Répertoire des expertises
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Antoine Lesage-Landry
B.Ing. (Poly), Ph.D. (Toronto)

Intérêts de recherche et affiliations

Intérêts de recherche
  • Modélisation des réseaux électriques
  • Prise de décision en incertitude
  • Optimisation
  • Online optimization
  • Online learning
  • Apprentissage machine
  • Réseaux électriques
  • Réseaux d’énergie renouvelable
  • Réseaux électriques intelligents
Affiliation(s)
Type(s) d'expertises (sujets CRSNG)
  • 2501 Réseaux électriques
  • 2715 Optimisation
  • 2805 Théories de l'apprentissage et de l'inférence
  • 2956 Optimisation et théories de commande optimale
  • 2960 Modélisation mathématique

Publications

Publications récentes
Article de revue
Lesage-Landry, A., Taylor, J.A. & Callaway, D.S. (2021). Online convex optimization with binary constraints. IEEE Transactions on Automatic Control, 66(12), 6164-6170. Tiré de https://doi.org/10.1109/TAC.2021.3061625
Article de revue
Lesage-Landry, A., Taylor, J.A. & Shames, I. (2021). Second-order online nonconvex optimization. IEEE Transactions on Automatic Control, 66(10), 4866-4872. Tiré de https://doi.org/10.1109/TAC.2020.3040372
Article de revue
Lesage-Landry, A. & Taylor, J.A. (2020). A second-order cone model of transmission planning with alternating and direct current lines. European Journal of Operational Research, 281(1), 174-185. Tiré de https://doi.org/10.1016/j.ejor.2019.08.016
Article de revue
Lesage-Landry, A. & Callaway, D.S. (2020). Dynamic and distributed online convex optimization for demand response of commercial buildings. IEEE Control Systems Letters, 4(3), 632-637. Tiré de https://doi.org/10.1109/LCSYS.2020.2989110

Biographie

Antoine Lesage-Landry est professeur adjoint au département de génie électrique de Polytechnique Montréal, QC, Canada. Il a obtenu son B. Ing. en génie physique de Polytechnique Montréal en 2015 et son Ph. D. en génie électrique de l’Université de Toronto, ON, Canada, en 2019. Avant de se joindre au corps professoral de Polytechnique Montréal, il a été chercheur postdoctoral au Energy & Resources Group à l’Université de la Californie, Berkeley de 2019 à 2020. Ses champs d’intérêt en recherche incluent l’optimisation et l’online learning ainsi que leurs applications aux réseaux électriques avec énergie renouvelable.

Formation

  • Ph.D., génie électrique, Université de Toronto
  • B.Ing., génie physique, Polytechnique Montréal