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Thèses dirigées ou co-encadrées au sein de CRIStAL

Weerapan Sae-dan

Automatic Design of Dynamic Local Search Algorithms

Maxence Vandromme

Optimisation combinatoire et extraction de connaissances sur données hétérogènes et temporelles : Application à l’identification de parcours patients Soutenue le 30 mai 2017

Anne-lise Bedenel

Appariement de descripteurs évoluant dans le temps. Application à la comparaison d’assurance Soutenue le 3 avril 2019

Aymeric Blot

Réagir et s’adapter à son environnement : Concevoir des méthodes autonomes pour l’optimisation combinatoire à plusieurs objectifs Soutenue le 21 septembre 2018

Sophie Jacquin

Métaheuristiques sous incertitude : application au domaine de l’énergie Soutenue le 19 novembre 2015

Laurent Parmentier

MO-AutoML : un framework multiobjectif pour la configuration automatique d’algorithmes de machine learning

Mounir Hafsa

Nouveaux algorithmes de prédiction et de planification pour le digital learning basés sur des méthodes d’optimisation

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