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Development of new scenario decomposition techniques for linear and nonlinear stochastic programming
(2016-09-28)
Une approche classique pour traiter les problèmes d’optimisation avec incertitude à
deux- et multi-étapes est d’utiliser l’analyse par scénario. Pour ce faire, l’incertitude de
certaines données du problème est modélisée ...
Dynamic Programming Approaches for Estimating and Applying Large-scale Discrete Choice Models
(2016-04-20)
People go through their life making all kinds of decisions, and some of these decisions affect their demand for transportation, for example, their choices of where to live and where to work, how and when to travel and which ...
Évaluation de politiques de séquençage d'arrivées d'avions par Simulation Monte Carlo
(2018-03-21)
Avec l’augmentation croissante du trafic aérien, la gestion des pistes aéroportuaires devient un problème crucial, tant au niveau des opérations que de la sécurité. En effet, les pistes ont une capacité limitée et il ...
A dynamic sequential route choice model for micro-simulation
(2013-06-03)
Dans les études sur le transport, les modèles de choix de route décrivent la sélection par un utilisateur d’un chemin, depuis son origine jusqu’à sa destination. Plus précisément, il s’agit de trouver dans un réseau composé ...
Programmation stochastique à deux étapes pour l’ordonnancement des arrivées d’avions sous incertitude
(2020-09-23)
Dans le contexte d'une augmentation soutenue du trafic aérien et d'une faible marge d'expansion des capacités aéroportuaires, la pression s'accroît sur les aéroports les plus fréquentés pour une utilisation optimale de ...
Traffic prediction and bilevel network design
(2020-12-16)
Cette thèse porte sur la modélisation du trafic dans les réseaux routiers et comment celle-ci est intégrée dans des modèles d'optimisation. Ces deux sujets ont évolué de manière plutôt disjointe: le trafic est prédit par ...
Staffing optimization with chance constraints in call centers
(2014-03-03)
Les centres d’appels sont des éléments clés de presque n’importe quelle grande organisation. Le problème de gestion du travail a reçu beaucoup d’attention dans la littérature. Une formulation typique se base sur des mesures ...
Revisiting optimization algorithms for maximum likelihood estimation
(2013-06-03)
Parmi les méthodes d’estimation de paramètres de loi de probabilité en statistique, le
maximum de vraisemblance est une des techniques les plus populaires, comme, sous des conditions l´egères, les estimateurs ainsi produits ...
Estimation of Noisy Cost Functions by Conventional and Adjusted Simulated Annealing Techniques
(2018-05-10)
L'algorithme de recuit simulé est largement utilisé dans la communauté d'optimisation pour résoudre divers types de problèmes, discrets et continus.
L'objectif de cette thèse est d'analyser le recuit simulé dans des ...
European day-ahead electricity price forecasting
(2021-03-24)
Dans le contexte de l’augmentation de la part de la production énergétique provenant de sources renouvelables imprévisibles, les prix de l’électricité sont plus volatiles que jamais. Cette volatilité rend la prévision des ...