WorldCat Identities

Laboratoire d'Etudes et de Recherche en Informatique d'Angers

Overview
Works: 58 works in 66 publications in 2 languages and 90 library holdings
Roles: Other, Organizer of meeting, Degree grantor, 981, Editor
Publication Timeline
.
Most widely held works by Laboratoire d'Etudes et de Recherche en Informatique d'Angers
Programmation en logique avec contraintes : actes by Journées francophones de programmation en logique et de programmation par contraintes( Book )

2 editions published in 2004 in French and held by 12 WorldCat member libraries worldwide

Reformulation dans un système de recherche documentaire by Styve Jaumotte( Book )

2 editions published in 2005 in French and held by 3 WorldCat member libraries worldwide

This thesis presents the research made on questions semantic re-phrasing or reformulation, aiming at improving the results gotten from information retrieval systems. The interrogation of textual corpus traditionally consists of requests based on key words. This approach as well as the statistic processing usually used to meet the user's need, seem to have reached their limit with regards to the quality of outcoming answers. Moreover, the techniques used to answer requests set on key-words are inadequate to question-answering systems, where the goal is to provide the most accurate answer to a question asked in natural language. The approach applied in this report consists of a question re-phrasing drawn on a semantic analysis. The user's need leads the answering research process. The thesis is divided in three parts, starting with the state of the art of information retrieval and questionanswering systems. The second part provides the details on linguistic back-ups used to answer the questions. The last part finally presents the architecture of the implemented system as well as the different stages of questions re-phrasing process
Learning-driven optimization approaches for combinatorial search problems by Yangming Zhou( )

1 edition published in 2017 in English and held by 2 WorldCat member libraries worldwide

Cette thèse vise à développer des approches de résolution heuristique renforcées par des méthodes d'apprentissage pour résoudre des problèmes d'optimisation combinatoire difficiles (COPs). Nous considérons notamment trois types importants de COPs, les problèmes de groupement comme la coloration de graphe (GCP), les problèmes de sélection de sous-ensembles comme la diversité maximum (MDP) et les problèmes de permutation comme l'assignation quadratique (QAP). Ces trois classes de problèmes ont de nombreuses applications pratiques, mais ils sont dans le cas général N P-difficiles. Cette thèse s'attache à proposer des méthodes heuristiques renforcées par des méthodes d'apprentissage. Les méthodes d'apprentissage permettent d'exploiter les traces des explorations déjà effectuées afin de découvrir des régions prometteuses et des motifs intéressants conduisant à des meilleures solutions. Nous proposons trois approches de résolution combinées à des stratégies d'apprentissage adaptées pour les trois classes de COPs considérés.Nous développons une recherche locale combinée à un apprentissage de probabilités pour les problèmes de groupement comme GCP, une recherche mémétique avec apprentissage par opposition pour MDP et une recherche exploitant des motifs fréquents pour QAP. Toutes les approches proposées ont été validées expérimentalement sur des instances benchmark, et les résultats obtenus montrent quelles sont compétitives par rapport aux méthodes de l'état de l'art
Elaboration of personalized projects for users in social and medico-social sector : automatic planning and data objectification by Yinuo Li( )

1 edition published in 2021 in English and held by 2 WorldCat member libraries worldwide

Social and medico-social sector in France assembles all structures where different categories of vulnerable populations arehosted. In addition to the daily care, these centers have to ensure the implementation of the personalized project for each resident in response to his/her needs in comply with national legal provisions. A personalized project is composed of a set of activities chosen among available activities proposed by a center. This thesis deals with the main issue of elaborating feasible and thoughtful personalized projects, which aims to improve the whole efficiency of project implementation in socialand medico-social structures. Specifically, we provide a formal modeling for the user project planning problem and several solution methods including two mathematical programming models, a constructive greedy heuristic algorithm and a multineighborhood simulated annealing algorithm. In addition, we propose a adverse event classification method and a knowledge visualization solution for the information objectification in personalized project
Coloration de graphes et planification de rencontres sportives : heuristiques, algorithmes et analyses by Jean-Philippe Hamiez( Book )

2 editions published in 2002 in French and held by 2 WorldCat member libraries worldwide

Les métaheuristiques sont une source d'inspiration inépuisable pour la résolution efficace de problèmes combinatoires. Nos travaux sur la coloration de graphes et un problème de planification le confirment. Nous avons ainsi développé les premières adaptations de la recherche dispersée pour la coloration et de la recherche tabou pour le problème de planification. Nos résultats rejoignent les meilleurs publiés. Nous avons aussi analysé des solutions du problème de coloration. Nos analyses ont révélé que certains ensembles de sommets sont représentatifs des solutions. Cette information nous a permis, non seulement de caractériser la diversité des solutions, mais aussi d'améliorer un algorithme tabou. Concernant la planification, différentes propriétés de la configuration initiale utilisée par notre algorithme tabou ont été exploitées pour développer, dans un premier temps, une approche de réparation exhaustive. Nos résultats dépassent largement ceux des meilleures approches connues malgré une complexité exponentielle. Pour tenter de diminuer cette complexité, nous avons, là encore, observé les solutions, et les choix effectués pour y parvenir. Cela a été profitable puisque nous avons conçu le premier algorithme à complexité linéaire pour résoudre le problème
Advanced methods to solve the maximum parsimony problem by Karla Esmeralda Vazquez ortiz( )

1 edition published in 2016 in English and held by 2 WorldCat member libraries worldwide

La reconstruction phylogénétique est considérée comme un élément central de divers domaines comme l'écologie, la biologie et la physiologie moléculaire pour lesquels les relations généalogiques entre séquences d'espèces ou de gènes, représentées sous forme d'arbres, peuvent apporter des éclairages significatifs à la compréhension de phénomènes biologiques. Le problème de Maximum de Parcimonie est une approche importante pour résoudre la reconstruction phylogénétique en se basant sur un critère d'optimalité pour lequel l'arbre comprenant le moins de mutations est préféré. Dans cette thèse nous proposons différentes méthodes pour s'attaquer à la nature combinatoire de ce problème NP-complet. Premièrement, nous présentons un algorithme de Recuit Simulé compétitif qui nous a permis de trouver des solutions de meilleure qualité pour un ensemble de problèmes. Deuxièmement, nous proposons une nouvelle technique de Path-Relinking qui semble intéressante pour comparer des arbres mais pas pour trouver des solutions de meilleure qualité. Troisièmement, nous donnons le code d'une implantation sur GPU de la fonction objectif dont l'intérêt est de réduire le temps d'exécution de la recherche pour des instances dont la longueur des séquences est importante. Finalement, nous introduisons un prédicteur capable d'estimer le score optimum pour un vaste ensemble d'instances avec une très grande précision
Génération de colonnes et de coupes utilisant des sous-problèmes de plus court chemin by Alain Chabrier( Book )

2 editions published in 2003 in French and held by 2 WorldCat member libraries worldwide

Les méthodes de génération de colonnes ont depuis quelques années fait l'objet de nombreuses publications concernant la résolution d'un nombre croissant de problèmes d'optimisation combinatoire. Elles reposent sur une uti-lisation particulière de la méthode du simplexe sur un problème décomposé et restreint. Un problème auxiliaire permet de générer les variables non prises en compte initialement. Dans cette thèse nous nous intéressons aux cas où le problème auxiliaire est un problème de plus court chemin dans un graphe. Di-verses améliorations ont été proposées dans la littérature, mais elles se limitent souvent à des instances particulières de la classe de problèmes traités. Cette thèse vise à faciliter la réutilisation d'améliorations entre différents problèmes. Pour cela, nous présentons d'abord un formalisme générique per-mettant de modéliser les problèmes ainsi qu'une description de la recherche de solutions utilisant des goals. Nous présentons ensuite plusieurs améliorations pratiques applicables à di-vers problèmes. Plus concrètement, les contributions comportent : - un algorithme efficace de plus court chemin élémentaire dans le sous--problème, - une combinaison d'heuristiques d'expert et de programmation par con-traintes pour le sous-problème, - des stratégies de recherche pour le sous-problème, - une contrainte globale de plus court chemin en programmation par con-traintes pour le sous-problème, - l'introduction de coupes dans le problème maître décomposé, - des heuristiques et stratégies de recherche dans le problème maître. Ces améliorations sont enfin validées par la résolution de trois applications réelles de natures très différentes : la tournée de véhicules, la planification de ressource et la conception de réseau. Pour chacune des applications, nous donnons des résultats expérimentaux montrant l'apport de l'une ou plusieurs de ces améliorations sur la qualité des résultats obtenus. Un environnement de génération de colonnes et de coupes a également été développé permettant de mettre en oeuvre facilement l'ensemble de ces idées
Optimization algorithms for two knapsack problems by Zequn Wei( )

1 edition published in 2021 in English and held by 2 WorldCat member libraries worldwide

Cette thèse considère deux problèmes de sac à dos généralisés : le problème de sac à dos ensemble-union (SUKP) et le problème de sac à dos à contraintes disjonctives (DCKP). Ces deux problèmes sont un modèle utile pour formuler de nombreuses applications pratiques. Étant donné qu'ils appartiennent à la famille des problèmes NP- difficiles, il est difficile de les résoudre dans le cas général. Cette thèse est consacrée à l'avancement de l'état de l'art pour résoudre ces problèmes pertinents. Plus précisément,nous introduisons un algorithme de recherche locale en deux phases itéré, un algorithme de recherche tabou basé sur le noyau, un algorithme de recherche tabou basé sur une solution à redémarrages répétés pour résoudre le SUKP et un algorithme mémétique basé sur une recherche de seuil pour résoudre le DCKP. Des études expérimentales réalisées sur un large éventail d'instances de référence indiquent que toutes les approches proposées concurrencent favorablement les algorithmes de référence. En outre, les expériences supplémentaires montrent les rôles des ingrédients clés de nos algorithmes, y compris la stratégie d'échappement des optima locaux basée sur la fréquence, l'heuristique de recherche du noyau, la technique de recherche tabou basée sur la solution pour le SUKP et le méthode de recherche de seuil dédié pour le DCKP
Optimization approaches for minimum conductance graph partitioning by Zhi Lu( )

1 edition published in 2020 in English and held by 2 WorldCat member libraries worldwide

The minimum conductance graph partitioning problem (MC-GPP) is an important NP-hard combinatorial optimization problem with numerous practical applications in various areas such as community detection, bioinformatics, and computer vision. Due to its high computational complexity, heuristic and metaheuristic approaches constitute a highly useful tool for approximating this challenging problem. This thesis is devoted to developing effective metaheuristic algorithms for the MC-GPP. Specifically, we propose a stagnation-aware breakout tabu search algorithm (SaBTS), a hybrid evolutionary algorithm (MAMC), and an iterated multilevel simulated annealing algorithm (IMSA). Extensive computational experiments and comparisons on large and massive benchmark instances (with more than 23 million vertices) demonstrate that the proposed algorithms compete very favorably with stateof- the-art algorithms in the literature. Furthermore, the key issues of these algorithms are analyzed to shed light on their influences over the performance of the proposed algorithms
Stratégies d'exploration de paysages de fitness : application à la résolution approchée de problèmes d'optimisation combinatoire by Sara Tari( )

1 edition published in 2019 in French and held by 2 WorldCat member libraries worldwide

Many combinatorial optimization problems are hard to solve and in many cases, exact approaches are impracticable. Among partial search algorithms, metaheuristics are generic algorithms, widely studied in the literature. Their ability to find good solutions varies in function of the problems' nature et data composing problem instances, and studying efficiently the dynamics of such algorithms is challenging, especially for large instances. We restrain our metaheuristic study to local search algorithms. Basic mechanisms are studied to improve their understanding and assess their ability to find good solutions. We abstract optimization problems into fitness landscapes, thanks to a neighborhood relation between solutions, in order to analyze the dynamics of methods in function of several landscapes characteristics.We study the navigation on these landscapes, firstly by constraining moves to be strictly improving. In particular, we propose the expansion criterion to guide the search process and assess its relevance to guide climbers through good solutions. Variants approximating this principle are proposed and studied, leading to many trade-offs between the ability to find good solutions and the computational cost making them integrable into more complex metaheuristics. Last, we study partial neighborhood local searches, which accept deteriorating moves. In this context, experiments show that simple pivoting rules are sufficient to attain good trade-offs between intensification and diversification and thus reaching good solutions
Hybrid Metaheuristics for Quadratic Knapsack Problems by Yuning Chen( )

1 edition published in 2016 in English and held by 2 WorldCat member libraries worldwide

This thesis considers four combinatorial optimization problems known under the name Quadratic Knapsack Problems: the quadratic (single) knapsack problem (QKP), the quadratic multiple knapsack problem (QMKP), the generalized quadratic multiple knapsack problem (GQMKP) and the new bi-objective quadratic multiple knapsack problem (BO-QMKP) introduced in this thesis. Among them, the QKP is the most basic model while the other three generalize upon it by introducing additional constraints or objective functions. These problems have a wide range of practical applications. Given that they belong to the NP-hard family, it is computationally difficult to solve them in the general case. For this reason, this thesis is devoted to developing effective hybrid metaheuristic approaches to tackle these four challenging problems. Specifically, we develop an iterated hyperplane exploration approach for the QKP, two hybrid metaheuristic algorithms (iterated responsive threshold search and evolutionary path relinking) for the QMKP, an effective memetic algorithm for the GQMKP and a hybrid two-stage approach for the BO-QMKP. These algorithms share some fundamental ingredients (e.g., move operators and greedy heuristics) which with small adaptations are generally applicable to other Quadratic Knapsack Problems. They also possess a number of problem-specific designs. All algorithms were experimentally demonstrated to be able to compete favourably with state-of-the-art methods
Recommandation contextuelle de services : application à la recommandation d'évènements culturels dans la ville intelligente by Nicolas Gutowski( )

1 edition published in 2019 in French and held by 2 WorldCat member libraries worldwide

Nowadays, Multi-Armed Bandit algorithms for context-aware recommendation systems are extensively studied. In order to meet challenges underlying this field of research, our works and contributions have been organised according to three research directions : 1) recommendation systems ; 2) Multi-Armed Bandit (MAB) and Contextual Multi-Armed Bandit algorithms (CMAB) ; 3) context.The first part of our contributions focuses on MAB and CMAB algorithms for recommendation. It particularly addresses diversification of recommendations for improving individual accuracy. The second part is focused on contextacquisition, on context reasoning for cultural events recommendation systems for Smart Cities, and on dynamic context enrichment for CMAB algorithms
Méthodes d'optimisation appliquées à l'industrie du liège by Nicolas Pech-Gourg( Book )

2 editions published in 2002 in French and held by 2 WorldCat member libraries worldwide

Les travaux de cette thèse, réalisés dans le cadre d'une convention CIFRE, portent sur l'utilisation de méthodes d'optimisation dans l'industrie du liège. Dans un premier temps, nous réalisons, à partir des besoins exprimés par l'industriel, un inventaire des applications pour identifier clairement les problématiques importantes susceptibles de d'être traitées par l'approche d'optimisation. Nous cherchons ensuite à résoudre deux de ces problématiques : 1) la gestion d'approvisionnement et de transformation de la matière première, et 2) la classification de bouchons en liège. Selon la nature de ces problématiques, nous faisons appel, lorsque c'est possible, à des outils issus de la programmation mathématique (comme la programmation linéaire). Dans les autres cas, nous proposons un modèle plus générique comme le CSOP (Constraint Satisfaction Optimisation Problem) et nous utilisons des métaheuristiques (recuit simulé, méthode tabou, et algorithmes génétiques) pour le résoudre. Plusieurs algorithmes sont donc mis en œuvre, expérimentés et évalués sur des jeux de données réelles issues de l'industrie. Des améliorations sont ainsi obtenues par rapport à l'état de l'art de ces problématiques, impliquant des gains économiques et commerciaux potentiels importants. Enfin, nous proposons des pistes de recherche en vue d'apporter d'autres améliorations
Exploration d'ensembles de modèles by Théo Le calvar( )

1 edition published in 2019 in French and held by 2 WorldCat member libraries worldwide

Model transformation has proven to be an effective technique to produce target models from source models. Most transformation approaches focus on generating a single target model from a given source model. However there are situations where a collection of possible target models is preferred over a single one. Such situations arise when some choices cannot be encoded in the transformation. Then, search techniques can be used to help select a target model having specific properties. In this thesis, we present an approach combining model transformation with constraint solving to generate and explore these model sets. Moreover, we present two implementations of this approach along with multiple case studies showcasing these implementations and there usefulness
A Framework for Autonomous Generation of Strategies in Satisfiability Modulo Theories by Nicolas Galvez ramirez( )

1 edition published in 2018 in English and held by 2 WorldCat member libraries worldwide

La génération de stratégies pour les solveurs en Satisfiabilité Modulo des Théories (SMT) nécessite des outils théoriques et pratiques qui permettent aux utilisateurs d'exercer un contrôle stratégique sur les aspects heuristiques fondamentaux des solveurs de SMT, tout en garantissant leur performance. Nous nous intéressons dans cette thèse au solveur Z3 , l'un des plus efficaces lors des compétitions SMT (SMT-COMP). Dans les solveurs SMT, la définition d'une stratégie repose sur un ensemble de composants et paramètres pouvant être agencés et configurés afin de guider la recherche d'une preuve de (in)satisfiabilité d'une instance donnée. Dans cette thèse, nous abordons ce défi en définissant un cadre pour la génération autonome de stratégies pour Z3, c'est-à-dire un algorithme qui permet de construire automatiquement des stratégies sans faire appel à des connaissances d'expertes. Ce cadre général utilise une approche évolutionnaire (programmation génétique), incluant un système à base de règles. Ces règles formalisent la modification de stratégies par des principes de réécriture, les algorithmes évolutionnaires servant de moteur pour les appliquer. Cette couche intermédiaire permettra d'appliquer n'importe quel algorithme ou opérateur sans qu'il soit nécessaire de modifier sa structure, afin d'introduire de nouvelles informations sur les stratégies. Des expérimentations sont menées sur les jeux classiques de la compétition SMT-COMP
Optimisation d'ensembles de capteurs pour le suivi et la recherche de cibles by Florian Delavernhe( )

1 edition published in 2020 in French and held by 2 WorldCat member libraries worldwide

In this thesis, we address two target tracking problems and a search problem, using sensors. The first contribution is an extension of a previous work on target tracking, where the target trajectories are estimated under temporal uncertainty. A robust schedule for cases with more than one target, data transfer to a base station and energetic considerations is computed. A dynamic method is introduced as a second contribution to detect deviations and take online actions when the robust schedule is no longer feasible. It offers dynamic performance guarantees measured by a dynamic stability radius. The third contribution is related to the search problem, where an extension of the planning of the search effort is proposed,but where traveling costs are taken into account. The proposed approach builds a solution step-by-step using a linear approximation of the objective function. The contributions to the three problems addressed in this thesis are tested on numerous instances
Modèles et techniques d'optimisation dynamique pour les réseaux radiomobiles by Hakim Mabed( Book )

2 editions published in 2003 in French and held by 2 WorldCat member libraries worldwide

Le design représente une étape indispensable à la conception, le déploiement et l'extension des réseaux radiomobiles. La nature dynamique de l'environnement des réseaux radiomobiles rend difficile l'établissement des critères de performance liés à la robustesse et à l'évolutivité des réseaux. La contribution de cette thèse se situe sur deux plans. Au niveau de la modélisation nous proposons plusieurs modèles de planification de fréquences tenant compte de l'évolution court et moyen terme du trafic. Comme nous présentons un modèle de planification des capacités cellulaires bi-critères. Sur un plan algorithmique, nous étudions plusieurs techniques d'optimisation dynamique et multicritère basées sur une hybridation des techniques de recherche tabou et d'algorithmes génétiques. Des tests sont effectués sur des réseaux fictifs et réels afin de valider les modèles et les techniques proposés
Optimization algorithms for graph layout problems by Jintong Ren( )

1 edition published in 2020 in English and held by 2 WorldCat member libraries worldwide

This thesis considers two graph layout problems: the cyclic bandwidth problem (CBP) and the minimum linear arrangement problem (MinLA). The CBP is a natural extension of the bandwidth minimization problem (BMP) and the MinLA is a min-sum problem. These problems are widely applied in the real life. Since they are NP-hard problems, it is computational difficult to solve them in the general case. Therefore, this thesis is dedicated to developing effective heuristic algorithms to deal with these challenging problems.Specifically, we introduce two iterated local search algorithms, a memetic algorithm with different recombination operators for the CBP and a set based neighborhood heuristic algorithm to solve the MinLA. The two iterated local search algorithms are experimentallydemonstrated to be able to compete favourably with state-of-the-art methods, the feature of a suitable crossover for the memetic algorithm is identified for the CBP and the set based neighborhood heuristic algorithm is proven to be more efficient than the traditional 2-flip neighborhood algorithm
Approches hybrides pour les problèmes multiobjectifs by Vincent Barichard( Book )

2 editions published in 2003 in French and held by 2 WorldCat member libraries worldwide

This thesis deals with the resolution of multiobjective optimization problems. Our contributions are of three types : first, we develop for the multiobjective mul-dimensionnal knapsack problem some original algorithms based on Tabu search or evolutionary algorithms. Through out the experiments, we show the importance of diversity and of its efficient management during the search. Subsequently, we develop for multiobjective continuous problems with constraints an original method which is mainly based on a representation with intervals, constraint propagation methods, local search processes and evolutionary concepts. Finally, we generalize our approach in order to draw up a formal model which may be the center of an algorithm family that result from the same pattern
Génération d'algorithmes de recherche locale by Vincent Hénaux( )

1 edition published in 2021 in French and held by 2 WorldCat member libraries worldwide

Solving an optimization problem is about finding the best possible solutions. To achieve this, a common approach is to use specific algorithms, usually designed for specific classes of problems. However, this approach suffers from two disadvantages. First with each new type of problem, a new algorithm often has to be defined, which is a lengthy process, requiring knowledge of the prop- erties of the problem in question. Then, if these algorithms are only tested on certain instances of the problem, it is possible that they turn out to be too specific and therefore ultimately less efficient on all the instances of the class. In this thesis work, we explore the possibility of automatically generating optimization algorithms for a given problem. The generation process remains sufficiently generic while the algorithms thus produced can be very specific in order to be as efficient as possible. More precisely, we develop simple neighborhood search algorithms via the evaluation functions that they use to explore the problem solution space. The evolutionary process implicitly makes it possible to adapt the search landscape to the basic solution strategy, while maintaining consistency with the initial objective function of the problem to be solved. This generation process is tested on two classes of problems whose difficulties are very different, and obtains encouraging results. This experiment is completed by an analysis of the generation process and of the algorithms thus generated
 
moreShow More Titles
fewerShow Fewer Titles
Audience Level
0
Audience Level
1
  General Special  
Audience level: 0.91 (from 0.90 for Programmat ... to 0.93 for Programmat ...)

Alternative Names
CLESTHIA Langage, systèmes, discours (Research group)

EA 7345 (Research group)

Équipe Clesthia (Université de Paris III)

Equipe d'accueil

Equipe d'accueil 2645

Équipe d'accueil 7345

L.E.R.I.A.

LERIA

Université d'Angers Laboratoire d'Etudes et de Recherche en Informatique d'Angers

UPRES EA 2645

Languages
French (19)

English (8)