Chercheur en optimisation avancée

il y a 4 semaines


Paris, Île-de-France CNRS Temps plein

Cette offre est disponible dans les langues suivantes :
- Français- Anglais

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Informations générales

Intitulé de l'offre : Chercheur en optimisation avancée (H/F)
Référence : UMR7606-CARDOE-001
Nombre de Postes : 1
Lieu de travail : PARIS 05
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 sont 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 génération des prochaines solutions. Ces algorithmes n'ont pas besoin d'une formulation explicite du problème ni de données d'instance ; il suffit que la qualité des solutions puisse être évaluée de manière externe, par exemple via des simulations numériques ou des expériences physiques. Cette caractéristique les rend particulièrement adaptés à une large gamme de problèmes d'optimisation où le temps ou les connaissances pour développer des stratégies adaptées sont limités.

Il existe une multitude d'algorithmes d'optimisation de type boîte noire, chacun ayant ses propres forces et faiblesses selon les types de problèmes et les étapes du processus d'optimisation. Bien que cette complémentarité soit reconnue, il existe un manque d'approches efficaces pour en tirer parti, ce qui conduit à des solutions sous-optimales et à une utilisation inefficace des ressources. Avec le projet dynaBBO, financé par un ERC Consolidator grant, nous visons à combler cette lacune. En intégrant des connaissances sur les algorithmes d'optimisation de type boîte noire avec des techniques d'apprentissage automatique, nous développons un système capable de basculer dynamiquement entre différents algorithmes « à la volée ».

Pour évaluer différentes techniques d'AutoML et affiner nos approches, nous dériverons des exemples avec des stratégies de sélection optimales. Le développement de ces exemples est l'objectif de la thèse proposée.

Contexte de travail

La thèse sera réalisée au département Informatique du LIP6 de Sorbonne Université. L'étudiant sera encadré par Carola Doerr, directrice de recherche CNRS. L'étudiant intégrera l'équipe de Recherche Opérationnelle (RO) du LIP6.
La thèse est financée via la bourse ERC Consolidator « dynaBBO : Dynamic Selection and Configuration of Black-box Optimization Algorithms ». Des fonds de voyage et des ressources pour un séjour de recherche 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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