Youssef Diouane
M. Ing., M. Sc., Ph. D, HDR
Professeur adjoint
Département de mathématiques et de génie industriel
Département de mathématiques et de génie industriel
Tél. : (514) 340-4711 poste 3865
Téléc. : (514) 340-4086
Local : A-520.15
Intérêts de recherche et affiliations
Intérêts de recherche
- Optimisation Numérique
- Science des Données et Apprentissage Automatique
- Science et Ingénierie Computationnelles
Type(s) d'expertises (sujets CRSNG)
- 1601 Recherche opérationnelle et science de la gestion
- 2713 Algorithmes
- 2715 Optimisation
- 2955 Analyse numérique
- 2956 Optimisation et théories de commande optimale
Publications
En vedette
Communication de conférence
Article de revue
Article de revue
Article de revue
Article de revue
Communication de conférence
Diouane, Y., Lucchi, A. & Patil, V. (2022). A globally convergent evolutionary strategy for stochastic constrained optimization with applications to reinforcement learning. Communication présentée à 25th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS 2022) (p. 836-859). Tiré de https://proceedings.mlr.press/v151/diouane22a.html
Diouane, Y., Picheny, V., Riche, R.L. & Perrotolo, A.S.D. (2022). TREGO: a trust-region framework for efficient global optimization. Journal of Global Optimization, 23 pages. Tiré de https://doi.org/10.1007/s10898-022-01245-w
Bergou, E.H., Diouane, Y., Kungurtsev, V. & Royer, C.W. (2022). A Stochastic Levenberg--Marquardt Method Using Random Models with Complexity Results. SIAM/ASA Journal on Uncertainty Quantification, 10(1), 507-536. Tiré de https://doi.org/10.1137/20m1366253
Bergou, E.H., Diouane, Y. & Kungurtsev, V. (2020). Convergence and Complexity Analysis of a Levenberg–Marquardt Algorithm for Inverse Problems. Journal of Optimization Theory and Applications, 185(3), 927-944. Tiré de https://doi.org/10.1007/s10957-020-01666-1
Priem, R., Bartoli, N., Diouane, Y. & Sgueglia, A. (2020). Upper trust bound feasibility criterion for mixed constrained Bayesian optimization with application to aircraft design. Aerospace Science and Technology, 105, 24 pages. Tiré de https://doi.org/10.1016/j.ast.2020.105980
Saves, P., Bartoli, N., Diouane, Y., Lefebvre, T., Morlier, J., David, C., Nguyen Van, E. & Defoort, S. (2022). Multidisciplinary design optimization with mixed categorical variables for aircraft design. Communication présentée à AIAA SCITECH 2022 Forum, San Diego, CA, USA. Tiré de https://doi.org/10.2514/6.2022-0082
Biographie
Youssef Diouane est professeur au département de MAthématiques et de Génie Industriel (MAGI) de l'Ecole Polytechnique de Montréal, Canada, depuis le 1 février 2022. Avant de rejoindre MAGI, Prof. Diouane occupait le poste de professeur au Département d'Ingénierie des Systèmes Complexes (DISC) de l'ISAE-SUPAERO, Toulouse, France.
Son expertise s'articule autour de l'optimisation numérique et de ses applications aux systèmes complexes, à la conception avant-projet et en science des données. Ses activités de recherche visent à développer et analyser des algorithmes d'optimisation efficaces dans le but de résoudre des problèmes d'optimisation d'ingénierie.