Sur quelques problèmes d'optimisation combinatoire

Contribution à la résolution de problèmes d'optimisation combinatoire : méthodes séquentielles et parallèles

Contributions à la compréhension de problèmes d'optimisation combinatoire et études d'extensions de la méthode B

Méta-modélisation de la transformation de modèles par l'exemple : approche par méta-heuristiques

Résumé. La plupart des contributions en transformation de modèles sont concernées par la définition de langages pour exprimer des règles de transformation. La définition de ces règles est une tâche difficile, car de nombreux problèmes, liés à l’écriture/génération des règles, doivent être anticipés surtout dans le cas des formalismes source/cible qui ne sont pas largement utilisés. Dans cet art...

Intégration de l'Apprentissage non Supervisé aux Métaheuristiques pour la Résolution des Problèmes d'Optimisation Combinatoire Difficiles

Résumé. Le présent article rentre dans le cadre d’un projet ambitieux qui a pour objectif l’intégration des techniques d’apprentissage aux métaheuristiques pour contribuer à la résolution des problèmes d’optimisation combinatoire NP-difficiles. L’approche proposée consiste à incorporer un apprentissage non supervisé aux métaheuristiques à population de solutions pour « apprendre » et constituer...

Méthode pour la modélisation du contexte d'interaction

RÉSUMÉ. Cet article s’inscrit dans le domaine de l’informatique ambiante et propose une définition opérationnelle du contexte d’interaction pour les besoins de l’interaction hommemachine. Après un bilan sur la notion de contexte dans la littérature, nous présentons notre définition du contexte fondée sur des réseaux de contextes et de situations puis une méthode d’analyse s’appuyant sur cette d...