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/ Département d'informatique et de recherche opérationnelle

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Thèses et mémoires

Des thèses et mémoires de nos étudiants sont conservés et consultables dans Papyrus, le dépôt institutionnel de l'Université de Montréal.

 

 

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Date Trier par date en ordre décroissant Titre Trier par titre en ordre décroissant
2024 Metaheuristics for vehicle routing problems : new methods and performance analysis
2007 Problèmes de tournées multicritères dans des graphes
2004 Expansion multi-périodes d'un réseau local de télécommunications
2014 Problèmes de tournées de véhicules avec contraintes de chargement
2006 Application de la recherche opérationnelle à deux problèmes industriels : ordonnancement d'un laminoir et gestion de barrages hydroélectriques
2006 Approches heuristiques pour le problème d'ordonnancement de véhicules
2022 Résolution d’un problème de collecte et livraison dynamique sur un réseau routier avec temps de parcours variables
2017 Méthodes de résolution exactes et heuristiques pour un problème de tournées de techniciens
2009 Une heuristique à grand voisinage pour un problème de confection de tournée pour un seul véhicule avec cueillettes et livraisons et contrainte de chargement
2004 Planification de tournées de véhicules pour le problème de livraison à domicile
2008 Étude d'un problème de tournées de véhicules sur les arcs avec contraintes de capacité et coûts de service dépendants du temps
2003 Gestion de l'information en temps réel pour un répartiteur de véhicules
2008 Recherche tabou pour un problème de tournées de véhicules avec une flotte privée et un transporteur externe
1996 Approches génétiques pour le problème de répartition de véhicules
1992 Un environnement interactif-graphique pour le développement d'algorithmes de génération automatique d'arbres de décisions
1993 Affectation de clients dans des routes de véhicules à l'aide de réseaux neuronaux
2016 Méthode de recherche à grand voisinage pour un problème de tournées de véhicules avec flotte privée et transporteur externe
1993 Test generation based on an FSM model with timers and counters
2025 Uncertainty quantification metrics for scientific application
2020 On learning and generalization in unstructured taskspaces
2020 Programming tools for intelligent systems
2024 Understanding our 3D world via generative modeling
2023 Generative models : from data generation to representation learning
2020 Look-ahead meta-learning for continual learning
2022 Differentiable world programs
2025 CLIP-Enhance : improving CLIP zero-shot classification via von Mises-Fisher clustering
2021 Lifelong topological visual navigation
2019 Deep active localization
2021 Variational aleatoric uncertainty calibration in neural regression
2023 Fear prediction for training robust RL agents
2021 On quantifying the value of simulation for training and evaluating robotic agents
2022 Reinforcement learning applied to the real world : uncertainty, sample efficiency, and multi-agent coordination
2024 Leveraging foundation models towards semantic world representations for robotics
2023 Leveraging self-supervision for visual embodied navigation with neuralized potential fields
2025 Machine learning through the sciences of the artificial
2023 Calibrated uncertainty estimation for SLAM
2026 From continual adaptation to reliable inference : context-aware out-of-distribution detection
2020 Lifelong learning of concepts in CRAFT
2021 On representation learning for generative models of text
2023 Conditional generative modeling for images, 3D animations, and video
2024 Self-play for human-agent communication
2026 Improving language models for underserved languages and communities
2024 Enhancing factuality and coverage in summarization via referencing key extracted content
2024 Searching for Q*
2025 3D generative models and score-based diffusion in function space
2019 Visual question answering with modules and language modeling
2019 Unsupervised representation learning in interactive environments
2020 Deep reinforcement learning for multi-modal embodied navigation
2019 Real-Time Reinforcement Learning
2019 Towards Understanding Generalization in Gradient-Based Meta-Learning