Youssef Diouane
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Cahiers du GERAD
Solving optimization problems in which functions are blackboxes and variables involve different types poses significant theoretical and algorithmic challeng...
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Benchmarking new optimization methods on test problems is essential for assessing their performance and tuning their parameters. Yet, few problems are avail...
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Nous explorons la mise à l’échelle d’un préconditionneur spectral pour résoudre efficacement une suite de systèmes linéaires symétriques et définis positifs...
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Les méthodes de pénalité constituent une classe bien connue d'algorithmes pour l'optimisation sous contraintes. Elles transforment un problème contraint en u...
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Nous développons R2N, une méthode quasi-Newton modifiée pour minimiser la somme d'une fonction C1
f
et d'une fonction h
semi-con...
Nous étendons les analyses de complexité traditionnelles des méthodes de régions de confiance pour l'optimisation sans contrainte, possiblement non convexe....
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Heterogeneous datasets emerge in various machine learning or optimization applications that feature different data sources, various data types and complex re...
référence BibTeXA general error analysis for randomized low-rank approximation with application to data assimilation
Randomized algorithms have proven to perform well on a large class of numerical linear algebra problems. Their theoretical analysis is critical to provide gu...
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A challenge in aircraft design optimization is the presence of non-computable, so-called hidden, constraints that do not return a value in certain regions of...
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