Axe MAAD : Modèles et Algorithmes de l’Aide à la Décision
Responsable(s)
Les travaux de l’axe Modèles et Algorithmes de l'Aide à la Décision (MAAD) s'intéressent à des aspects fondamentaux des problèmes de décisions issus de divers domaines (informatique, industrie, gestion, économie, communication, traitement d’images, bio-informatique ou environnement). En particulier, les membres de MAAD s'intéressent aux méthodes d'optimisation combinatoire et continue, à la théorie des graphes et hypergraphes, à la complexité algorithmique des algorithmes considérés, à la métamodélisation notamment à travers ses applications en optimisation. Les études menées mettent en jeu des modèles et méthodes mathématiques avancés et les articulent avec des développements logiciels.
Mots-clés : Optimisation combinatoire, approches polyédrales, théorie algorithmique des jeux, théorie des graphes et hypergraphes, complexité algorithmique, énumération, métamodélisation, optimisation continue et applications;
Thèmes
Dernières Publications
Distance-based (and path-based) covering problems for graphs of given cyclomatic number
Mohamed Gharafi, Nikolaus Hansen, Rodolphe Le Riche, Dimo Brockhoff - 14 juillet 2025
Rank-based Linear-Quadratic Surrogate Assisted CMA-ES
Dipayan Chakraborty, Florent Foucaud, Diptapriyo Majumdar, Prafullkumar Tale - 10 juin 2025 - Proceedings of the 14th International Conference on Algorithms and Complexity (CIAC 2025)
Structural Parameterization of Locating-Dominating Set and Test Cover
Soumyodeep Mukhopadhyay, Didier Rullière, Rodolphe Le Riche - 26 mai 2025
Collocation-based kriging with applications to the prediction of perfect flows
Hassan Maatouk, Didier Rullière, Xavier Bay - 24 mai 2025
Efficient Bayesian Linear Models for a Large Number of Observations
Toutes les publis se trouvent ici
Projets en cours
CROC
ALGOPT-GI
AnomaliX
CODIC
CONSORTIUM CIROQUO
CHAIRE PROF JUNIOR
MASTranPCo
Vers des théories testables de la programmation linéaire
Etude et conception de modèles interprétables de détection d’anomalies dans les flux de données spectrales
Optimisation de l'implantation des machines dans une usine Ultra-Flexible - OUF2
ADOMAL
DLISCES : Deep Learning, Images Satellites et Cartographie d’Indicateurs Economiques et Sociaux
GRALMECO - Algorithmique des problèmes de couverture métriques dans les graphes
AnomaliX
MICHELIN
HUAWEI
ALGODYN - Algorithmes pour les réseaux dynamiques
Equipe
Responsables des thèmes
Thème Algorithmique, Graphes, Complexité Thème Métamodélisation, Optimisation Continue et Applications (MOCA)- KOKO Jonas - Mail
- HILL David - Mail
- AH-PINE Julien
- BACHELET Bruno
- BAY Xavier
- BEAUDOU Laurent
- BENDALI AMOR Fatiha
- BERGE Pierre
- BOURINET Jean Marc
- CHICOISNE Renaud
- COLARES BORGES Rafael
- FESCHET Fabien
- FOUCAUD Florent
- GERARD Yan
- HILL David
- KANTE Mamadou
- KERIVIN Hervé
- KOKO Jonas
- LAFOREST Christian
- LIMOUZY Vincent
- MAILFERT Jean
- MAZEL Claude
- NGUYEN Viet Hung
- NOURINE Lhouari
- PASTOR Lucas
- RAYNAUD Olivier
- RULLIERE Didier
- SAMIR Chafik
- VIGNY Alexandre
- WAGLER Annegret
- YON Loïc
- ALHADIRI Moelevou
- BERAUD-SUDREAU Guillaume
- BERTRAND Anthony
- BRUNEL Lucas
- CANCELLIERE Francesco
- CHARTRAIN Alexis
- DIRKS Jona
- GUIEN Valentin
- HU Yuankang
- KAIAL Victoria
- KHIZAR Muhammad Haseeb
- LEBESE Thabang Doreen
- LORIEAU Lucas
- MA Rui
- MEUNIER Anthony
- MUKHOPADHYAY Soumyodeep
- NGUYEN Chi Thao
- NGUYEN Thanh Loan
- QUINTIN Anthony
- RACHURI Anirudh Raghava
- TAHERI KHORRAM ABADI Seyed Mohammad Javad
- TRAN THI THUY An