Stage

La responsable des stages est Safia Kedad-Sidhoum.
La durée des stages est de 5 mois minimum et 6 mois maximum. Les soutenances auront lieu cette année en Septembre.
Propositions de stages de M2.

Primal linearization methods for fair assignment/matching problems

The internship will experiment new methods of linearization in order to improve
the exact solution of the fair assignment problem. In particular, it is expected to
reformulate the problem of maximization of $W(x)$ to a contrained 0/1 quadratic minimization problem. Then several linearization methods can be experimented directly without dualizing permutation variables such as

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Aide à la Décision
Recherche Opérationnelle

Intelligence artificielle pour les missions de combat aérien

Il s'agit d'un sujet en Décision/IA/RO proposé par le Pôle Système de la Direction Technique Systèmes de Dassault aviation, basée à Saint-Cloud. Dans le cadre de simulations de missions de combat Aérien, l'objet du stage est de développer des algorithmes d'optimisation multicritère sous contraintes pour gérer l’attribution de cibles ennemies aux éléments d'un dispositif ami. Le sujet revêt aussi des aspects décision dynamique.

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Aide à la Décision

Active Collaborative Filtering using Bayesian Networks

Collaborative filtering (CF) is a class of methods to produce personalized recommendations that have obtained wides-
pread adoption in electronic commerce websites. While the most popular methods are based on matrix factorization,
recently Langseth and Nielsen (2012) have provided a probabilistic method for collaborative filtering, offering the
advantage of measuring the uncertainty with respect to the acquired model.

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Aide à la Décision

HIT-EE : un algorithme ultra-léger d'apprentissage distribué en ligne pour la robotique en essaim

On parle de robotique en essaim dès lors que l'on considère un groupe compris de nombreux (typiquement >100) robots aux capacités de communication et de calcul limitées. L'objectif est alors de programmer les robots individuellement afin qu'ils réalisent collectivement un comportement souhaité. On fait alors face à un problème de grande difficulté, puisque le résultat entre les multiples interactions entre robots et l'environnement est très difficile à prévoir.

Thématiques: 
Robotique
Systèmes Multi-Agents

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