Recherche Opérationnelle

Modélisation et application des Réseaux Bayésiens Linéaires Gaussiens pour la Gestion de l’État de Santé des Éoliennes

Le stage vise à mettre en place un outil à base de réseau Bayésien permettant de synthétiser, hiérarchiser et interpréter l'ensemble des données (principalement quantitatives) relatives à l'état de santé des éoliennes fournies par la plateforme Darwin d'ENGIE. Après un état de l'art sur le sujet, le ou la stagiaire aura pour tâche d'implanter un algorithme de construction d’un réseau bayésien potentiellement dynamique et du type conditionnel Gaussien adapté à la nature des variables d'entrée (temporelles et continues).

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Recherche Opérationnelle

Études et implémentations de modèles d'apprentissage par renforcement pour les jeux stochastiques de grande taille

Les jeux stochastiques sont une généralisation des modèles de jeux statiques qui permettent de représenter un grand nombre de situations : en économie, en sécurité des réseaux, en partage de ressources ou encore en modélisation de systèmes multi agents. En effet, ils permettent de modéliser finement les interactions entre les agents (les joueurs) au cours du temps dans un environnement qui évolue aléatoirement. Ce type de jeu se déroule en plusieurs étapes durant lesquelles l'état du système varie suivant les actions des agents et de l'environnement probabiliste.

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Recherche Opérationnelle
Systèmes Multi-Agents

Ordonnancement et équité

Les problèmes d'ordonnancement constituent un domaine important en recherche opérationnelle. Ils traitent de l'affectation de tâches à des machines, et de l'exécution de ces tâches au cours du temps : il s'agit de savoir où - sur quelle machine - et quand commencera chaque tâche. Récemment, des problèmes d'ordonnancement en présence de différents acteurs ont été étudiés. Cependant, très peu de critères d'équité ont été appliqués aux problèmes d'ordonnancement (hormis le critère classique qui consiste à minimiser le coût maximal d'une machine).

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Recherche Opérationnelle
Systèmes Multi-Agents

3 Stages à Artelys

Bonjour,

Vous trouverez ci-dessous des offres de stage qui pourront intéresser vos étudiants.

http://www-desir.lip6.fr/~fouilhoux/documents/Arthelys.tgz

Artelys est une PME innovante spécialiste de l'optimisation, des data sciences et de l'aide à la décision. Nous faisons appel à des techniques de haut niveau et des technologies de pointe pour répondre aux problématiques complexes de nos clients. Nous sommes présents dans de nombreux secteurs incluant l'énergie, le transport et la logistique.

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Recherche Opérationnelle

Algorithmes d'optimisation pour apprendre une structure graphique de préférences

Un ensemble d'apprentissage de préférences consiste en la donnée d'un ensemble de vecteurs caractéristiques, décrivant typiquement des individus, et des préférences de ces individus sur un même ensemble d'objets (ouvrages, films, produits technologiques, candidats à une élection, etc.), préférences exprimées sous la forme d'un rangement. Les préférences sont dites structurées si elles s'articulent autour d'une structure commune sur les objets.

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Recherche Opérationnelle
Systèmes Multi-Agents

Inférence approchée dans les réseaux bayésiens à l’aide de l’optimisation

L'objectif du stage est d'étudier l'apport des méthodes exactes en optimisation combinatoire pour effectuer une inférence approchée. Pour un réseau bayésien partiellement observé, l'objectif est de fournir les probabilités marginales approchées de toutes les variables non observées.

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