Apprentissage automatique pour la construction de diagrammes de décision

L’optimisation 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 d’optimisation actuelles. C’est pourquoi, l’amélioration 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 l’ordre des variables utilisé pour leur construction. L’objectif est d’utiliser les méthodes récentes d’apprentissage 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 l’on peut faire actuellement. Ce projet permettra par ailleurs de donner de nouveaux horizons d’application à l’organisme partenaire, experte en apprentissage automatique.

Faculty Supervisor:

Louis-Martin Rousseau

Student:

Partner:

ServiceNow Canada

Discipline:

Mathematics

Sector:

Information and Communications Technology; Technology; Transportation (excluding aerospace)

University:

École Polytechnique de Montréal

Program: