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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.
Er Raqabi, E. M., Beljadid, A., Bennouna, M. A., Bennouna, R., Boussaadi, L., El Hachemi, N., El Hallaoui, I., Fender, M., Jamali, M. A., Hammou, N. S., & Soumis, F. (2025). OCP Optimizes Its Supply Chain for Africa. INFORMS Journal on Applied Analytics, 20 pages. Lien externe
Er Raqabi, E. M., Bani, A., Morabit, M., Blondin Massé, A., Besner, A., Fournier, J., & El Hallaoui, I. (2025). A Decomposition Matheuristic for the Transient Stability Constrained Unit Commitment At Hydro-Quebec. IEEE Transactions on Power Systems, 11 pages. Lien externe
Er Raqabi, E. M., Wu, Y., El Hallaoui, I., & Soumis, F. (2024). Towards resilience: Primal large-scale re-optimization. Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, 192, 103819. Lien externe
Er Raqabi, E. M., & Li, W. (2023). An Electric Vehicle Transitioning Framework for Public Fleet Planning. Transportation Research Part D: Transport and Environment, 118, 18 pages. Lien externe
Himmich, I., Er Raqabi, E. M., El Hachemi, N., El Hallaoui, I., Metrane, A., & Soumis, F. (2023). MPILS: An Automatic Tuner for MILP Solvers. Computers & Operations Research, 159, 106344 (18 pages). Lien externe
Bani, A., Er Raqabi, E. M., El Hallaoui, I., & Corréa, A. I. (2024). Combining benders decomposition and column generation for the petrol station replenishment problem with inventory management. (Rapport technique n° G-2024-18). Lien externe
Er Raqabi, E. M., Bani, A., Morabit, M., Blondin Massé, A., Besner, A., Fournier, J., & El Hallaoui, I. (2024). An efficient decomposition matheuristic for the transient stability constrained unit commitment at Hydro-Quebec. (Rapport technique n° G-2024-38). Lien externe
Bani, A., Er Raqabi, E. M., El Hallaoui, I., & Corréa, A. I. (2024). The petrol replenishment problem : a case study from West Africa. (Rapport technique n° G-2024-19). Lien externe
Er Raqabi, E. M., El Hallaoui, I., & Soumis, F. (2023). The primal Benders decomposition. (Rapport technique n° G-2023-27). Lien externe
Er Raqabi, E. M., Beljadid, A., Bennouna, M. A., Bennouna, R., Boussaadi, L., El Hachemi, N., El Hallaoui, I., Fender, M., Jamali, M. A., Si Hammou, N., & Soumis, F. (2023). OCP optimized its supply chain for Africa. (Rapport technique n° G-2023-29). Lien externe
Er Raqabi, E. M., Wu, Y., El Hallaoui, I., & Soumis, F. (2023). Towards resilience: Primal large-scale re-optimization. (Rapport technique n° G-2023-28). Lien externe
Er Raqabi, E. M., Himmich, I., El Hachemi, N., El Hallaoui, I., & Soumis, F. (2022). Incremental LNS framework for integrated production, inventory, and vessel scheduling: Application to a global supply chain. (Rapport technique n° G-2022-54). Lien externe
Himmich, I., Er Raqabi, E. M., El Hachemi, N., El Hallaoui, I., Metrane, A., & Soumis, F. (2022). MPILS: an automatic tuner for MILP solvers. (Rapport technique n° 2022-53). Lien externe
Er Raqabi, E. M. (2024). Primal Methods for Very Large-Scale Optimization [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal]. Disponible
