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Forum 'Emplois' - Sujet créé le 2016-01-05 par Lhassane Idoumghar

Stage 1 : Méthodes d'apprentissage / Métaheuristiques[/u]

De nombreuses méthodes d'optimisation basées sur des métaheuristiques hybrides existent actuellement dans la littérature.

Le sujet de stage que nous proposons consiste à :
- faire un état de l'art sur les méthodes d'apprentissage basées sur les réseaux de neurones, les RL, etc., qui existent dans la littérature.
- intégrer une ou plusieurs méthodes d'apprentissage dans les métaheuristiques hyrbides que nous avons développé au laboratoire pour résoudre des problèmes industriels/académiques.
- Faire une étude statistiques des résultats obtenus.

Stage 2 : Calcul parallèle / Calcul massivement parallèle[u]


Nous avons développé au sein de notre laboratoire un algorithme capable de trouver dans un graphe, multivalués/multicontraintes, un chemin (voir tous les chemins possibles) allant d'une source à une destination qui satisfait un ensemble de contraintes (positifs, négatifs, associatives, etc.).
Le but de ce stage est :
- de proposer une version distribuée voir massivement parallèle de l'algorithme en question.
- hybrider cet algorithmes avec une méthaheuristique que nous avons développer pour résoudre le problème de routage.


Pour candidater : envoyer moi un CV, relevé de notes, une lettre de recommandation.
Contact : lhassane.idoumghar@uha.fr

Note : Il est très fort probable qu'un de ces deux sujets soit le début d'une thèse qui sera financer à compter de septembre 2016.