Documents dont l'auteur est "Bourgeat, Max"
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Un 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.
2026
Bourgeat, M., Cappart, Q., & Legrain, A. (mai 2026). Injection séquentielle de contraintes pour l'apprentissage par renforcement contraint multi-agents avec modèles du monde appliqué aux opérations ferroviaires [Résumé]. Journées de l'Optimisation 2026 (JOPT 2026), Montréal, Québec, Canada. Non disponible
Bourgeat, M., Legrain, A., & Cappart, Q. (mai 2026). Imitation-Guided World Models for Multi-agent Train Rescheduling [Communication écrite]. 23rd International Conference on the Integration of Constraint Programming, Artificial Intelligence, and Operations Research (CPAIOR 2026), Rabat, Morocco. Publié dans Lecture notes in computer science, 16595. Lien externe
2025
Bourgeat, M., Cappart, Q., & Legrain, A. (mai 2025). Reinforcement and imitation learning for real-time train trajectory re-optimization [Résumé]. Journées de l'Optimisation 2025 (JOPT 2025), Montréal, Québec, Canada. Non disponible
Bessa, S., Dabert, D. M. A., Bourgeat, M., Rousseau, L.-M., & Cappart, Q. (2025). Learning Valid Dual Bounds in Constraint Programming: Boosted Lagrangian Decomposition with Self-Supervised Learning. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, 39(11), 11113-11121. Lien externe
Bessa, S., Dabert, D. M. A., Bourgeat, M., Rousseau, L.-M., & Cappart, Q. (juin 2025). Apprentissage de bornes duales valides en programmation par contrainte : Décomposition lagrangienne amplifiée avec apprentissage auto-supervisé [Communication écrite]. Plate-Forme Intelligence Artificielle (PFIA'25), Dijon, France (3 pages). Lien externe
2023
Bourgeat, M., Navarro, A., Boisvert, L., Marty, T., Rousseau, L.-M., & Cappart, Q. (août 2023). SeaPearl - XCSP Competition (MiniTrack) [Résumé]. XCSP3 Competition 2023, Artois, France. Lien externe