Yossiri Adulyasak
Membre, GERAD
Professeur agrégé, Département de gestion des opérations et de la logistique, HEC Montréal
Autres titres et affiliations
Biographie
Je suis très heureux de faire partie du GERAD, un grand centre de recherche aux intérêts diversifiés, qui m’offre l’occasion de collaborer avec des chercheurs formidables dans les domaines de l’optimisation et de la science des données. La recherche que je menais alors que j’étais étudiant au doctorat avait pour objet un système de planification dans les chaînes d’approvisionnement qui permettait de prendre efficacement des décisions de manière simultanée dans les services de la production, des stocks et de la distribution. Par la suite, le cadre conceptuel s’est élargi pour couvrir le cas de la demande incertaine. Ma recherche postdoctorale a servi à étudier davantage les techniques de décomposition applicables aux problèmes stochastiques et robustes des tournées de véhicules. Au même moment, j’ai étendu mes activités aux systèmes multi-agents dans le secteur de l’intelligence artificielle et aux processus décisionnels séquentiels dans un contexte d’incertitude. Avant de retourner au milieu universitaire, j’ai travaillé comme scientifique des données chez JDA Innovation Labs à Montréal, où je développais des outils fondés sur des données et destinés à plusieurs champs d’application, y compris l’analytique de la vente au détail et la planification de chaînes d’approvisionnement, via l’utilisation de diverses techniques d’apprentissage machine et d’optimisation.
Mon intérêt pour la recherche réside dans les applications de l’analytique d’affaires et des données en gestion de la chaîne d’approvisionnement. En terme de méthodologies, je m’intéresse particulièrement aux développements algorithmiques de l’optimisation stochastique et robuste à grande échelle ainsi qu’aux algorithmes décisionnels séquentiels qui peuvent possiblement être améliorés par l’analytique des données.
L’un de mes intérêts consiste à valider de nouvelles capacités au début du processus de planification de la chaîne d’approvisionnement, notamment, les prévisions de la demande et la planification des stocks. Je souhaite étudier les formes générales de prévision de la demande en cas d’incertitude qui peuvent être utilisées pour décrire des irrégularités comprenant un certain nombre d’observations de demandes nulles et de schémas irréguliers, et étudier comment elles peuvent être directement intégrées aux cadres conceptuels de l’optimisation des stocks ainsi qu’aux processus de planification ultérieurs.
Un autre domaine d’intérêt pertinent est l’optimisation d’un plan de fabrication et distribution multiphase en cas d’incertitude dans un contexte de planification des besoins en matières (MRP) et de planification des ressources de distribution (DRP). Dans un environnement incertain, le plan établi à l’aide d’une optimisation déterministe (où la demande et le délai d’approvisionnement sont présumément connus) pourrait devenir irréalisable ou générer un mauvais rendement. En plus de ceci, nous aimerions aussi étudier les algorithmes d’apprentissage qui peuvent servir à prévoir les perturbations et à recommander un ensemble de mesures à mettre en place pour neutraliser l’incidence des perturbations. Ces applications nous permettraient de jeter un pont entre la planification et l’exécution des activités de la chaîne d’approvisionnement.
Membre du GERAD depuis février 2017
Formation
Axes de recherche
Applications de recherche
Publications
The routing-and-driving problem for plug-in hybrid electric vehicles (PHEVs) is an extension of the vehicle routing problem with time windows, where routing ...
référence BibTeX
This paper presents a partial outsourcing strategy for the vehicle routing problem with stochastic demands (VRPSD), and routing reoptimization is considered ...
référence BibTeXNouvelles
Les membres du GERAD, Andrea Lodi, professeur à Cornell University, Maxime Cohen, professeur à l'Université McGill et Yossiri Adulyasak, professeur à HEC Montréal, ont obtenu la 1re place pour le Prix de la pratice de la Société canadienne de recherche opérationnelle lors du 65e congrès annuel de la SCRO pour le projet "Ivado Labs: Store-specific planogram optimization", avec Louis-Philippe Bigras, Philippe Grangier, Sayed Ibrahim, Nabila Remli, Adrien Rimélé et Louis-Martin Rousseau.
Voici les candidats qui recevront chacun une bourse :
- Nima Akbarzadeh, candidat soutenu par Erick Delage et Yossiri Adulyassak;
- Walton Pereira Coutinho, candidat soutenu par Marilène Cherkesly et Leandro Coelho;
- Ludovic Salomon, candidat soutenu par Sébastien Le Digabel et Antoine Lesage-Landry.
Félicitations!
Nous sommes heureux d’annoncer que les professeurs, Michèle Breton, Dena Firoozi, Sébastien Le Digabel, Dominique Orban, Yossiri Adulyasak, Erick Delage, Masoud Asgharian et Alejandro Murua bénéficieront d’une bourse de 10 000 $ pour la cosupervision de leur étudiant·e présenté·e au Concours de bourse de recherche cosupervisée au doctorat.
Activités
Said Salim Rahal – HEC Montréal
Prix et distinctions
Prix du meilleur article pour 2021
"The value of aggregate service levels in stochastic lot sizing problems", avec N. Sereshti, Y. AdulyasakPrix Chenelière Éducation/Gaëtan Morin
Prix Luminescence 2021
Immigrants canadiens ayant une influence sur la chaîne d'approvisionnement
INFORMS Case Competition Finalist
Prix nouveau chercheur
Conseils et comités de rédaction
- Éditeur associé, INFORMS Journal on Computing
- Membre du comité consultatif de rédaction, Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review