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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 Rafael Martinelli. 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.
Bulhões, T., Hà, M. H., Martinelli, R., & Vidal, T. (2018). The vehicle routing problem with service level constraints. European Journal of Operational Research, 265(2), 544-558. Lien externe
Campeau, L.-P., Gamache, M., & Martinelli, R. (2022). Integrated optimisation of short- and medium-term planning in underground mines. International Journal of Mining Reclamation and Environment, 36(4), 235-253. Lien externe
Campeau, L.-P., Gamache, M., & Martinelli, R. (2018). Integreted optimization of short- and medium-term planning in underground mine. (Rapport technique n° G-2018-55). Lien externe
Fontoura, L., Martinelli, R., Poggi, M., & Vidal, T. (2018). The minimum distance superset problem: formulations and algorithms. Journal of Global Optimization, 72(1), 27-53. Lien externe
Homsi, G., Martinelli, R., Vidal, T., & Fagerholt, K. (2020). Industrial and tramp ship routing problems: Closing the gap for real-scale instances. European Journal of Operational Research, 283(3), 972-990. Lien externe
Haddad, M. N., Martinelli, R., Vidal, T., Martins, S., Ochi, L. S., Souza, M. J. F., & Hartl, R. (2018). Large neighborhood-based metaheuristic and branch-and-price for the pickup and delivery problem with split loads. European Journal of Operational Research, 270(3), 1014-1027. Lien externe
Martinelli, R., Collard, J., & Gamache, M. (2020). Strategic planning of an underground mine with variable cut-off grades. Optimization and Engineering, 21(3), 803-849. Lien externe
Parmentier, A., Martinelli, R., & Vidal, T. (2023). Electric Vehicle Fleets: Scalable Route and Recharge Scheduling Through Column Generation. Transportation Science, 57(3), 631-646. Lien externe
Pacheco, T., Martinelli, R., Subramanian, A., Toffolo, T. A. M., & Vidal, T. (2023). Exponential-Size Neighborhoods for the Pickup-and-Delivery Traveling Salesman Problem. Transportation Science, 57(2), 463-481. Lien externe
Vidal, T., Martinelli, R., Anh Pham, T., & Hoàng Hà, M. (2021). Arc Routing with Time-Dependent Travel Times and Paths. Transportation Science, 55(3), 706-724. Lien externe
