Vertaling van "mixed-integer programming" in Frans
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Programmation Linéaire en Nombres Entiers
Mixed-Integer Programming
Two complementary formulations are proposed to model this problem: Mixed-Integer Programming (MIP) and Constraint Programming (CP).
Nous présentons deux modèles différents qui permettent de trouver des solutions à ce problème : Programmation Linéaire en Nombres Entiers (PLNE) et Programmation Par Contraintes (PPC).
The proposed model relies on a complex mixed-integer programming formulation.
The problem is modeled using a mixed-integer programming model and solved with both an optimization solver and a tabu search heuristic.
Le problème est modélisé en utilisant un modèle de programmation partiellement en nombres entiers, et il est résolu avec à la fois un solveur d'optimisation et une euristique de recherche tabou.
In order to solve the problem, we proposed different exact methods: enumerative method, mixed-integer programming (MIP) model and a branch&bound algorithm.
En se basant sur ces propriétés, trois méthodes de résolution exacte sont proposées; une méthode énumérative, un programme linéaire et une méthode basée sur l'approche de séparation et évaluation B&B.
Optimal test assembly (OTA), used widely in high-stakes educational test design, can automate the selection of a subset of items through mixed-integer programming by generating short forms that maintain maximum Fisher information across the continuum of the latent trait while satisfying user-given constraints.
Il peut automatiser, par une programmation linéaire mixte, la sélection d'un sous-ensemble de questions en générant de courts formulaires qui conservent le plus d'information de Fisher dans un continuum de trait latent tout en satisfaisant les contraintes données.
Moreover, we show that the method \texttt{IQCR} is easily adaptable to mixed-integer programming.
We investigate such problems from different Operations Research perspectives, presenting and comparing several mixed-integer programming (MIP) models, assessing their use in practice and developing efficient solution algorithms.
Nous étudions ces problèmes sous différents points de vue de recherche opérationnelle, en présentant et en comparant plusieurs modèles de programmation linéaire en nombres entiers (PLNE), l'évaluation de leur utilisation dans la pratique et en développant des algorithmes de résolution efficaces.
We introduce a novel approach "Optimizing ANN Architectures using Mixed-Integer Programming" (OAMIP) to find these subnetworks by identifying critical neurons and re-moving non-critical ones, resulting in a faster inference time.
Nous introduisons une nouvelle approche "Optimizing ANN Architectures using Mixed-Integer Programming" (OAMIP) pour trouver ces sous-réseaux en identifiant les neurones importants et en supprimant les neurones non importants, ce qui permet d'accélérer le temps d'inférence.
To obtain solutions to the model, a mixed-integer programming formulation is provided, as well as several mathematical programming based heuristics.
Pour obtenir des solutions au modèle, une formulation du problème comme un programme linéaire en variables mixtes est proposée, ainsi que plusieurs heuristiques basées sur la programmation mathématique.
To deal with the problem, different approaches are proposed: A non-linear mixed-integer programming model, a two-stage = approximate-optimal scheduling algorithm, and a chaos-based particle swarm optimization-tabu search hybrid heuristic algorithm.
Plus particulièrement, cette thèse traite trois problèmes d'ordonnancement: le problème d'ordonnancement cyclique unitaire pour un flux unique de plaquettes, le problème d'ordonnancement cyclique multi-unitaires dans un modèle de flux unique de plaquettes et le problème d'ordonnancement non-cyclique.
We investigate such problems from different Operations Research perspectives, presenting and comparing several mixed-integer programming (MIP) models, assessing their use in practice and developing efficient solution algorithms.
Nous étudions ces problèmes sous différents points de vue de recherche opérationnelle, en présentant et en comparant plusieurs modèles de programmation linéaire en nombres entiers (PLNE), l'évaluation de leur utilisation dans la pratique et en développant des algorithmes de résolution efficaces.
Artelys Knitro presents an interface to the MATLAB computing environment that supports all major features in Knitro, including the ability to model and solve mixed-integer programming (MIP) models and mathematical programs with equilibrium constraints (MPEC).
Artelys Knitro possède une interface avec MATLAB permettant d'accéder à toutes les fonctions de Knitro, y compris la possibilité de modéliser et de résoudre des problèmes non-linéaires en variables mixtes (MINLP) et des modèles mathématiques avec des contraintes d'équilibre (MPEC).
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Synoniemen voor mixed-integer programming in het Engels