Publications du GERAD

Le fruit de notre travail

Les Cahiers du GERAD

Collection de rapports techniques et de documents de travail, témoins de la vigueur et de la productivité de notre groupe.

Publications scientifiques

Répertoire de toutes les catégories de publications scientifiques de nos membres au fil des ans.

Bulletins du GERAD

Revue semestrielle de vulgarisation scientifique de la recherche effectuée par nos membre et résumé récent de nos activités.

Cahiers les plus récents

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G-2026-28 Cross-layer consolidation and defragmentation in OTN-over-EON networks
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Optical transport networks (OTNs) carry Ethernet traffic over lightpaths that can be provisioned using elastic optical networks (EONs) with flexible spectrum...

G-2026-27 Vector generalizations of the Robbins-Siegmund theorem and stochastic gradient descent with delays
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Le théorème de convergence des presque surmartingales de Robbins et Siegmund (1971) constitue un résultat fondamental pour l’analyse de convergence de nombre...

G-2024-36 Branch-and-Price
, , et

Integer (linear) programs are a standard way of formalizing a vast array of optimization problems in industry, services, management, science, and technology....

G-2026-26 Benchmarking bilevel derivative-free optimization algorithms
, et

L'optimisation biniveau implique un décideur de haut-niveau et un décideur bas-niveau. Le problème d'optimisation bas-niveau est compris dans les contrainte...

G-2026-25 Mean field games and control on large expander graphs
et

Cet article étudie les jeux à champ moyen et le contrôle sur des réseaux clairsemés. Dans le cas des grands graphes expanseurs, les topologies limites sont a...

Publications scientifiques récentes

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article

The routing-and-driving problem for plug-in hybrid electric vehicles
, et

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 ...

article

Advances in Power Consumption Model for Data Centers: Analytical Formulas vs. Machine Learning Models
, , , et