actualidad se está trabajando en métodos metaheurísticos y en la optimización de funciones costosas de tipo caja negra.
Recientemente el grupo MAT está desarrollando una nueva línea de investigación:
Métodos de aprendizaje automático
Esta línea de investigación proporciona nuevas herramientas de modelización que cambian el paradigma seguido durante las últimas tres décadas, pasando de un enfoque de construcción de modelos basados en la especificación de los elementos causales a modelos guiados por los datos.