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SUMMARY:Efficiently Solving Constraint Optimization Problems Using Pattern
  and Learning-Based Techniques
DTSTART:20260512T121500Z
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UID:indico-event-836@indico.mathrice.fr
DESCRIPTION:Speakers: Romaissa Ghlib\n\nDe nombreux problèmes d'optimisat
 ion sont modélisés à l'aide de Réseaux de Fonctions de Coût (CFN)\, u
 ne extension des réseaux de contraintes intégrant des coûts sur les rel
 ations entre variables. Dans ce cadre\, nous cherchons à améliorer la m
 éthode UDGVNS\, basée sur une recherche à voisinage variable\, qui vise
  à trouver une solution minimisant la somme des fonctions de coût. Notre
  approche repose sur l'apprentissage contrastif appliqué aux solutions et
  voisinages générés durant la recherche\, afin d'identifier les variabl
 es les plus pertinentes pour construire de nouveaux voisinages. Nous utili
 sons des réseaux de neurones sur graphes (GNN)\, en particulier un modèl
 e de type Graph Attention Network (GAT)\, opérant sur des graphes biparti
 s enrichis par des caractéristiques statiques et dynamiques. Le modèle a
 ppris permet de guider efficacement l'exploration de l'espace de recherche
  en privilégiant les voisinages prometteurs\, améliorant ainsi le compro
 mis entre exploration et exploitation en fonction de la solution courante.
 \n\nhttps://indico.mathrice.fr/event/836/
LOCATION:S3 351 (Sciences 3)
URL:https://indico.mathrice.fr/event/836/
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