Documents dont l'auteur est "Salvagnin, Domenico"
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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.
B
Berthold, T., Lodi, A., & Salvagnin, D. (2019). Ten years of feasibility pump, and counting. EURO Journal on Computational Optimization, 7(1), 1-14. Lien externe
Berthold, T., Lodi, A., & Salvagnin, D. (2017). Ten years of feasibility pump, and counting. (Rapport technique n° DS4DM-2017-009).
Belotti, P., Bonami, P., Fischetti, M., Lodi, A., Monaci, M., Nogales-Gómez, A., & Salvagnin, D. (2016). On handling indicator constraints in mixed integer programming. Computational Optimization and Applications, 65(3), 545-566. Lien externe
Belotti, P., Bonami, P., Fischetti, M., Lodi, A., Monaci, M., Nogales-Gómez, A., & Salvagnin, D. (2015). On handling indicator constraints in mixed-integer programming. (Rapport technique). Non disponible
F
Fischetti, M., Lodi, A., Monaci, M., Salvagnin, D., & Tramontani, A. (2016). Improving branch-and-cut performance by random sampling. Mathematical Programming Computation, 8(1), 113-132. Lien externe
Fischetti, M., Lodi, A., Monaci, M., Salvagnin, D., & Tramontani, A. (2013). Tree search stabilization by random sampling. (Rapport technique). Non disponible
Fischetti, M., Lodi, A., & Salvagnin, D. (2010). Just MIP it! Dans Maniezzo, V., Stützle, T., & Voß, S. (édit.), Matheuristics (Vol. 10, p. 39-70). Lien externe
K
Koch, T., Achterberg, T., Andersen, E., Bastert, O., Berthold, T., Bixby, R. E., Danna, E., Gamrath, G., Gleixner, A. M., Heinz, S., Lodi, A., Mittelmann, H., Ralphs, T., Salvagnin, D., Steffy, D. E., & Wolter, K. (2011). MIPLIB 2010: Mixed integer programming library version 5. Mathematical Programming Computation, 3(2), 103-163. Lien externe
P
Pommerening, F., Röger, G., Helmert, M., Cambazard, H., Rousseau, L.-M., & Salvagnin, D. (janvier 2021). Lagrangian decomposition for classical planning (extended abstract) [Communication écrite]. 29th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI 2020), Yokohama, Japan. Lien externe
Pommerening, F., Röger, G., Helmert, M., Cambazard, H., Rousseau, L.-M., & Salvagnin, D. (juillet 2019). Lagrangian decomposition for optimal cost partitioning [Communication écrite]. 29th International Conference on Automated Planning and Scheduling (ICAPS 2019), Berkeley, CA. Publié dans Proceedings of the International Conference on Automated Planning and Scheduling, 29. Lien externe