Bourse d’études : Entièrement financée
Diplôme : Maîtrise, doctorat
Nationalité : Étudiants internationaux
Lieu : Montréal et Québec, Canada
Date limite d’inscription : 15 août 2021
Description de la bourse d’études :
L’optimisation quadratique binaire (BQO) est une classe spéciale d’optimisation discrète, qui revient à optimiser une fonction objectif quadratique de variables de décision binaires soumises à un ensemble de contraintes linéaires. Parmi les applications de l’OQB figurent l’optimisation de portefeuilles, la sélection de projets, le développement durable, la localisation d’installations et les problèmes de routage de véhicules. Les problèmes de BQO sont connus pour être très difficiles à résoudre en raison de la nature non linéaire de leur fonction objectif et de la nature discrète de leurs variables de décision. En effet, même des cas particuliers simples de BQO, tels que le problème de sac à dos quadratique, le problème d’affectation quadratique, etc. sont connus pour être fortement NP-hard. L’objectif de ce projet de recherche est de développer une série de méthodologies innovantes pour résoudre les problèmes BQO. Ces méthodologies comprendront des heuristiques, des méta-heuristiques et des algorithmes exacts. Certaines des techniques à utiliser comprennent, sans s’y limiter, la programmation dynamique, les plans de coupe, les études polyédriques, les branches et coupes et les diagrammes de décision. Nous invitons les candidats très motivés à poser leur candidature pour un poste de docteur ou de post-doc à plein temps afin de développer des méthodologies avancées pour la résolution de problèmes BQO et de les utiliser pour certaines applications dans les domaines de la finance, de l’énergie et du transport.
Sujets disponibles :
Heuristique, programmation linéaire, C/C++ (de préférence) ou Python/Matlab.
Critères d’éligibilité :
Environnement de travail :
Les candidats retenus seront supervisés conjointement par Leandro Coelho (professeur à l’Université Laval à Québec) et Franklin Djeumou Fomeni (professeur à l’Université du Québec à Montréal, UQAM, Montréal). Ils auront également la possibilité de devenir membres du GERAD (www.gerad.ca) et du CIRRELT (www.cirrelt.ca).
Qualifications :
Maîtrise en recherche opérationnelle ou équivalent Connaissance des méthodes d’optimisation (ex. : heuristique, programmation linéaire) Compétences en programmation : C/C++ (de préférence) ou Python/Matlab.
Conditions :
Un soutien financier allant jusqu’à 22 000$ par an pour le doctorat. Pour les postdocs, elle sera proportionnelle à l’expérience.
Procédure de candidature :
Certificats de diplômes, relevés de notes académiques, CV, lettre de motivation et deux lettres de référence. Pour postuler : Envoyez tous les documents par courriel à [email protected] / [email protected]
