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• Tulip : an open-source interior-point linear optimization solver with abstract linear algebra

  Anjos, Miguel F.

  Montréal : École des hautes études commerciales. Groupe d'études et de recherche en analyse des décisions, 2019

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• Rapport annuel ... / Centre de recherches mathématiques

  1995-1996

  Montréal, Québec] : [Université de Montréal, Centre de recherches mathématiques], [pas avant 1985]-

  sures variables matricielles.La plupart des propriétés théoriques élégantes et des techniques efficaces de recherche de solution en PL s’appliquent danse cadre dea PSD.En particulier,es méthodes primale-duale de point intérieur, qui sont si satisfai- santes en PL, peuvent être utilisées pour résoudre ef- ficacement

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• Rapport annuel ... / GERAD, Groupe d'études et de recherche en analyse des décisions

  1998-1999

  Montréal (Québec) : GERAD, Groupe d'études et de recherche en analyse des décisions, [1991]-

  . Algorithme de points intérieurs « Analytical Center Cutting-plane Method » poures programmes convexes; extensions et applications. Résolution par programmation mathématique de problèmes de traitement de’incertitude danses systèmes experts.1.PRÉSENTATION GÉNÉRALE 2 Rapport annuel 1998-1999 Application de’optimisation

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• Rapport annuel ... / GERAD, Groupe d'études et de recherche en analyse des décisions

  2009-2010

  Montréal (Québec) : GERAD, Groupe d'études et de recherche en analyse des décisions, [1991]-

  , en amont dea formulation de questions d’optimisation convenablement adaptées àa nature des décisions à prendre.Thème 1 Programmation mathématique convexe et non convexe.Optimisationinéaire et noninéaire; méthodes de points intérieurs; optimisation globale; heuristiques et méta heuristiques d’optimisation; optimisation

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• Rapport annuel ... / GERAD, Groupe d'études et de recherche en analyse des décisions

  2007-2008

  Montréal (Québec) : GERAD, Groupe d'études et de recherche en analyse des décisions, [1991]-

  dea formulation de questions d’optimisation convenablement adaptées àa nature des décisions à prendre.Thème 1 Programmation mathématique convexe et non convexe.Optimisationinéaire et noninéaire; méthodes de points intérieurs; optimisation globale; heuristiques et méta heuristiques d’optimisation; optimisation de critères

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• Rapport annuel ... / GERAD, Groupe d'études et de recherche en analyse des décisions

  2006-2007

  Montréal (Québec) : GERAD, Groupe d'études et de recherche en analyse des décisions, [1991]-

  de questions d’optimisation convenablement adaptées àa nature des décisions à prendre.Thème 1 Programmation mathématique convexe et non convexe.Optimisationinéaire et noninéaire; méthodes de points intérieurs; optimisation globale; heuristiques et méta heuristiques d’optimisation; optimisation de critères

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• Rapport annuel ... / GERAD, Groupe d'études et de recherche en analyse des décisions

  2014-2015 | Français

  Montréal (Québec) : GERAD, Groupe d'études et de recherche en analyse des décisions, [1991]-

  et noninéaire; méthodes de points intérieurs; optimisation globale; heuristiques et métaheuristiques d’optimisation; optimisation de critères non différentiables; optimisation biniveaux; méthodes de génération de colonnes; optimisation multicritères.Thème 1.2 - Optimisation combinatoire, combinatoire, théorie des graphes

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• Rapport annuel ... / GERAD, Groupe d'études et de recherche en analyse des décisions

  2008-2009

  Montréal (Québec) : GERAD, Groupe d'études et de recherche en analyse des décisions, [1991]-

  d’optimisation convenablement adaptées àa nature des décisions à prendre.Thème 1 Programmation mathématique convexe et non convexe.Optimisationinéaire et noninéaire; méthodes de points intérieurs; optimisation globale; heuristiques et méta heuristiques d’optimisation; optimisation de critères non différentiables; optimisation

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• Rapport annuel ... / GERAD, Groupe d'études et de recherche en analyse des décisions

  2013-2014

  Montréal (Québec) : GERAD, Groupe d'études et de recherche en analyse des décisions, [1991]-

  et non convexe Optimisationinéaire et noninéaire; méthodes de points intérieurs; optimisation globale; heuristiques et métaheuristiques d’optimisation; optimisation de critères non différentiables; optimisation biniveaux; méthodes de génération de colonnes; optimisation multicritères.Thème 1.2 - Optimisation combinatoire

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• Rapport annuel ... / GERAD, Groupe d'études et de recherche en analyse des décisions

  2015-2016

  Montréal (Québec) : GERAD, Groupe d'études et de recherche en analyse des décisions, [1991]-

  d’interrogations de données, en amont dea formulation de questions d’optimisation convenablement adaptées àa nature des décisions à prendre.Thème 1.1 - Programmation mathématique convexe et non convexe Optimisationinéaire et noninéaire; méthodes de points intérieurs; optimisation globale; heuristiques et métaheuristiques

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• Rapport annuel ... / GERAD, Groupe d'études et de recherche en analyse des décisions

  2019-2020

  Montréal (Québec) : GERAD, Groupe d'études et de recherche en analyse des décisions, [1991]-

  vi – PRÉSENTATION GÉNÉRALE GENERAL PRESENTATION Thème 1.1 - Programmation mathématique convexe et non convexe Optimisationinéaire et noninéaire; méthodes de points intérieurs; optimisation globale; heuristiques et métaheuristiques d’optimisation; optimisation de critères non différentiables; optimisation biniveaux

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• Rapport annuel ... / GERAD, Groupe d'études et de recherche en analyse des décisions

  2018-2019

  Montréal (Québec) : GERAD, Groupe d'études et de recherche en analyse des décisions, [1991]-

  directly relevant to the nature of the decisions to be made.RAPPORT ANNUEL • 2018-2019 • ANNUAL REPORT PRÉSENTATION GÉNÉRALE GENERAL PRESENTATION – vii Thème 1.1 - Programmation mathématique convexe et non convexe Optimisationinéaire et noninéaire; méthodes de points intérieurs; optimisation globale; heuristiques

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• Rapport annuel ... / GERAD, Groupe d'études et de recherche en analyse des décisions

  2017-2018

  Montréal (Québec) : GERAD, Groupe d'études et de recherche en analyse des décisions, [1991]-

  Optimisationinéaire et noninéaire; méthodes de points intérieurs; optimisation globale; heuristiques et métaheuristiques d’optimisation; optimisation de critères non différentiables; optimisation biniveaux; méthodes de génération de colonnes; optimisation multicritères.Thème 1.2 - Optimisation combinatoire, combinatoire

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• Rapport annuel ... / GERAD, Groupe d'études et de recherche en analyse des décisions

  2016-2017

  Montréal (Québec) : GERAD, Groupe d'études et de recherche en analyse des décisions, [1991]-

  d’interrogations de données, en amont dea formulation de questions d’optimisation convenablement adaptées àa nature des décisions à prendre.Thème 1.1 - Programmation mathématique convexe et non convexe Optimisationinéaire et noninéaire; méthodes de points intérieurs; optimisation globale; heuristiques et métaheuristiques

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• Iterative methods for symmetric quasi-definite linear systems. Part I : theory

  Arioli, Mario

  Montréal] : [GERAD HEC Montréal], 2013

  , Minres, Lanczos. Résumé : Les systèmes symétriques et quasi définis peuvent être vus comme des problèmes aux moindres carrésinéaires régularisés dans une métrique adéquate et se présentent dans des applications telles quees méthodes de points intérieurs régularisées en optimisation convexe etes problèmes de commande

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• Rapport annuel ... / GERAD, Groupe d'études et de recherche en analyse des décisions

  2005-2006

  Montréal (Québec) : GERAD, Groupe d'études et de recherche en analyse des décisions, [1991]-

  statistiques ou autres d’interrogation de données, en amont dea formulation de questions d’optimisation conve- nablement adaptées àa nature des décisions à prendre.Thème 1 Programmation mathématique convexe et non convexe.Optimisationinéaire et noninéaire; méthodes de points intérieurs; optimisation globale; heuristiques

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• Rapport annuel ... / GERAD, Groupe d'études et de recherche en analyse des décisions

  2011-2012

  Montréal (Québec) : GERAD, Groupe d'études et de recherche en analyse des décisions, [1991]-

  et noninéaire; méthodes de points intérieurs; optimisation globale; heuristiques et métaheuristiques d’optimisation; optimisation de critères non différentiables; optimisation biniveaux; méthodes de génération de colonnes; optimisation multicritères.Thème 1.2 - Optimisation combinatoire, combinatoire, théorie des graphes

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• Tressage /

  Galerneau, Germaine, 1905-

  Québec : Ministère de l'agriculture, Service de l'économie et des arts domestiques, entre 1955 et 1962

  vertical, simple ou double, (c’est-à-dire deux fois) consiste en un point aller et retour sure côté intérieur des tresses.Fig.9.2ème METHODE: L'aiguille oue passe-lacet, pénètre tout juste dans’ouvertureibre dea tresse, sort et court d’un côté à’autre dea tresse.Le point doit être court pour être solide.Fig.14

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• Rapport annuel ... / GERAD, Groupe d'études et de recherche en analyse des décisions

  2010-2011

  Montréal (Québec) : GERAD, Groupe d'études et de recherche en analyse des décisions, [1991]-

  Programmation mathématique convexe et non convexe Optimisationinéaire et noninéaire; méthodes de points intérieurs; optimisation globale; heuristiques et méta heuristiques d’optimisation; optimisation de critères non différentiables; optimisation bi niveaux; méthodes de génération de colonnes; optimisation multi critères

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• Mise au point de méthodes pour mesurer l'adhérence des gants de protection étude préliminaire : rapport / Chantal Gauvin ... [et al.]

  Montréal : IRSST, Direction des communications], 2008

  14% Main/int.G3 0,43 0,03 8% 0,0 0,2 0,4 0,6 0,8 1,0 1,2 G1 - kevlar G2 - caoutchouc G3 - nitrile C oe ffi ci en t d e fri ct io n dy na m iq ue main/acier gant/acier main/intérieur du gant Figure 3.7 Histogramme des coefficients de friction dynamique μd poures différentes interfaces 32 Mise au point de méthodes

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