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Nuage de motsUn 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.
Edom, É., Anjos, M. F., D'Ambrosio, C., van Ackooij, W., Côté, P., & Séguin, S. (2020). On the impact of the power production function approximation on hydropower maintenance scheduling. (Rapport technique n° G-2020-22). Lien externe
Rodriguez, J. A., Anjos, M. F., Côté, P., & Desaulniers, G. (2020). Accelerating Benders decomposition for short-term hydropower maintenance scheduling. European Journal of Operational Research, 289(1), 240-253. Lien externe
Audet, C., Côté, P., Poissant, C., & Tribes, C. (2020). Monotonic grey box direct search optimization. Optimization Letters, 14(1), 3-18. Lien externe
Audet, C., Côté, P., Poissant, C., & Tribes, C. (2019). Monotonic grey box optimization. (Rapport technique n° G-2019-15). Lien externe
Rodríguez Sarasty, J. A., Anjos, M. F., Côté, P., & Desaulniers, G. (2018). Stochastic hydropower generator maintenance scheduling via Benders decomposition. (Rapport technique n° G-2018-32). Lien externe
Rodríguez Sarasty, J. A., Anjos, M. F., Côté, P., & Desaulniers, G. (2017). MILP formulations for generator maintenance scheduling in hydropower systems. (Rapport technique n° G-2017-63). Lien externe
Côté, P., Demeester, K., Orban, D., & Towhidi, M. (2017). Numerical methods for stochastic dynamic programming with application to hydropower optimization. (Rapport technique n° G-2017-64). Lien externe
Séguin, S., Audet, C., & Côté, P. (2017). Scenario-tree modeling for stochastic short-term hydropower operations planning. Journal of Water Resources Planning and Management, 143(12), 12 pages. Lien externe
Séguin, S., Fleten, S.-E., Côté, P., Pichler, A., & Audet, C. (2017). Stochastic short-term hydropower planning with inflow scenario trees. European Journal of Operational Research, 259(3), 1156-1168. Lien externe
Séguin, S., Audet, C., & Côté, P. (2016). Scenario tree modeling for stochastic short-term hydropower operations planning. (Rapport technique n° G-2016-54). Lien externe
Séguin, S., Fleten, S.-E., Côté, P., Pichler, A., & Audet, C. (2016). Stochastic short-term hydropower planning with inflow scenario trees. (Rapport technique n° G-2015-97). Lien externe
Rodríguez, J. A., Anjos, M. F., Audet, C., & Côté, P. (juin 2016). A decomposition approach for the hydropower operation and maintenance scheduling [Affiche]. Workshop on Nonlinear Optimization Algorithms and Industrial Applications, Toronto, Ontario. Non disponible
Séguin, S., Côté, P., & Audet, C. (2016). Self-Scheduling Short-Term Unit Commitment and Loading Problem. IEEE Transactions on Power Systems, 31(1), 133-142. Lien externe
Séguin, S., Côté, P., & Audet, C. (2014). Short-term unit commitment and loading problem. (Rapport technique n° G-2014-21). Lien externe
Côté, P. (2010). Gestion d'un ensemble d'installations hydroélectriques soumis à une contrainte de demande [Thèse de doctorat, École Polytechnique de Montréal]. Disponible
