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Daniel Aloise
M.Sc. (PUC-Rio, Brésil) et un Ph.D. (Poly)
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Professeur agrégé
Département de génie informatique et génie logiciel
Tél. : (514) 340-4711 poste 4891 Téléc. : (514) 340-5139 Local : M-3410
Domaines d'expertise
Recherche opérationnelle et science de la gestion Systèmes évolutifs, d'apprentissage et adaptatifs Algorithmes Optimisation
Projet(s) de recherche pour étudiants
Je recrute

Intérêts de recherche et affiliations

Intérêts de recherche

• Science des données • Mégadonnées • Optimisation • Programmation mathématique

Affiliation(s)
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
Communication de conférence
Haouas, M.N., Aloise, D. & Pesant, G. (2020). An Exact CP Approach for the Cardinality-Constrained Euclidean Minimum Sum-of-Squares Clustering Problem. Communication présentée à 17th International Conference on Integration of Constraint Programming, Artificial Intelligence, and Operations Research (CPAIOR 2020), Vienna, Austria (p. 256-272). Tiré de https://doi.org/10.1007/978-3-030-58942-4_17
Communication de conférence
Rodrigues, I.M., Aloise, D., Fernandes, E.R. & Dagenais, M. (2020). A Soft Alignment Model for Bug Deduplication. Communication présentée à 17th IEEE/ACM International Conference on Mining Software Repositories (MSR 2020) (p. 43-53). Tiré de https://doi.org/10.1145/3379597.3387470
Article de revue
Silva, A., Aloise, D., Coelho, L.C. & Rocha, C. (2020). Heuristics for the dynamic facility location problem with modular capacities. European Journal of Operational Research, 46 pages. Tiré de https://doi.org/10.1016/j.ejor.2020.08.018
Voir toutes les publications (25)

Encadrement à Polytechnique

TERMINÉ

  • 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

MAGAZINE POLY | 20 février 2018
Le génie de la décision | Lire