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

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
Rodrigues, I.M., Khvorov, A., Aloise, D., Vasiliev, R., Koznov, D., Fernandes, E.R., Chernishev, G., Luciv, D. & Povarov, N. (2022). TraceSim: An Alignment Method for Computing Stack Trace Similarity. Empirical Software Engineering, 27(2), 41 pages. Tiré de https://doi.org/10.1007/s10664-021-10070-w
Article de revue
Rocha, D., Aloise, D., Aloise, D.J. & Contardo, C. (2022). Visual attractiveness in vehicle routing via bi-objective optimization. Computers & Operations Research, 137, 14 pages. Tiré de https://doi.org/10.1016/j.cor.2021.105507
Article de revue
Kohyarnejadfard, I., Aloise, D., Dagenais, M.R. & Shakeri, M. (2021). A Framework for Detecting System Performance Anomalies Using Tracing Data Analysis. Entropy, 23(8), 24 pages. Tiré de https://doi.org/10.3390/e23081011
Article de revue
Randel, R., Aloise, D., Blanchard, S.J. & Hertz, A. (2021). A Lagrangian-based score for assessing the quality of pairwise constraints in semi-supervised clustering. Data Mining and Knowledge Discovery, 35(6), 2341-2368. Tiré de https://doi.org/10.1007/s10618-021-00794-0

Encadrement à Polytechnique

TERMINÉ

  • Thèse de doctorat (2)

    • Alves Randel, R. (2021). Optimization Methods to Enhance Constraint-Based Semi-Supervised Clustering (Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal). Tiré de https://publications.polymtl.ca/9240/
    • Rochink Costa, L. (2021). Workload Optimization for Swarm-Powered Ad-hoc Clouds (Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal). Tiré de https://publications.polymtl.ca/6650/
  • Mémoire de maîtrise (5)

    • Haouas, M.N. (2020). Résolution exacte du problème de partitionnement de données avec minimisation de variance sous contraintes de cardinalité par programmation par contraintes (Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal). Tiré de https://publications.polymtl.ca/4207/
    • Heutte, N. (2020). A Divide-and-Conquer Approach to Employee Scheduling (Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal). Tiré de https://publications.polymtl.ca/5362/
    • Moins, T. (2020). Modèle hybride combinant réseau de neurones convolutifs et modèle basé sur le choix pour la recommandation de sièges (Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal). Tiré de https://publications.polymtl.ca/5336/
    • Boucaud, L. (2019). Mécanismes d'attention pour les modèles convolutifs dans le cadre de la prédiction de trajectoires (Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal). Tiré de https://publications.polymtl.ca/3951/
    • Hulot, P. (2018). Towards Station-Level Demand Prediction for Effective Rebalancing in Bike-Sharing Systems (Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal). Tiré de https://publications.polymtl.ca/3160/

Nouvelle(s) concernant Daniel Aloise

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