Méthodes d'optimisation renforcée par apprentissage pour les systèmes de transport intermodal intelligents et durables: application au fret fluvial // learning-reinforced optimization methods for sustainable intelligent intermodal transportation systems:

Topic description

Cette thèse vise à développer un cadre méthodologique de résolution hybride articulant un module fondé sur l'apprentissage automatique et une méthode d'optimisation reposant sur des stratégies métaheuristiques ou matheuristiques, pour traiter des problèmes tactiques et opérationnels de transport fluvial et intermodal, d'abord en contexte déterministe, puis stochastique, avant d'aboutir à un cadre intégré tactique–opérationnel sous incertitude.
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This thesis aims to develop a hybrid methodological framework that integrates a machine learning-based module with optimization methods relying on metaheuristic or matheuristic strategies. It addresses tactical and operational problems in fluvial and intermodal transportation, initially in a deterministic context and subsequently in a stochastic one, ultimately leading to an integrated tactical-operational framework under uncertainty.
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Début de la thèse : 01/10/

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Enseignement supérieur