Documents dont l'auteur est "Tribes, Christophe"
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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
Le Digabel, S., Lesage-Landry, A., Mendoza, S., & Tribes, C. (2026). Parallel versions of the mesh adaptive direct search algorithm. (Rapport technique n° G-2026-35). Lien externe
Audet, C., Denorme, T., Diouane, Y., Le Digabel, S., & Tribes, C. (2026). Adaptive direct search algorithms with relaxable and quantifiable constraints. (Rapport technique n° G-2026-39). Lien externe
Audet, C., Hare, W., & Tribes, C. (2026). A summary of benchmarking constrained, multi-objective and surrogate-assisted optimization methods. Optimization Letters, 20 pages. Lien externe
2025
Lebeuf, X., Le Digabel, S., Brillon, P., Diago, M., Audet, C., & Tribes, C. (2025). Benchmarking derivative-free optimization solvers for CSP plant design using the solar simulator. (Rapport technique n° G-2025-70). Lien externe
Hallé-Hannan, E., Audet, C., Diouane, Y., Le Digabel, S., & Tribes, C. (2025). Cat-Suite: A collection of optimization problems with categorical and quantitative variables for benchmarking. (Rapport technique n° G-2025-39). Lien externe
Audet, C., Diouane, Y., Hallé-Hannan, E., Le Digabel, S., & Tribes, C. (2025). CatMADS: Mesh Adaptive Direct Search for constrained blackbox optimization with categorical variables. (Rapport technique n° G-2025-42). Lien externe
Audet, C., Hare, W., & Tribes, C. (2025). Benchmarking constrained, multi-objective and surrogate-assisted derivative-free optimization methods. (Rapport technique n° G-2025-36). Lien externe
Le Digabel, S., Lesage-Landry, A., Salomon, L., & Tribes, C. (2025). Efficient search strategies for constrained multiobjective blackbox optimization. (Rapport technique n° G-2025-28). Lien externe
Andrés-Thió, N., Audet, C., Diago, M., Gheribi, A. E., Le Digabel, S., Lebeuf, X., Lemyre Garneau, M., & Tribes, C. (2025). Solar: a solar thermal power plant simulator for blackbox optimization benchmarking. Optimization and Engineering, 47 pages. Lien externe
2024
Thio, N. A., Audet, C., Diago Martinez, M., Gheribi, A. E., Le Digabel, S., Lebeuf, X., Lemyre-Garneau, M., & Tribes, C. (2024). solar: A solar thermal power plant simulator for blackbox optimization benchmarking. (Rapport technique n° G-2024-37). Lien externe
Tribes, C., Benarroch-Lelong, S., Peng, L., & Kobyzev, I. (2024). Hyperparameter optimization for Large Language Model instruction-tuning. (Rapport technique n° G-2023-62). Lien externe
Salomon, L., Tribes, C., & Le Digabel, S. (juillet 2024). A comparison of search strategies for multiobjective direct search algorithm [Résumé]. 25th International Symposium on Mathematical Programming (ISMP 2024), Montréal, QC, Canada. Lien externe
Tribes, C., Salomon, L., & Migot, T. (juillet 2024). Improving MADS search step with a quadratic programming solver [Résumé]. 25th International Symposium on Mathematical Programming (ISMP 2024), Montréal, QC, Canada. Lien externe
2022
Audet, C., Le Digabel, S., Rochon Montplaisir, V., & Tribes, C. (2022). Algorithm 1027: NOMAD Version 4: Nonlinear Optimization with the MADS Algorithm. ACM Transactions on Mathematical Software, 48(3), 1-22. Lien externe
2021
Audet, C., Le Digabel, S., Rochon Montplaisir, V., & Tribes, C. (2021). NOMAD version 4: Nonlinear optimization with the MADS algorithm. (Rapport technique n° G-2021-23). Lien externe
Lakhmiri, D., Le Digabel, S., & Tribes, C. (2021). HyperNOMAD: Hyperparameter Optimization of Deep Neural Networks Using Mesh Adaptive Direct Search. ACM Transactions on Mathematical Software, 47(3), 1-27. Lien externe
2019
Lakhmiri, D., Le Digabel, S., & Tribes, C. (2019). HyperNOMAD: Hyperparameter optimization of deep neural networks using mesh adaptive direct search. (Rapport technique n° G-2019-46). Lien externe
Audet, C., Côté, P., Poissant, C., & Tribes, C. (2019). Monotonic grey box optimization. (Rapport technique n° G-2019-15). Lien externe
Audet, C., Le Digabel, S., & Tribes, C. (2019). The mesh adaptive direct search algorithm for granular and discrete variables. SIAM Journal on Optimization, 29(2), 1164-1189. Lien externe
2018
Audet, C., Le Digabel, S., & Tribes, C. (2018). The mesh adaptive direct search algorithm for granular and discrete variables. (Rapport technique n° G-2018-16). Lien externe
2017
Audet, C., & Tribes, C. (2017). Mesh-based Nelder-Mead algorithm for inequality constrained optimization. (Rapport technique n° G-2017-90). Lien externe
2016
Audet, C., Ihaddadene, A., Le Digabel, S., & Tribes, C. (2016). Robust optimization of noisy blackbox problems using the Mesh Adaptive Direct Search algorithm. (Rapport technique n° G-2016-55). Lien externe
2015
Le Digabel, S., Tribes, C., & Audet, C. (2015). NOMAD User Guide. Version 3.7.2. (Rapport technique n° G-2009-37). Lien externe
2014
Audet, C., Le Digabel, S., & Tribes, C. (2014). Dynamic scaling in the Mesh Adaptive Direct Search algorithm for blackbox optimization. (Rapport technique n° G-2014-16). Lien externe
Audet, C., Ianni, A., Le Digabel, S., & Tribes, C. (2014). Reducing the number of function evaluations in mesh adaptive direct search algorithms. SIAM Journal on Optimization, 24(2), 621-642. Lien externe
2012
Audet, C., Ianni, A., Le Digabel, S., & Tribes, C. (2012). Reducing the Number of Function Evaluations in Mesh Adaptive Direct Search Algorithms. (Rapport technique n° G-2012-43). Lien externe
2011
Chokri, A., Trépanier, J.-Y., Tribes, C., Fenyes, P. A., & Gu, X. (juillet 2009). Decision making under uncertainty using a vehicle multilevel model: approach to targets allocation [Communication écrite]. CDEN/C2E2 Conference, Hamilton, ON, Canada (7 pages). Publié dans Proceedings of the ... CEEA Conference. Lien externe
2010
Tribes, C., Chokri, A., Trépanier, J.-Y., Fenyes, P., & Gu, X. (septembre 2010). Propagation and Merging of Uncertain Expert Opinions in a Hierarchical Multilevel System [Communication écrite]. 13th AIAA/ISSMO Multidisciplinary Analysis Optimization Conference, Fort Worth, TX, USA (16 pages). Lien externe
2004
Turcotte, J., Trépanier, J.-Y., Tribes, C., Panchenko, Y., Dion, M., & Plante, G. (août 2004). Integration and Multidisciplinary Design Optimization of a Simplified Gas Turbine Modeling Using Perl and iSIGHT [Communication écrite]. 10th AIAA/ISSMO Multidisciplinary Analysis and Optimization Conference, Albany, NY, USA (20 pages). Lien externe
2002
Marduel, X., Tribes, C., & Trépanier, J.-Y. (septembre 2002). Optimization Using Variable Fidelity Solvers: Exploration of an Approximation Management Framework for Aerodynamic Shape Optimization [Communication écrite]. 9th AIAA/ISSMO Symposium on Multidisciplinary Analysis and Optimization, Atlanta, GA, USA. Lien externe