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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.
Chen, X., Zhao, X.-L., & Cheng, C. (2024). Forecasting Urban Traffic States with Sparse Data Using Hankel Temporal Matrix Factorization. INFORMS journal on computing. 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. (2020). Robust Optimization for Supply Chain Applications: Facility Location and Drone Delivery Problems [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal]. Disponible
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
Cheng, C., Qi, M., & Rousseau, L.-M. (2018). Fuel Consumption Optimization Model for the Multi-Period Inventory Routing Problem. Transportation Research Record, 2672(9), 59-69. Lien externe
Cheng, C., Qi, M., Zhang, Y., & Rousseau, L.-M. (2018). A two-stage robust approach for the reliable logistics network design problem. Transportation Research Part B: Methodological, 111, 185-202. Lien externe
Cheng, C., Yang, P., Qi, M., & Rousseau, L.-M. (2017). Modeling a green inventory routing problem with a heterogeneous fleet. Transportation Research. Part E, Logistics and Transportation Review, 97, 97-112. Lien externe
Liu, X., Qi, M., & Cheng, C. (décembre 2017). Green vehicle routing problem with path flexibility [Communication écrite]. IEEE International Conference on Industrial Engineering and Engineering Management (IEEM 2017), Singapour. Lien externe
Mingyao, Q., Xin, W., Cheng, C., & Wenwei, R. (juin 2017). Mobile Facility Routing Problem with Service-Time-related Demand [Communication écrite]. 14th International Conference on Service Systems and Service Management (ICSSSM 2017), Dalian, China (6 pages). Lien externe
Wang, Z., Qi, M., Cheng, C., & Zhang, C. (2019). A hybrid algorithm for large-scale service network design considering a heterogeneous fleet. European Journal of Operational Research, 276(2), 483-494. Lien externe
Zhou, H., Qin, H., Cheng, C., & Rousseau, L.-M. (2023). An exact algorithm for the two-echelon vehicle routing problem with drones. Transportation Research Part B: Methodological, 168, 124-150. Lien externe
