index - FAYOL / DEMO : Décision en Entreprise : Modélisation, Optimisation

Vous êtes dans l'environnement HAL* propre au  Département Génie mathématique et industriel,
de l'Institut Henri Fayol de l'École Nationale Supérieure des Mines de Saint-Etienne.

Les publications du département sont consultables par année, par type de publication, ou par auteur.

 

Le département Génie Mathématique et Industriel vise à proposer des méthodes quantitatives d’évaluation de la performance globale des entreprises et de leurs produits. Il rassemble des compétences allant des mathématiques appliquées au génie industriel. Le département organise régulièrement des séminaires portants sur ses axes de recherche.

Les principaux verrous scientifiques auxquels s’adresse le département sont :

La résolution de problèmes combinatoires et / ou non linéaires impliquant des critères contradictoires,
La prise en compte de l’incertitude sous toutes ses formes,
L’analyse statistique de gros volumes de données.

 

La proximité avec l’industrie et les décideurs est assurée grâce la chaire industrielle « Oquaido » spécialisée en mathématiques appliquées.

Appartenance académique

 

Nombre de références bibliographiques

1 100

Documents avec texte intégral

357

Statistiques

Derniers dépôts en texte intégral

Mots clefs

Gaussian processes Line Balancing Integer Linear Programming Supply planning EGO Supply chain Graph theory Imperfect production Lagrangian relaxation Additive Models DDMRP Forecasting Robust optimization Optimisation combinatoire Buffer allocation Bayesian Optimization Lot-sizing Stochastic programming Estimation Resilience Programmation stochastique Scheduling Robustness Sequencing Industry 40 Multi-objective optimization Manufacturing systems Genetic algorithm Mixed integer programming Multi-agent systems Gaussian Processes Computer experiments Combinatorial optimization Design of experiments Global optimization Inventory control Optimisation multi-objectif Integer linear programming Bootstrap Coordination Disassembly RKHS Decision-making Gaussian process regression Kriging Identification Interpolation Modélisation Planification Computational complexity Random lead times Inequality constraints Global Optimization Aide à la décision Dynamic programming Ergonomics Assembly Line Balancing Problem Assembly Model risk Gaussian process Sensitivity analysis Evolutionary optimization Reconfiguration Uncertainty Parallel machines Krigeage Parallel operations Decomposition Simulation Processus gaussiens Transfer line design Métaheuristiques Modelling Dimension Reduction Scalability Design and reconfiguration of manufacturing systems Distributed simulation Branch and bound Optimization Surrogate modeling Machining transfer lines Expected improvement Design Metaheuristics Energy Efficiency Planning Ordonnancement Heuristics Energy efficiency Assembly systems Bayesian optimization Complexity Optimisation AIDE A LA DECISION Reconfigurable manufacturing systems Line balancing Assembly line balancing Production planning and scheduling Assembly Line Design Problem Sustainability

 


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