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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 Yossiri Adulyasak. 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.
Bayani, M., Rostami, B., Adulyasak, Y., & Rousseau, L.-M. (2024). A Dual Bounding Framework Through Cost Splitting for Binary Quadratic Optimization. Informs Journal on Computing, 22-22. Lien externe
Cheng, C., Yu, Q., Adulyasak, Y., & Rousseau, L.-M. (2024). Distributionally robust facility location with uncertain facility capacity and customer demand. Omega, 122, 16 pages. Lien externe
Cheng, C., Adulyasak, Y., & Rousseau, L.-M. (2024). Robust Drone Delivery with Weather Information. Manufacturing and Service Operations Management, 26(4), 1402-1421. Lien externe
Cheng, C., Adulyasak, Y., & Rousseau, L.-M. (2021). Robust facility location under demand uncertainty and facility disruptions. Omega-International Journal of Management Science, 103, 102429 (14 pages). Lien externe
Cheng, C., Adulyasak, Y., & Rousseau, L.-M. (2021). Robust Facility Location Under Disruptions. INFORMS Journal on Optimization, 3(3), 298-314. Lien externe
Cheng, C., Adulyasak, Y., & Rousseau, L.-M. (2020). Drone routing with energy function: Formulation and exact algorithm. Transportation Research Part B: Methodological, 139, 364-387. Lien externe
Cheng, C., Adulyasak, Y., & Rousseau, L.-M. (2019). Robust facility location under demand uncertainty and facility disruptions. (Rapport technique n° CIRRELT-2016-53). Lien externe
Cheng, C., Adulyasak, Y., & Rousseau, L.-M. (2018). Formulations and exacts algorithms for drone routing problem. (Rapport technique n° CIRRELT-2018-31). Lien externe
Deudon, M., Cournut, P., Lacoste, A., Adulyasak, Y., & Rousseau, L.-M. (juin 2018). Learning heuristics for the tsp by policy gradient [Communication écrite]. 15th International Conference on Integration of Constraint Programming, Artificial Intelligence, and Operations Research (CPAIOR 2018), Delft, Netherlands. Lien externe
Hosseini, S.-S., Adulyasak, Y., & Rousseau, L.-M. (2023). Home health care delivery with consistency consideration in a stochastic environment. (Rapport technique n° G-2023-45). Lien externe
Yu, Q., Adulyasak, Y., Rousseau, L.-M., Zhu, N., & Ma, S. (2022). Team Orienteering with Time-Varying Profit. INFORMS Journal on Computing, 34(1), 262-280. Lien externe
Yarkony, J., Adulyasak, Y., Singh, M., & Desaulniers, G. (2020). Data Association via Set Packing for Computer Vision Applications. INFORMS Journal on Optimization, 2(3), 145-228. Lien externe
Zhu, L., Adulyasak, Y., & Rousseau, L.-M. (2024). Partial-outsourcing strategy for the vehicle routing problem with stochastic demands. (Rapport technique n° G-2024-70). Lien externe