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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, R., Liu, D., Jiang, N., Gupta, R., Kılınç, M. R., & Lodi, A. (2026). Learning large neighborhood search for maritime inventory routing optimization. International Transactions in Operational Research, 29 pages. Lien externe
Liu, D., Lodi, A., Hertz, A., & Perreault, V. (juillet 2024). A machine learning approach for neighbor generation in metaheuristic search [Résumé]. 25th International Symposium on Mathematical Programming (ISMP 2024), Montréal, QC, Canada. Lien externe
Liang, J., Jena, S. D., Liu, D., & Lodi, A. (juillet 2024). A Reinforcement Learning Approach for Dynamic Rebalancing in Bike-Sharing Systems [Résumé]. 25th International Symposium on Mathematical Programming (ISMP 2024), Montréal, QC, Canada. Lien externe
Liu, D., Perreault, V., Hertz, A., & Lodi, A. (2023). A machine learning framework for neighbor generation in metaheuristic search. Frontiers in Applied Mathematics and Statistics, 9, 15 pages. Disponible
Liu, D. (2022). Machine Learning Algorithms for Combinatorial Optimization [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal]. Disponible
Liu, D., Fischetti, M., & Lodi, A. (février 2022). Learning to Search in Local Branching [Communication écrite]. 36th AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI 2022). Publié dans Proceedings of the ... AAAI Conference on Artificial Intelligence, 36(4). Lien externe
Liu, D., Lodi, A., & Tanneau, M. (2021). Learning chordal extensions. Journal of Global Optimization, 81(1), 3-22. Lien externe
Liu, D., Lodi, A., & Tanneau, M. (2019). Learning chordal extensions. (Rapport technique n° G-2019-78). Lien externe
