Le 27/02/2019 par cjussien :

Thèse France/Canada

Recherche Opérationnelle et apprentissage pour la résolution générique de problèmes d’ordonnancement

Les problèmes d’ordonnancement ont suscité l’intérêt de nombreux chercheurs du domaine de la Recherche Opérationnelle (RO) depuis plusieurs dizaines d’années. Les travaux réalisés dans ce domaine consistent en des méthodes approchées, ainsi que des méthodes exactes. Bien souvent ces méthodes sont dédiées à des problèmes bien spécifiques, sans souci de généricité, ce qui implique de redévelopper une nouvelle méthode pour chaque nouveau problème. D’autre part, les résultats obtenus ne sont pas toujours à la hauteur de leur complexité d’implémentation. 

Ces dernières années, les chercheurs ont commencé à se pencher sur les méthodes d’apprentissage pour enrichir leurs approches. L’idée est d’essayer « d’apprendre » avant ou pendant la résolution, pour tirer parti des explorations déjà effectuées et accélérer la recherche de solutions. 

L’objectif de cette thèse est de développer des méthodes de résolution exactes les plus génériques possible enrichies par des techniques d’apprentissage afin de résoudre efficacement plusieurs classes de problèmes d’ordonnancement (les problèmes d’atelier notamment). Les approches seront testées sur des jeux de données de la littérature de différentes tailles. 

Le doctorant, inscrit à l’Université d’Angers, sera co-dirigé par Vincent Barichard et Christelle Guéret (Université d’Angers, laboratoires LARIS et LERIA) et Martin Cousineau (HEC Montréal). La thèse se déroulera la moitié du temps à Angers, et l’autre moitié à Montréal. 

Profil :

Les candidats devront idéalement avoir de bonnes connaissances en recherche opérationnelle, en apprentissage automatique, en informatique (C++) et maîtriser l’anglais scientifique. La connaissance de la programmation par contraintes est un plus. 

Pour candidater, envoyez un CV, une lettre de motivation et vos bulletins de notes des deux dernières années (M1 et M2) à : 

Vincent Barichard : Vincent.Barichard@univ-angers.fr

Martin Cousineau : martin.cousineau@hec.ca

et Christelle Guéret : Christelle.Gueret@univ-angers.fr