Referee assignment in the Chilean football league using integer programming and patterns

This article uses integer linear programming to address the referee assignment problem in the First Division of the Chilean professional football league. The proposed approach considers balance in the number of matches each referee must officiate, the frequency of each referee being assigned to a given team, the distance each referee must travel over the course of a season, and the appropriate pairings of referee experience or skill category with the importance of the matches. Two methodologies are studied, one traditional and the other a pattern-based formulation inspired by the home-away patterns for scheduling season match calendars. Both methodologies are tested in real-world and experimental instances, reporting results that improve significantly on the manual assignments. The pattern-based formulation attains major reductions in execution times, solving real instances to optimality in just a few seconds, while the traditional one takes anywhere from several minutes to more than an hour.Fil: Alarcón, Fernando. Universidad de Chile; ChileFil: Duran, Guillermo Alfredo. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Cálculo; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Guajardo, Mario. Norwegian School of Economics; Norueg

Balancedness of subclasses of circular-arc graphs

A graph is balanced if its clique-vertex incidence matrix contains no square submatrix of odd order with exactly two ones per row and per column. There is a characterization of balanced graphs by forbidden induced subgraphs, but no characterization by mininal forbidden induced subgraphs is known, not even for the case of circular-arc graphs. A circular-arc graph is the intersection graph of a family of arcs on a circle. In this work, we characterize when a given graph G is balanced in terms of minimal forbidden induced subgraphs, by restricting the analysis to the case where G belongs to certain classes of circular-arc graphs, including Helly circular-arc graphs, claw-free circular-arc graphs, and gem-free circular-arc graphs. In the case of gem-free circular-arc graphs, analogous characterizations are derived for two superclasses of balanced graphs: clique-perfect graphs and coordinated graphs.Fil: Bonomo, Flavia. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Computación; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Duran, Guillermo Alfredo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Computación; Argentina. Universidad de Chile; ChileFil: Safe, Martin Dario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional de General Sarmiento. Instituto de Ciencias; ArgentinaFil: Wagler, Annegret Katrin. Centre National de la Recherche Scientifique; Franci

Programación del Fixture de la Segunda División del Fútbol de Chile mediante Investigación de Operaciones

Presentamos en este trabajo la aplicación de técnicas de Investigación de Operaciones a la programación del fixture de la Segunda División del fútbol de Chile. Este fixture debe cumplir una serie de condiciones solicitadas por la Asociación Nacional de Fútbol Profesional (ANFP), entidad que organiza el torneo. El criterio geográfico es particularmente importante, debido a que la disposición de algunos equipos en lugares extremos del país implica largos desplazamientos, a menudo realizados por vía terrestre. Abordamos el problema mediante un modelo de programación lineal entera que define cuándo y dónde se juega cada partido del torneo, sujeto a que todas las condiciones se cumplen. Para las instancias más difíciles, desarrollamos un modelo adicional también de programación lineal entera que genera patrones de localías y los asigna a los equipos, previo a la ejecución del modelo que define la programación de los partidos. Los fixtures así generados han sido exitosamente utilizados en los cinco torneos de Segunda División que se han disputado entre 2007 y 2010, reemplazando la metodología aleatoria que la ANFP utilizaba anteriormente. Durante este período, el tipo de torneo ha sufrido diversas modificaciones, incluyendo un cuádruple round-robin y un torneo en dos etapas que considera fases regionales y nacionales. Hemos debido entonces adaptar nuestros modelos temporada tras temporada, según el tipo de torneo. Esta aplicación marca un nuevo avance en el uso de Investigación de Operaciones para la gestión del fútbol chileno, que se suma a otros proyectos desarrollados en la misma línea en los últimos años.Fil: Duran, Guillermo Alfredo. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Matemática; Argentina. Universidad de Chile; Chile. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Guajardo, Mario. Norwegian School of Economics and Business Administration; NoruegaFil: Wolf Yadlin, Rodrigo. Universidad de Chile; Chil

Programación Matemática para asesorar a un entrenador de fútbol: un juego de fantasía como caso de estudio

La película "Moneyball" dejó el mensaje de que la matemática podía ser de gran ayuda para tomar decisiones en el campo del deporte. Un club de béisbol de los Estados Unidos utilizaba herramientas matemáticas para mejorar su rendimiento deportivo. En este trabajo enfocamos este mismo problema y utilizamos como caso de estudio un juego de fantasía organizado por un diario argentino. Presentamos modelos de programación matemática para el desarrollo de un director técnico virtual de fútbol. Diseñamos modelos a priori para tener equipos más robustos para el juego, y a posteriori, para conocer cuál hubiera sido la configuración óptima de equipos durante todo el campeonato, una vez conocidos los resultados. Nuestro jugador virtual a priori se posiciona habitualmente entre los mejores de la competencia. La expansión de este tipo de desarrollos debería ser útil para asesorar en la toma de decisiones a entrenadores o gerentes de equipos en deportes reales.Fil: Bonomo, Flavia. Consejo Nacional de Invest.cientif.y Tecnicas. Oficina de Coordinacion Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Investigaciones Matematicas;Fil: Duran, Guillermo Alfredo. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Cs.exactas y Naturales. Instituto de Calculo; Argentina;Fil: Marenco, Javier Leonardo. Universidad Nacional de General Sarmiento. Instituto de Ciencias; Argentina

Operations research techniques for scheduling chile's second division soccer league

In this paper, we use operations research (OR) techniques to schedule the Second Division of the Chilean professional soccer league. The solution must satisfy a series of conditions requested by league officials. Because the teams generally travel long distances by bus, geographical restrictions are particularly important. We specify the scheduling problem and solve it using an integer linear programming (ILP) model that defines when and where each match is played, subject to constraints. For the most difficult instances, we formulate a second ILP model that generates home-away patterns and assigns them to the teams; we then run the model, which determines the match schedule. Chilean league officials have successfully used the models to schedule all five Second Division tournaments between 2007 and 2010, replacing the random scheduling methodology that they used previously. Since 2007, the two formulations have been adapted to various formats with which the Second Division has experimented; these include a quadruple round robin and a two-phase tournament with zonal and national phases. The application we present is one of a number of such projects that the authors and their colleagues developed over the past few years, and it represents an expansion of the use of OR techniques for managing tasks in Chilean soccer.Fil: Duran, Guillermo Alfredo. Universidad de Chile; Chile. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Investigaciones Matemáticas "Luis A. Santaló". Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Investigaciones Matemáticas "Luis A. Santaló"; ArgentinaFil: Guajardo, Mario. NHH Norwegian School of Economics; NoruegaFil: Wolf Yadlin, Rodrigo. Universidad de Chile; Chil

Automatic Dwelling Segmentation of Buenos Aires Province for the 2010 Argentinian Census

In planning for a population census, determining which dwellings within a census tract each enumerator must visit is a logistical challenge. This challenge, which we call the dwelling segmentation problem, generally includes a set of constraints on the enumerators’ assigned routes and various criteria regarding the homogeneity and uniformity of the segmentation solutions. In this paper, we present a computational approach to solve this problem. We successfully applied our solution, which is a substantial improvement over manual methods, to the Province of Buenos Aires in the 2010 Argentinian census.Fil: Bonomo, Flavia. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Computación; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Investigaciones Matemáticas "Luis A. Santaló"; ArgentinaFil: Duran, Guillermo Alfredo. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Computación; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Delle Donne, Diego. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Matemática; Argentina. Universidad de Santiago de Chile; Chile. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Marenco, Javier. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Computación; Argentina. Universidad Nacional de General Sarmiento. Instituto de Ciencias; Argentin

On nested and 2-nested graphs: Two subclasses of graphs between threshold and split graphs

A (0, 1)-matrix has the Consecutive Ones Property (C1P) for the rows if there is a permutation of its columns such that the ones in each row appear consecutively. We say a (0, 1)-matrix is nested if it has the consecutive ones property for the rows (C1P) and every two rows are either disjoint or nested. We say a (0, 1)-matrix is 2-nested if it has the C1P and admits a partition of its rows into two sets such that the submatrix induced by each of these sets is nested. We say a split graph G with split partition (K, S) is nested (resp. 2-nested) if the matrix A(S, K) which indicates the adjacency between vertices in S and K is nested (resp. 2-nested). In this work, we characterize nested and 2-nested matrices by minimal forbidden submatrices. This characterization leads to a minimal forbidden induced subgraph characterization of these graph classes, which are superclasses of threshold graphs and subclasses of split and circle graphs.Fil: Pardal, Nina. Universidad de Buenos Aires; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Duran, Guillermo Alfredo. Universidad de Buenos Aires; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Grippo, Luciano Norberto. Universidad Nacional de General Sarmiento. Instituto de Ciencias; ArgentinaFil: Safe, Martin Dario. Universidad Nacional del Sur; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentin

Una licitación combinatorial aplicada a la provisión de Internet a las escuelas de Buenos Aires

Una de las clases de licitación más estudiadas en la literatura es la multi-unidades, aquella en la que se licitan varios ítems idénticos. En este trabajo, definimos una nueva subclase de las licitaciones multi-unidades, que llamamos multi-unidades logística. La característica central de una licitación multi-unidades logística es que existen fuertes asimetrías de costos entre los oferentes a causa de consideraciones logísticas. Ciertas unidades pueden ser atractivas para una firma y no para otra, de acuerdo a dichas consideraciones, y lo contrario puede suceder en otras unidades a licitar. Este tipo de licitación aparece en la provisión de Internet en las escuelas de Buenos Aires, la capital de Argentina. En 2008, la ciudad de Buenos Aires debía licitar la conexión de Internet para sus 709 escuelas públicas. En este trabajo mostramos cómo fue diseñada la licitación para realizar la adjudicación minimizando el gasto de la ciudad destinado a este fin. En nuestro diseño, cada firma debe dar un precio general por el servicio mensual a ser brindado en cada escuela, descuentos por volumen en bandas prefijadas de antemano y el listado de escuelas en las que le interesa brindar el servicio. La licitación multi-unidades logística resultante se puede interpretar como una licitación combinatorial. Se implementó un modelo de programación lineal entera para obtener el conjunto de ofertas más conveniente para el estado.De acuerdo con los análisis presentados en este trabajo, se puede estimar que la ciudad de Buenos Aires obtuvo ahorros cercanos al 20% por implementar este nuevo modelo de licitación en lugar del formato de licitación originalmente propuesto.Fil: Bonomo, Flavia. Consejo Nacional de Invest.cientif.y Tecnicas. Oficina de Coordinacion Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Investigaciones Matematicas;Fil: Catalán, J.. Universidad de Chile. Fac. de Cs. Físicas y Matemáticas; Chile;Fil: Duran, Guillermo Alfredo. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Cs.exactas y Naturales. Instituto de Calculo; Argentina;Fil: Epstein, R.. Universidad de Chile. Fac. de Cs. Físicas y Matemáticas; Chile;Fil: Jawtuschenko, Alexis Boris. Consejo Nacional de Invest.cientif.y Tecnicas. Oficina de Coordinacion Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Investigaciones Matematicas;Fil: Marenco, Nelida Silvia. Universidad Nacional de General Sarmiento. Instituto de Ciencias; Argentina

Iniciativas matemático computacionales desde la Universidad de Buenos Aires para contribuir a la toma de decisiones en el contexto del COVID-19

Con la llegada de la pandemia a la Argentina, en marzo de 2020, se creó un grupo multidisciplinario con base en la Universidad de Buenos Aires y amplia trayectoria y experiencia en el desarrollo e investigación de herramientas matemático-computacionales, para colaborar en la toma de decisiones en el contexto del COVID-19. Análisis de datos en el país y en el mundo, simulación de escenarios, y proyectos en territorio fueron parte del desafío encarado. En este artículo se reseñan algunas de las actividades realizadas por el grupo y seanaliza el impacto de ellas.publishedVersionFil: Arrar, Mehrnoosh. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Arrar, Mehrnoosh. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Cálculo; Argentina.Fil: Arrar, Mehrnoosh. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación; Argentina.Fil: Belloli, Laouen Mayal Louan. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales.; Argentina.Fil: Belloli, Laouen Mayal Louan. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Cálculo; Argentina.Fil: Belloli, Laouen Mayal Louan. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación; Argentina.Fil: Bianco, Ana María. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Bianco, Ana María. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación; Argentina.Fil: Bianco, Ana María. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Cálculo; Argentina.Fil: Boechi, Leonardo. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Boechi, Leonardo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación; Argentina.Fil: Boechi, Leonardo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Cálculo; Argentina.Fil: Castro, Rodrigo Daniel. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Castro, Rodrigo Daniel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación; Argentina.Fil: Castro, Rodrigo Daniel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Duran, Guillermo Alfredo. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Calculo; Argentina.Fil: Duran, Guillermo Alfredo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación; Argentina.Fil: Duran, Guillermo Alfredo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Cálculo; Argentina.Fil: Etchenique, Roberto Argentino. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Etchenique, Roberto Argentino. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Química, Física de los Materiales, Medioambiente y Energía; Argentina.Fil: Fernández, Natalia Brenda. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Fernández, Natalia Brenda. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Biociencias, Biotecnología y Biología Traslacional; Argentina.Fil: Ferrer, Luciana. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Ferrer, Luciana. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación; Argentina.Fil: Garbervetsky, Diego David. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Garbervetsky, Diego David. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación; Argentina.Fil: Goldsmit, Rodrigo. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Grillo, Carolina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Maidana, Rodrigo. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ciencias Exactas; Argentina.Fil: Mendiluce, Mauricio. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Minoldo, Sol. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Sociales; Argentina.Fil: Minoldo, Sol. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro de Investigaciones y Estudios sobre Cultura y Sociedad; Argentina.Fil: Pepino, Leonardo Daniel. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Pepino, Leonardo Daniel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación; Argentina.Fil: Pecker Marcosig, Ezequiel. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Pecker Marcosig, Ezequiel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación; Argentina.Fil: Puerta, Ezequiel. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Puerta, Ezequiel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación; Argentina.Fil: Quiroga, Rodrigo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Químicas; Argentina.Fil: Quiroga, Rodrigo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigaciones en Físico-química de Córdoba; Argentina.Fil: Solovey, Guillermo. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Solovey, Guillermo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Calculo; Argentina.Fil: Valdora, Marina Silvia. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Valdora, Marina Silvia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Calculo; Argentina.Fil: Zapatero, Mariano. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Zapatero, Mariano. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación; Argentina

Mathematical and Computational Initiatives from the University of Buenos Aires to Contribute to Decision-Making in the Context of COVID-19 in Argentina. REVIEW

With the arrival of the pandemic in Argentina in March 2020, a working group of scientists from two institutes belonging to the Faculty of Exact and Natural Sciences of the University of Buenos Aires and CONICET, together with colleagues from different academic institutions in the country, decided to put forth our experience and knowledge in data science and associated disciplines, towards helping with decision-making in the context of COVID-19. Data analysis within Argentina and other countries, scenario simulation, as well as rapid response projects- mainly in the province of Buenos Aires- were all within the scope of our aim. This review article outlines some of the activities carried out by our team throughout these pandemic months.publishedVersionFil: Arrar, Mehrnoosh. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Arrar, Mehrnoosh. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Cálculo; Argentina.Fil: Arrar, Mehrnoosh. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación; Argentina.Fil: Belloli, Laouen Mayal Louan. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales.; Argentina.Fil: Belloli, Laouen Mayal Louan. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Cálculo; Argentina.Fil: Belloli, Laouen Mayal Louan. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación; Argentina.Fil: Bianco, Ana María. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Bianco, Ana María. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación; Argentina.Fil: Bianco, Ana María. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Cálculo; Argentina.Fil: Boechi, Leonardo. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Boechi, Leonardo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación; Argentina.Fil: Boechi, Leonardo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Cálculo; Argentina.Fil: Castro, Rodrigo Daniel. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Castro, Rodrigo Daniel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación; Argentina.Fil: Castro, Rodrigo Daniel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Duran, Guillermo Alfredo. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Calculo; Argentina.Fil: Duran, Guillermo Alfredo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación; Argentina.Fil: Duran, Guillermo Alfredo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Cálculo; Argentina.Fil: Etchenique, Roberto Argentino. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Etchenique, Roberto Argentino. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Química, Física de los Materiales, Medioambiente y Energía; Argentina.Fil: Fernández, Natalia Brenda. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Fernández, Natalia Brenda. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Biociencias, Biotecnología y Biología Traslacional; Argentina.Fil: Ferrer, Luciana. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Ferrer, Luciana. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación; Argentina.Fil: Garbervetsky, Diego David. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Garbervetsky, Diego David. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación; Argentina.Fil: Goldsmit, Rodrigo. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Grillo, Carolina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Kamienkowsk, Juan E. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Kamienkowsk, Juan E. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación; Argentina.Fil: Laciana, Pablo. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Laciana, Pablo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación; Argentina.Fil: Lanzarotti, Esteban. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Lanzarotti, Esteban. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación; Argentina.Fil: Lozano, Mario Enrique. Universidad Nacional de Quilmes. Departamento de Ciencia y Tecnología; Argentina.Fil: Lozano, Mario Enrique. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Maidana, Rodrigo. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ciencias Exactas; Argentina. esFil: Mendiluce, Mauricio. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Minoldo, Sol. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro de Investigaciones y Estudios sobre Cultura y Sociedad; Argentina.Fil: Pepino, Leonardo Daniel. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Pepino, Leonardo Daniel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación; Argentina.Fil: Pecker Marcosig, Ezequiel. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Pecker Marcosig, Ezequiel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación; Argentina.Fil: Puerta, Ezequiel. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Puerta, Ezequiel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación; Argentina.Fil: Quiroga, Rodrigo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Químicas; Argentina.Fil: Quiroga, Rodrigo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigaciones en Físico-química de Córdoba; Argentina.Fil: Solovey, Guillermo. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Solovey, Guillermo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Calculo; Argentina.Fil: Valdora, Marina Silvia. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Valdora, Marina Silvia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Calculo; Argentina.Fil: Zapatero, Mariano. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Zapatero, Mariano. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación; Argentina