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

1 095

Documents avec texte intégral

340

Statistiques

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Mots clefs

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

 


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