Répertoire des expertises

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Daniel Aloise
M.Sc. (PUC-Rio, Brésil) et un Ph.D. (Poly)
Expert

Intérêts de recherche et affiliations

Intérêts de recherche

• Science des données
• Mégadonnées
• Optimisation
• Programmation mathématique

Type(s) d'expertises (sujets CRSNG)
  • 1601 Recherche opérationnelle et science de la gestion
  • 2510 Systèmes évolutifs, d'apprentissage et adaptatifs
  • 2713 Algorithmes
  • 2715 Optimisation

Publications

Publications récentes
Article de revue
Costa, L.R., Aloise, D. & Mladenovi, N. (2017). Less is more: basic variable neighborhood search heuristic for balanced minimum sum-of-squares clustering. Information Sciences, 415-416, 247-253. Tiré de https://doi.org/10.1016/j.ins.2017.06.019
Article de revue
Pyatkin, A., Aloise, D. & Mladenović, N. (2017). NP-Hardness of balanced minimum sum-of-squares clustering. Pattern Recognition Letters, 97, 44-45. Tiré de https://doi.org/10.1016/j.patrec.2017.05.033
Article de revue
Aloise, D., Damasceno, N.C., Mladenović, N. & Pinheiro, D.N. (2017). On strategies to fix degenerate k-means solutions. Journal of Classification, 34(2), 165-190. Tiré de https://doi.org/10.1007/s00357-017-9231-0
Thèse
Aloise, D. (2009). Exact algorithms for minimum sum-of-squares clustering (Thèse de doctorat, École Polytechnique de Montréal).