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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.
Barbry, A., Anjos, M. F., Delage, E., & Schell, K. R. (2019). Robust self-scheduling of a price-maker energy storage facility in the New York electricity market. Energy Economics, 78, 629-646. Lien externe
Barbry, A., Anjos, M. F., & Delage, E. (2018). Robust self-scheduling of a price-maker energy storage facility in the New York electricity market. (Rapport technique n° G-2018-33). Lien externe
Delage, E., Gianoli, L. G., & Sanso, B. (2018). A practicable robust counterpart formulation for decomposable functions: A network congestion case study. Operations Research, 66(2), 535-567. Lien externe
Delage, E., Gianoli, L. G., & Sanso, B. (2015). A practicable robust counterpart formulation for decomposable functions: A network congestion case study. (Rapport technique n° G-2015-27). Lien externe
Gauvin, C., Delage, E., & Gendreau, M. (2018). A stochastic program with time series and affine decision rules for the reservoir management problem. European Journal of Operational Research, 267(2), 716-732. Lien externe
Gauvin, C., Delage, E., & Gendreau, M. (2018). A successive linear programming algorithm with non-linear time series for the reservoir management problem. Computational Management Science, 15(1), 55-86. Lien externe
Gauvin, C., Delage, E., & Gendreau, M. (2017). A successive linear programming algorithm with non-linear time series for the reservoir management problem. (Rapport technique n° G-2017-13). Lien externe
Gauvin, C., Delage, E., & Gendreau, M. (2017). A stochastic program with time series and affine decision rules for the reservoir management problem. (Rapport technique n° G-2016-24). Lien externe
Gauvin, C., Delage, E., & Gendreau, M. (2017). Decision rule approximations for the risk averse reservoir management problem. European Journal of Operational Research, 261(1), 317-336. Lien externe
Gauvin, C., Delage, E., & Gendreau, M. (2015). A robust optimization model for the risk averse reservoir management problem. (Rapport technique n° G-2015-131). Lien externe
Sadana, U., Chenreddy, A., Delage, E., Forel, A., Frejinger, E., & Vidal, T. (2024). A survey of contextual optimization methods for decision-making under uncertainty. European Journal of Operational Research, 19 pages. Lien externe
Sadana, U., Chenreddy, A., Delage, E., Forel, A. R. G., Frejinger, E., & Vidal, T. (2023). A survey of contextual optimization methods for decision making under uncertainty. (Rapport technique n° G-2023-22). Lien externe
