 | Monter d'un niveau |
Beiglig, V. (2023). Analyse et modélisation de la performance en Boccia [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal]. Accès restreint
Marty, T. (2023). Apprentissage par renforcement appliqué à la résolution de problèmes de programmation par contraintes [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal]. Accès restreint
Popovic, L. (2023). Apprentissage d'inégalités duales pour la génération de colonnes appliquée au problème d'horaires d'autobus électriques avec dépôts multiples [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal]. Accès restreint
Gerbaux, J. (2023). Résolution heuristique par génération de colonnes et apprentissage automatique du problème d'horaires d'autobus électriques [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal]. Accès restreint
Parham, Z. (2023). Explaining the Behavior of Reinforcement Learning Agents Using Association Rules [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal]. Accès restreint
Moeintaghavi, M. (2023). A Machine Learning Preprocessor to Speed Up the Solution of a Bus Scheduling Problem with Controlled Trip Shifting [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal]. Accès restreint
Cherni, G. (2022). Apprentissage profond multimodal pour l'estimation de pose d'humains alités [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal]. Disponible
Larocque, R. (2022). Estimation des coûts de constructions de routes en utilisant l'apprentissage automatique explicable [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal]. Disponible
Omrani, B. (2021). Apprentissage par renforcement d'heuristiques de branchement en programmation par contraintes [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal]. Disponible
Parjadis de Larivière, A. (2023). Apprentissage Profond en Optimisation Combinatoire : Apprentissage de Bornes et Résolution de Problèmes de Transport [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal]. Accès restreint
Kafaei Kashefi, S. P. (2022). Application of Deep Reinforcement Learning to Routing and Scheduling [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal]. Disponible
