Documents dont l'auteur est "Quesnel, Frédéric"
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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.
B
Barry, A.-S., Quesnel, F., El Hallaoui, I., & Soumis, F. (2024). Algorithme primal ajoutant des variables pour le problème du partitionnement d'ensemble généralisé. (Rapport technique n° G-2024-11). Lien externe
C
Charaf, S., Desaulniers, G., Quesnel, F., Taş, D., Douwe P. Flapper, S., & Van Woensel, T. (2026). A path‐based two‐commodity flow model and a branch‐price‐and‐cut algorithm for the inventory routing problem with time windows. International Transactions in Operational Research, 32 pages. Lien externe
M
Marcotte, O., Quesnel, F., Carreau, J., Schulz, J., Blondin Massé, A., Lindstrom, M. R., Meurs, M.-J., Hertz, A., Aflaki, G., Plante, J.-F., Tafolong, E., & Gervais-Dubé, M. (2022). Comptes rendus du douzième atelier de résolution de problèmes industriels de Montréal, 22-26 août 2022 / Proceedings of the twelfth Montréal industrial problem solving workshop, August 22-26, 2022. (Rapport technique n° G-2022-63). Lien externe
Q
Quesnel, F., Wu, A., Desaulniers, G., & Soumis, F. (2020). Deep-learning-based partial pricing in a branch-and-price algorithm for personalized crew rostering. (Rapport technique n° G-2020-72). Lien externe
Quesnel, F., Desaulniers, G., & Soumis, F. (2020). Improving Air Crew Rostering by Considering Crew Preferences in the Crew Pairing Problem. Transportation Science, 54(1), 97-114. Lien externe
Quesnel, F. (2019). Trois variantes du problème de rotations pour une approche semi-intégrée de la planification d'horaires de personnel aérien [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal]. Disponible
R
Racette, P., Soumis, F., Quesnel, F., & Lodi, A. (2024). Gaining insight into crew rostering instances through ML-based sequential assignment. Top, 42 pages. Disponible
Rosat, S., Quesnel, F., El Hallaoui, I., & Soumis, F. (2017). Dynamic penalization of fractional directions in the integral simplex using decomposition: Application to aircrew scheduling. European Journal of Operational Research, 263(3), 1007-1018. Lien externe
Rosat, S., Quesnel, F., Soumis, F., & El Hallaoui, I. (février 2016). Pénaliser les directions fractionnaires dans le simplexe en nombres entiers. Application au transport aérien [Communication écrite]. 17e Congrès de la Société française de recherche opérationnelle et d'aide à la décision (ROADEF 2016), Compiègne, France. Non disponible