Documents publiés en "2025"

Département de génie informatique et génie logiciel

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

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

Marty, T., Boisvert, L., François, T., Tessier, P., Gautier, L., Rousseau, L.-M., & Cappart, Q. (juin 2025). Apprentissage et calibrage d'une heuristique générique de choix de valeur dans un solveur de programmation par contraintes [Communication écrite]. Plate-Forme Intelligence Artificielle (PFIA'25), Dijon, France (3 pages). Lien externe

Département de mathématiques et de génie industriel

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

Gawas, P., Legrain, A., & Rousseau, L.-M. (juin 2024). An Imitation-Based Learning Approach Using DAgger for the Casual Employee Call Timing Problem [Communication écrite]. 18th International Conference on Learning and Intelligent Optimization (LION 18), Ischia Island, Italy. Publié dans Lecture notes in computer science. Lien externe

Hosseini, S. S., Adulyasak, Y., & Rousseau, L.-M. (2025). Consistent home health care routing and scheduling problem under time uncertainty. Transportation Research Part E Logistics and Transportation Review, 205, 104509 (25 pages). Lien externe

Shourabizadeh, H., Aleman, D. M., Rousseau, L.-M., Zheng, K., & Bhat, M. (2025). Classification-augmented survival estimation (CASE): a novel method for individualized long-term survival prediction with application to liver transplantation. PLoS ONE, 20(1), e0315928 (27 pages). Disponible

Teck, S., Pham, T. S., Rousseau, L.-M., & Vansteenwegen, P. (2025). Deep Reinforcement Learning for the Real-Time Inventory Rack Storage Assignment and Replenishment Problem. European Journal of Operational Research. Lien externe