Department of Mathematical and Industrial Engineering
Optimization
Research interests and affiliations
Several optimization problems in engineering do not have the necessary structure to be tackled by traditional optimization methods. Indeed, the functions and the constraints defining the problem are often given in the form of a black-box (usually a computer code that reads some input and returns some output values). The use of these black-boxes may be expensive, inaccurate and may fail for internal reasons to the box, thereby not allow derivative estimation. Professor Audet's research focusses on pattern search methods (GPS and MADS). A second aspect of his research efforts deal with exact global optimization methods for problem classes in which the structure is well defined and known, but nonconvex, such as bilevel, quadratic, bilinear and interger programming. The structuring of these problems is identified and exploited in order to develop efficient algorithms for these problems.
Professor Audet is interested in algorithmic development, convergence analysis and their applications.
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Optimization
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Operational research
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Blackbox optimization
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Global optimization
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Nonsmooth optimization
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Nonlinear optimization
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Multidisciplinary design
- 2715 Optimization
Publications
Biography
Teaching
MTH1101 Calcul I (coordinateur)
MTH 6403 Programmation mathématique
MTH6404 Programmation en nombres entiers
Supervision at Polytechnique
IN PROGRESS
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Master (thesis) (1)
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Côté-Massicotte, Julien. Affinement de modèles substituts en optimisation de boîtes noires et en optimisation sans dérivées.
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COMPLETED
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Ph.D. Thesis (11)
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