Apprentissage automatique pour la construction de diagrammes de décision

Loptimisation combinatoire occupe une place prépondérante dans notre société actuelle. Que ce soit la logistique, le transport ou la gestion financière, tous ses domaines se retrouvent confrontés à des problèmes pour lesquels on recherche la meilleure solution. Cependant, un grand nombre de problèmes très complexes reste encore hors de portée des méthodes doptimisation actuelles. Cest pourquoi, lamélioration des techniques est un sujet crucial. Parmi les techniques récentes, les diagrammes de décisions semblent avoir un avenir prometteur. Cependant, leur efficacité est extrêmement dépendante à lordre des variables utilisé pour leur construction. Lobjectif est dutiliser les méthodes récentes dapprentissage automatique pour ordonner les variables pour leur construction. Les contributions de ce projet permettront la résolution de problèmes réels plus complexes, et plus larges que ce que lon peut faire actuellement. Ce projet permettra par ailleurs de donner de nouveaux horizons dapplication à lorganisme partenaire, experte en apprentissage automatique.

Faculty Supervisor:

Louis-Martin Rousseau

Student:

Quentin Cappart

Partner:

Element AI

Discipline:

Mathematics

Sector:

Information and communications technologies

University:

Program: