Monter d'un niveau |
Ce graphique trace les liens entre tous les collaborateurs des publications de {} figurant sur cette page.
Chaque lien représente une collaboration sur la même publication. L'épaisseur du lien représente le nombre de collaborations.
Utilisez la molette de la souris ou les gestes de défilement pour zoomer à l'intérieur du graphique.
Vous pouvez cliquer sur les noeuds et les liens pour les mettre en surbrillance et déplacer les noeuds en les glissant.
Enfoncez la touche "Ctrl" ou la touche "⌘" en cliquant sur les noeuds pour ouvrir la liste des publications de cette personne.
Keutchayan, J., Munger, D., & Gendreau, M. (2020). On the scenario-tree optimal-value error for stochastic programming problems. Mathematics of Operations Research, 45(4), 1572-1595. Lien externe
Keutchayan, J. (2018). Approximation d'espérances conditionnelles guidée par le problème en optimisation stochastique multi-étapes [Thèse de doctorat, École Polytechnique de Montréal]. Disponible
Keutchayan, J., Munger, D., & Gendreau, M. (2017). On the scenario-tree optimal-value error for stochastic programming problems. (Rapport technique n° CIRRELT-2017-73). Lien externe
Keutchayan, J., Munger, D., & Gendreau, M. (2017). On the scenario-tree optimal-value error for stochastic programming problems. (Rapport technique n° CIRRELT-2017-05). Lien externe
Keutchayan, J., Munger, D., Gendreau, M., & Bastin, F. (2017). A new scenario-tree generation approach for multistage stochastic programming problems based on a demerit criterion. (Rapport technique n° CIRRELT-2017-74). Lien externe
Keutchayan, J., Munger, D., & Gendreau, M. (2017). On the Scenario-Tree Optimal-Value Error for Stochastic Programming Problems. (Rapport technique n° CIRRELT-2016-05). Lien externe
Keutchayan, J., Gendreau, M., & Saucier, A. (2017). Quality evaluation of scenario-tree generation methods for solving stochastic programming problem. (Rapport technique n° CIRRELT-2017-17). Lien externe
Keutchayan, J., Gendreau, M., & Saucier, A. (2017). Quality evaluation of scenario-tree generation methods for solving stochastic programming problems. Computational Management Science, 14(3), 333-365. Lien externe
Keutchayan, J., Gendreau, M., & Saucier, A. (2016). Quality Evaluation of Scenario-Tree Generation Methods for Solving High-Dimensional Stochastic Programs. (Rapport technique n° CIRRELT-2016-46). Non disponible