Documents dont l'auteur est "Lodi, Andrea"
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Un nuage de mots est une représentation visuelle des mots les plus fréquemment utilisés dans un texte ou un ensemble de textes. Les mots apparaissent dans différentes tailles, la taille de chaque mot étant proportionnelle à sa fréquence d'apparition dans le texte. Plus un mot est utilisé fréquemment, plus il apparaît en grand dans le nuage de mots. Cette technique permet de visualiser rapidement les thèmes et les concepts les plus importants d'un texte.
Dans le contexte de cette page, le nuage de mots a été généré à partir des publications de l'auteur {}. Les mots présents dans ce nuage proviennent des titres, résumés et mots-clés des articles et travaux de recherche de cet auteur. En analysant ce nuage de mots, vous pouvez obtenir un aperçu des sujets et des domaines de recherche les plus récurrents et significatifs dans les travaux de cet auteur.Le nuage de mots est un outil utile pour identifier les tendances et les thèmes principaux dans un corpus de textes, facilitant ainsi la compréhension et l'analyse des contenus de manière visuelle et intuitive.
2026
Ricard, L., Desaulniers, G., Lodi, A., & Rousseau, L.-M. (2026). Chance-constrained battery management for electric bus scheduling. European Journal of Operational Research, 13 pages. Lien externe
Chen, R., Liu, D., Jiang, N., Gupta, R., Kılınç, M. R., & Lodi, A. (2026). Learning large neighborhood search for maritime inventory routing optimization. International Transactions in Operational Research, 29 pages. Lien externe
Lotfi, S., Bonniot De Ruisselet, T. É., Orban, D., & Lodi, A. (2026). Adaptive First- and Second-Order Algorithms for Large-Scale Machine Learning. Dans Dang, S., Deza, A., Gupta, S., McNicholas, P. D., Pokutta, S., & Sugiyama, M. (édit.), Data Science and Optimization (Vol. 91, p. 273-302). Lien externe
Bobbio, F., Carvalho, M., Lodi, A., & Torrico, A. (2026). Capacity variation in the many-to-one stable matching. Operations Research Letters, 66, 107416 (8 pages). Lien externe
2025
Carvalho, M., Dragotto, G., Lodi, A., & Sankaranarayanan, S. (2025). The Cut-and-Play Algorithm: Computing Nash Equilibria via Outer Approximations. Operations Research, 74(2), 1070-1086. Lien externe
Cacciola, M., Forel, A. R. G., Frangioni, A., & Lodi, A. (juin 2025). The Differentiable Feasibility Pump [Communication écrite]. 26th International Conference on Integer Programming and Combinatorial Optimization (IPCO 2025), Baltimore, MD, USA. Publié dans Lecture notes in computer science. Lien externe
Sadoune, I., Joanis, M., & Lodi, A. (2025). Algorithmic collusion and the minimum price Markov game. (Document de travail n° 2025s-07). Lien externe
2024
Dragotto, G., Boukhtouta, A., Lodi, A., & Taobane, M. (2024). The critical node game. Journal of Combinatorial Optimization, 47, 74 (20 pages). Lien externe
2023
Patel, K. K., Desaulniers, G., & Lodi, A. (2023). Revisiting column-generation-based matheuristic for learning classification trees. (Rapport technique n° G-2023-39). Lien externe
Sadoune, I., Joanis, M., & Lodi, A. (2023). Implementing a hierarchical dep learning approach for simulatiing multilevel auction data. (Document de travail n° 2023s-23). Lien externe
Leitner, M., Lodi, A., Roberti, R., & Sole, C. (2023). An Exact Method for (Constrained) Assortment Optimization Problems with Product Costs. INFORMS Journal on Computing, 17 pages. Lien externe
Santana, Í., Lodi, A., & Vidal, T. (mai 2023). Neural Networks for Local Search and Crossover in Vehicle Routing: A Possible Overkill? [Communication écrite]. 20th International Conference on the Integration of Constraint Programming, Artificial Intelligence, and Operations Research (CPAIOR 2023), Nice, France. Lien externe
Chételat, D., & Lodi, A. (2023). Continuous cutting plane algorithms in integer programming. Operations Research Letters, 51(4), 439-445. Lien externe
Cappart, Q., Chételat, D., Khalil, E. B., Lodi, A., Morris, C., & Velickovic, P. (2023). Combinatorial Optimization and Reasoning with Graph Neural Networks. Journal of Machine Learning Research, 24, 130 (61 pages). Lien externe
Liu, D., Perreault, V., Hertz, A., & Lodi, A. (2023). A machine learning framework for neighbor generation in metaheuristic search. Frontiers in Applied Mathematics and Statistics, 9, 15 pages. Disponible
2022
Lakhmiri, D., Orban, D., & Lodi, A. (2022). A stochastic proximal method for nonsmooth regularized finite sum optimization. (Rapport technique n° G-2022-27). Lien externe