Chercheur en optimisation avancée

il y a 4 semaines


Paris, Île-de-France CNRS Temps plein

Informations générales

Intitulé de l'offre : Doctorant en optimisation (H/F)
Référence : UMR7606-CARDOE-001
Nombre de Postes : 1
Type de contrat : CDD Doctorant/Contrat doctoral
Durée du contrat : 36 mois
Quotité de travail : Temps complet
Rémunération : La rémunération est d'un minimum de 2135,00 € mensuel
Section(s) CN : Sciences de l'information : fondements de l'informatique, calculs, algorithmes, représentations, exploitations

Description du sujet de thèse

Les algorithmes d'optimisation de type boîte noire représentent des solveurs polyvalents qui opèrent de manière itérative. Ils alternent entre la génération de solutions potentielles, leur évaluation et l'ajustement de la stratégie pour la création des prochaines solutions. Ces algorithmes n'exigent pas une formulation explicite du problème ni des données d'instance ; il suffit que la qualité des solutions puisse être évaluée de manière externe, par exemple à travers des simulations numériques ou des expériences pratiques. Cette caractéristique les rend particulièrement adaptés à une large gamme de problèmes d'optimisation où le temps ou les connaissances disponibles pour développer des stratégies de résolution sont limités.

Une multitude d'algorithmes d'optimisation de type boîte noire existent, chacun ayant ses propres forces et faiblesses selon les types de problèmes et les étapes du processus d'optimisation. Bien que cette complémentarité soit largement reconnue, nous manquons d'approches efficaces pour en tirer parti, ce qui conduit à des solutions sous-optimales et à une utilisation inefficace de nos ressources. Avec le projet dynaBBO, soutenu par un financement ERC Consolidator, nous visons à combler cette lacune. En intégrant une approche hybride qui combine les connaissances sur les algorithmes d'optimisation de type boîte noire avec des techniques d'apprentissage automatique, nous développons un système capable de passer dynamiquement d'un algorithme à un autre en temps réel.

Pour évaluer différentes techniques d'AutoML et affiner nos approches, nous développerons des exemples basés sur des stratégies de sélection optimales. Le développement de ces exemples constitue l'objectif principal de la thèse proposée.

Contexte de travail

La thèse sera réalisée au sein du département Informatique du LIP6 de Sorbonne Université, sous la supervision de Carola Doerr, directrice de recherche CNRS. L'étudiant rejoindra l'équipe de Recherche Opérationnelle (RO) du LIP6.
La thèse est financée par la bourse ERC Consolidator « dynaBBO : Dynamic Selection and Configuration of Black-box Optimization Algorithms ». Des fonds pour des déplacements et des ressources pour un séjour de recherche de trois mois avec des collaborateurs internationaux sont disponibles. Le doctorant aura accès aux installations informatiques du laboratoire Informatique du LIP6 et de Sorbonne Université.
Notre langue de travail est l'anglais. Aucune connaissance du français n'est requise.

Contraintes et risques

n/a



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