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Marco Caserta

QUIÉN

Marco Caserta

AREA

Operaciones y Tecnología

Assistant Professor, Operaciones y Tecnología

Marco Caserta ha recibido un doctorado de Investigación de Operaciones de la University of Illinois (EE.UU.) y un Master en Ingeniería de Gestión del Politécnico de Milano, Italia. Antes de trabajar en el IE, Marco ha sido miembro del claustro en la Hamburg University, Alemania, del Tecnológico de Monterrey, México, y de la University of Illinois, EE.UU. Enseña estadística en la IE University y cursos de optimización en la IE Business School.

Su investigación se enfoca en el diseño y desarrollo de algoritmos metaheurísticos para problemas a gran escalas en los sectores de data mining, logística, telecomunicaciones y transporte. Ha publicado varios artículos científicos en revistas internacionales en el área de operations research/management science.

Formación Académica

• Habilitación (venia legendi) en Administración de Empresas, University of Hamburg, Alemania

• Doctorado en Investigación Operativa, University of Illinois, Chicago, EE.UU.

• Máster en Ingeniería de Gestión Empresarial, Politécnico di Milano, Italia

• Licenciado en Ingeniería de Gestión Empresarial, Politécnico di Milano, Italia

Experiencia Académica

• Profesor de Estadística, IE University, España, desde 2013

• Profesor Asociado, IE Business School, España, 2010-2013

• Postdoc Hamburg University, Alemania, 2007-2011

• Profesor, Tecnológico de Monterrey, México, 2004-2007

• Lecturer, University of Illinois, EE.UU., 2003-2004

Experiencia Profesional

• Consultor en Optimización, Goal Systems, España, 2004

Últimas Publicaciones

• Caserta, M., Voss, E. (2019). A general corridor method-based for capacitated facility location. Forthcoming in International Journal Production Research

• Caserta, M. & Voss, S. (2019). “The robust multiple-choice multidimensional knapsack problem”. Omega International Journal of Management Science, Vol. 86(C):16–27

• Caserta, M.& Reiners, T. (2016). “A pool-based pattern generation algorithm for logical analysis of data with automatic fine-tuning”. European Journal of Operational Research, Vol. 248(2): 593–606

• Caserta, M.& Voß, S. (2016). “A corridor method based hybrid algorithm for redundancy allocation”. Journal of Heuristics, Vol. 22(4):405–429