Descriptif

But: modéliser et traiter des problèmes d'optimisation discrète de grandes dimensions. 

Programme: limites des méthodes classiques; traitement des grands graphes; décomposition des problèmes et accélération des méthodes usuelles; la RO pour le machine learning (clustering, méthodes de PLNE pour l'apprentissage); parallélisme...