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Dissertations / Theses on the topic 'Algorithme de bandit'

Author: Grafiati
Published: 1 June 2024
Last updated: 31 July 2025

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1

Saadane, Sofiane. "Algorithmes stochastiques pour l'apprentissage, l'optimisation et l'approximation du régime stationnaire." Thesis, Toulouse 3, 2016. http://www.theses.fr/2016TOU30203/document.

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Abstract:
Dans cette thèse, nous étudions des thématiques autour des algorithmes stochastiques et c'est pour cette raison que nous débuterons ce manuscrit par des éléments généraux sur ces algorithmes en donnant des résultats historiques pour poser les bases de nos travaux. Ensuite, nous étudierons un algorithme de bandit issu des travaux de N arendra et Shapiro dont l'objectif est de déterminer parmi un choix de plusieurs sources laquelle profite le plus à l'utilisateur en évitant toutefois de passer trop de temps à tester celles qui sont moins per­formantes. Notre but est dans un premier temps de comp
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Faury, Louis. "Variance-sensitive confidence intervals for parametric and offline bandits." Electronic Thesis or Diss., Institut polytechnique de Paris, 2021. http://www.theses.fr/2021IPPAT046.

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Abstract:
Cette thèse présente des contributions récentes au problème d’optimisation sous feedback bandit, au travers de la construction d’intervalles de confiance sensibles à la variance. Nous traitons deux aspects distincts du problème: (1) la minimisation du regret pour les bandits à modèle linéaire généralisé (GLBs), une large classe de bandits paramétriques non-linéaires et (2) le problème d’optimisation de politique hors ligne sous signal bandit. Concernant (1) nous étudions les effets de la non-linéarité dans les GLBs et remettons en question la compréhension actuelle selon laquelle des hauts niv
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3

Sani, Amir. "Apprentissage automatique pour la prise de décisions." Thesis, Lille 1, 2015. http://www.theses.fr/2015LIL10038/document.

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Abstract:
La prise de décision stratégique concernant des ressources de valeur devrait tenir compte du degré d'aversion au risque. D'ailleurs, de nombreux domaines d'application mettent le risque au cœur de la prise de décision. Toutefois, ce n'est pas le cas de l'apprentissage automatique. Ainsi, il semble essentiel de devoir fournir des indicateurs et des algorithmes dotant l'apprentissage automatique de la possibilité de prendre en considération le risque dans la prise de décision. En particulier, nous souhaiterions pouvoir estimer ce dernier sur de courtes séquences dépendantes générées à partir de
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4

Clement, Benjamin. "Adaptive Personalization of Pedagogical Sequences using Machine Learning." Thesis, Bordeaux, 2018. http://www.theses.fr/2018BORD0373/document.

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Abstract:
Les ordinateurs peuvent-ils enseigner ? Pour répondre à cette question, la recherche dans les Systèmes Tuteurs Intelligents est en pleine expansion parmi la communauté travaillant sur les Technologies de l'Information et de la Communication pour l'Enseignement (TICE). C'est un domaine qui rassemble différentes problématiques et réunit des chercheurs venant de domaines variés, tels que la psychologie, la didactique, les neurosciences et, plus particulièrement, le machine learning. Les technologies numériques deviennent de plus en plus présentes dans la vie quotidienne avec le développement des
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Maillard, Odalric-Ambrym. "APPRENTISSAGE SÉQUENTIEL : Bandits, Statistique et Renforcement." Phd thesis, Université des Sciences et Technologie de Lille - Lille I, 2011. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00845410.

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Abstract:
Cette thèse traite des domaines suivant en Apprentissage Automatique: la théorie des Bandits, l'Apprentissage statistique et l'Apprentissage par renforcement. Son fil rouge est l'étude de plusieurs notions d'adaptation, d'un point de vue non asymptotique : à un environnement ou à un adversaire dans la partie I, à la structure d'un signal dans la partie II, à la structure de récompenses ou à un modèle des états du monde dans la partie III. Tout d'abord nous dérivons une analyse non asymptotique d'un algorithme de bandit à plusieurs bras utilisant la divergence de Kullback-Leibler. Celle-ci perm
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Dorard, L. R. M. "Bandit algorithms for searching large spaces." Thesis, University College London (University of London), 2012. http://discovery.ucl.ac.uk/1348319/.

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Abstract:
Bandit games consist of single-state environments in which an agent must sequentially choose actions to take, for which rewards are given. The objective being to maximise the cumulated reward, the agent naturally seeks to build a model of the relationship between actions and rewards. The agent must both choose uncertain actions in order to improve its model (exploration), and actions that are believed to yield high rewards according to the model (exploitation). The choice of an action to take is called a play of an arm of the bandit, and the total number of plays may or may not be known in adv
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Jedor, Matthieu. "Bandit algorithms for recommender system optimization." Thesis, université Paris-Saclay, 2020. http://www.theses.fr/2020UPASM027.

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Abstract:
Dans cette thèse de doctorat, nous étudions l'optimisation des systèmes de recommandation dans le but de fournir des suggestions de produits plus raffinées pour un utilisateur.La tâche est modélisée à l'aide du cadre des bandits multi-bras.Dans une première partie, nous abordons deux problèmes qui se posent fréquemment dans les systèmes de recommandation : le grand nombre d'éléments à traiter et la gestion des contenus sponsorisés.Dans une deuxième partie, nous étudions les performances empiriques des algorithmes de bandit et en particulier comment paramétrer les algorithmes traditionnels pour
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8

Besson, Lilian. "Multi-Players Bandit Algorithms for Internet of Things Networks." Thesis, CentraleSupélec, 2019. http://www.theses.fr/2019CSUP0005.

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Abstract:
Dans cette thèse de doctorat, nous étudions les réseaux sans fil et les appareils reconfigurables qui peuvent accéder à des réseaux de type radio intelligente, dans des bandes non licenciées et sans supervision centrale. Nous considérons notamment des réseaux actuels ou futurs de l’Internet des Objets (IoT), avec l’objectif d’augmenter la durée de vie de la batterie des appareils, en les équipant d’algorithmes d’apprentissage machine peu coûteux mais efficaces, qui leur permettent d’améliorer automatiquement l’efficacité de leurs communications sans fil. Nous proposons deux modèles de réseaux
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Deffayet, Romain. "Bandit Algorithms for Adaptive Modulation and Coding in Wireless Networks." Thesis, KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS), 2020. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-281884.

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Abstract:
The demand for quality cellular network coverage has been increasing significantly in the recent years and will continue its progression throughout the near future. This results from an increase of transmitted data, because of new use cases (HD videos, live streaming, online games, ...), but also from a diversification of the traffic, notably because of shorter and more frequent transmissions which can be due to IOT devices or other telemetry applications. The cellular networks are becoming increasingly complex, and the need for better management of the network’s properties is higher than ever
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Degenne, Rémy. "Impact of structure on the design and analysis of bandit algorithms." Thesis, Université de Paris (2019-....), 2019. http://www.theses.fr/2019UNIP7179.

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Abstract:
Cette thèse porte sur des problèmes d'apprentissage statistique séquentiel, dits bandits stochastiques à plusieurs bras. Dans un premier temps un algorithme de bandit est présenté. L'analyse de cet algorithme, comme la majorité des preuves usuelles de bornes de regret pour algorithmes de bandits, utilise des intervalles de confiance pour les moyennes des bras. Dans un cadre paramétrique,on prouve des inégalités de concentration quantifiant la déviation entre le paramètre d'une distribution et son estimation empirique, afin d'obtenir de tels intervalles. Ces inégalités sont exprimées en fonctio
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Nicol, Olivier. "Data-driven evaluation of contextual bandit algorithms and applications to dynamic recommendation." Thesis, Lille 1, 2014. http://www.theses.fr/2014LIL10211/document.

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Abstract:
Ce travail de thèse a été réalisé dans le contexte de la recommandation dynamique. La recommandation est l'action de fournir du contenu personnalisé à un utilisateur utilisant une application, dans le but d'améliorer son utilisation e.g. la recommandation d'un produit sur un site marchant ou d'un article sur un blog. La recommandation est considérée comme dynamique lorsque le contenu à recommander ou encore les goûts des utilisateurs évoluent rapidement e.g. la recommandation d'actualités. Beaucoup d'applications auxquelles nous nous intéressons génèrent d'énormes quantités de données grâce à
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Zhong, Hongliang. "Bandit feedback in Classification and Multi-objective Optimization." Thesis, Ecole centrale de Marseille, 2016. http://www.theses.fr/2016ECDM0004/document.

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Abstract:
Des problèmes de Bandit constituent une séquence d’allocation dynamique. D’une part, l’agent de système doit explorer son environnement ( à savoir des bras de machine) pour recueillir des informations; d’autre part, il doit exploiter les informations collectées pour augmenter la récompense. Comment d’équilibrer adéquatement la phase d’exploration et la phase d’exploitation, c’est une obscurité des problèmes de Bandit, et la plupart des chercheurs se concentrent des efforts sur les stratégies d’équilibration entre l’exploration et l’exploitation. Dans cette dissertation, nous nous concentrons s
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Gajane, Pratik. "Multi-armed bandits with unconventional feedback." Thesis, Lille 3, 2017. http://www.theses.fr/2017LIL30045/document.

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Abstract:
Dans cette thèse, nous étudions des problèmes de prise de décisions séquentielles dans lesquels, pour chacune de ses décisions, l'apprenant reçoit une information qu'il utilise pour guider ses décisions futures. Pour aller au-delà du retour d’information conventionnel tel qu'il a été bien étudié pour des problèmes de prise de décision séquentielle tels que les bandits multi-bras, nous considérons des formes de retour d’information partielle motivées par des applications pratiques.En premier, nous considérons le problème des bandits duellistes, dans lequel l'apprenant sélectionne deux actions à
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Robledo, Relaño Francisco. "Algorithmes d'apprentissage par renforcement avancé pour les problèmes bandits multi-arches." Electronic Thesis or Diss., Pau, 2024. http://www.theses.fr/2024PAUU3021.

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Abstract:
Cette thèse présente des avancées dans les algorithmes d'apprentissage par renforcement (RL) pour la gestion des ressources et des politiques dans les problèmes de bandit multiarmé sans repos (RMAB). Nous développons des algorithmes à travers deux approches dans ce domaine. Premièrement, pour les problèmes avec des actions discrètes et binaires, ce qui est le cas original de RMAB, nous avons développé QWI et QWINN. Ces algorithmes calculent les indices de Whittle, une heuristique qui découple les différents processus RMAB, simplifiant ainsi la détermination de la politique. Deuxièmement, pour
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Soare, Marta. "Sequential resources allocation in linear stochastic bandits." Thesis, Lille 1, 2015. http://www.theses.fr/2015LIL10147/document.

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Abstract:
Dans cette thèse nous étudions des problèmes d'allocation de ressources dans des environnements incertains où un agent choisit ses actions séquentiellement. Après chaque pas, l'environnement fournit une observation bruitée sur la valeur de l'action choisie et l'agent doit utiliser ces observations pour allouer ses ressources de façon optimale. Dans le cadre le plus classique, dit modèle du bandit à plusieurs bras (MAB), on fait l'hypothèse que chaque observation est tirée aléatoirement d'une distribution de probabilité associée à l'action choisie et ne fournit aucune information sur les valeur
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Brégère, Margaux. "Stochastic bandit algorithms for demand side management Simulating Tariff Impact in Electrical Energy Consumption Profiles with Conditional Variational Autoencoders Online Hierarchical Forecasting for Power Consumption Data Target Tracking for Contextual Bandits : Application to Demand Side Management." Thesis, université Paris-Saclay, 2020. http://www.theses.fr/2020UPASM022.

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Abstract:
L'électricité se stockant difficilement à grande échelle, l'équilibre entre la production et la consommation doit être rigoureusement maintenu. Une gestion par anticipation de la demande se complexifie avec l'intégration au mix de production des énergies renouvelables intermittentes. Parallèlement, le déploiement des compteurs communicants permet d'envisager un pilotage dynamique de la consommation électrique. Plus concrètement, l'envoi de signaux - tels que des changements du prix de l'électricité – permettrait d'inciter les usagers à moduler leur consommation afin qu'elle s'ajuste au mieux à
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Bouttier, Clément. "Optimisation globale sous incertitude : algorithmes stochastiques et bandits continus avec application aux performances avion." Thesis, Toulouse 3, 2017. http://www.theses.fr/2017TOU30176.

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Abstract:
Cette thèse est consacrée à l'étude théorique et numérique d'algorithmes d'optimisation stochastiques adaptés au traitement du problème de planification des trajectoires d'avions en environnement incertain. L'optimisation des temps de vol et de la consommation de carburant est un élément central de la compétitivité des compagnies aériennes. Elles sont à la recherche d'outils permettant d'optimiser le choix de leurs routes aériennes avec toujours plus de précision. Pourtant, les méthodes actuellement disponibles pour l'optimisation de ces routes aériennes requièrent l'utilisation de représentat
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Gisselbrecht, Thibault. "Algorithmes de bandits pour la collecte d’informations en temps réel dans les réseaux sociaux." Electronic Thesis or Diss., Paris 6, 2017. http://www.theses.fr/2017PA066655.

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Abstract:
Dans cette thèse, nous nous intéressons au problème de la collecte de données en temps réel dans les médias sociaux. En raison des différentes limitations imposées par ces médias, mais aussi de la quantité très importante de données, il n’est pas envisageable de collecter la totalité des données produites par des sites tels que Twitter. Par conséquent, pour être en mesure de récolter des informations pertinentes, relativement à un besoin prédéfini, il est nécessaire de se focaliser sur un sous-ensemble des données existantes. Dans ce travail, nous considérons chaque utilisateur d’un réseau soc
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Cuvelier, Thibaut. "Polynomial-Time Algorithms for Combinatorial Semibandits : Computationally Tractable Reinforcement Learning in Complex Environments." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2021. http://www.theses.fr/2021UPASG020.

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Abstract:
La prise de décision séquentielle est une composante essentielle de nombreuses applications, de la gestion des réseaux informatiques aux annonces en ligne. L'outil principal est l'apprentissage par renforcement : un agent prend une séquence de décisions afin d'atteindre son objectif, avec des mesures typiquement bruitées de son environnement. Par exemple, un agent peut contrôler une voiture autonome; l'environnement est la ville dans laquelle la voiture se déplace. Les problèmes de bandits forment une classe d'apprentissage de renforcement pour laquelle on peut démontrer de très forts résultat
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Martins, Renato Juliano. "Controle coerente das bandas de emissão do ZnO através de algoritmo genético." Universidade de São Paulo, 2012. http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76131/tde-12032012-081648/.

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Abstract:
Neste trabalho, investigamos o controle coerente das bandas de emissão, excitadas via absorção multifotônica, em um cristal de óxido de Zinco (ZnO) através das formatação de pulsos laser ultracurtos (790 nm, 30 fs, 80 MHz e 5 nJ). O ZnO vem se mostrado um possível candidato a dispositivos fotônicos devido a sua grande energia de ligação de éxciton (60 meV).Inicialmente, implementamos a montagem experimental do sistema de formatação de pulsos, bem como de excitação e coleta da fluorescência do ZnO. O controle coerente foi feito através de um programa baseado em um algoritmo genético (GA), també
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Meurisse, Yann. "Contributions à l'étude de performances statistiques de réseaux d'antennes." Paris 11, 2002. http://www.theses.fr/2002PA112209.

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Abstract:
En traitement d'antenne, les performances statistiques des méthodes d'estimation de direction d'arrivée (DOA) de sources sont en général évaluées en supposant d'une part que les réseaux d'antennes utilisés sont linéaires, à répartition régulière uniforme des capteurs et d'autre part que les signaux sources et le bruit, sont gaussiens, temporellement non corrélés et indépendants entre eux. Les signaux observés sont d'autre part supposés, soit "bande étroite" soit "large bande", donnant lieu à des méthodes spécifiques de complexité différente. L'objectif général de notre étude est d'évaluer les
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Gabillon, Victor. "Algorithmes budgétisés d'itérations sur les politiques obtenues par classification." Thesis, Lille 1, 2014. http://www.theses.fr/2014LIL10032/document.

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Abstract:
Cette thèse étudie une classe d'algorithmes d'apprentissage par renforcement (RL), appelée « itération sur les politiques obtenues par classification » (CBPI). Contrairement aux méthodes standards de RL, CBPI n'utilise pas de représentation explicite de la fonction valeur. CBPI réalise des déroulés (des trajectoires) et estime la fonction action-valeur de la politique courante pour un nombre limité d'états et d'actions. En utilisant un ensemble d'apprentissage construit à partir de ces estimations, la politique gloutonne est apprise comme le produit d'un classificateur. La politique ainsi prod
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Guingne, Franck. "Contribution à l’algorithmique des automates pondérés à une, deux ou plusieurs bandes." Rouen, 2005. http://www.theses.fr/2005ROUES009.

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Abstract:
Les travaux présentés dans ce mémoire se situent dans le cadre de la théorie des automates. Une étude générale des relations de similarité et la notion d'automate couvrant sont présentés. On définit les relations de fusion ainsi que la notion de transducteur couvrant. Un algorithme de réduction est proposé et expérimenté. Les automates multi-bandes pondérés sont une généralisation des automates et transducteurs. On définit des opérations de jointure et d'auto-intersection et on présente les algorithmes correspondants. Une conséquence du Problème de Correspondance de Post est qu'il n'existe pas
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Iacob, Alexandra. "Scalable Model-Free Algorithms for Influencer Marketing." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2023. http://www.theses.fr/2023UPASG012.

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Abstract:
Motivés par les scénarios de diffusion de l'information et de publicité dans le les réseaux sociaux, nous étudions un problème de maximisation de l'influence (MI) dans lequel on suppose que l'on en sait peu sur le réseau de diffusion ou sur le modèle qui détermine comment l'information peut se propager.Dans un tel environnement incertain, on peut se concentrer sur des campagnes de diffusion à plusieurs tours, avec l'objectif de maximiser le nombre d'utilisateurs distincts qui sont influencés ou activés, à partir d'une base de nœuds influents.Au cours d'une campagne, les graines de propagation
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Bubeck, Sébastien. "JEUX DE BANDITS ET FONDATIONS DU CLUSTERING." Phd thesis, Université des Sciences et Technologie de Lille - Lille I, 2010. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00845565.

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Abstract:
Ce travail de thèse s'inscrit dans le domaine du machine learning et concerne plus particulièrement les sous-catégories de l'optimisation stochastique, du online learning et du clustering. Ces sous-domaines existent depuis plusieurs décennies mais ils ont tous reçu un éclairage différent au cours de ces dernières années. Notamment, les jeux de bandits offrent aujourd'hui un cadre commun pour l'optimisation stochastique et l'online learning. Ce point de vue conduit a de nombreuses extensions du jeu de base. C'est sur l'étude mathématique de ces jeux que se concentre la première partie de cette
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Perrault, Pierre. "Apprentissage efficient dans les problèmes de semi-bandits stochastiques combinatoires." Thesis, université Paris-Saclay, 2020. http://www.theses.fr/2020UPASM023.

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Abstract:
Les problèmes de semi-banditsstochastiques combinatoires se présentent naturellement dans de nombreux contextes où le dilemme exploration/exploitation se pose, tels que l’optimisation de contenu web (recommandation/publicité en ligne) ou encore les méthodes de routage à trajet minimal. Ce problème est formulé de la manière suivante : un agent optimise séquentiellement une fonction objectif inconnue et bruitée, définie sur un ensemble puissance mathcal{P}([n]). Pour chaque ensemble A testé,l'agent subit une perte égale à l'écart espéré par rapport à la solution optimale tout en obtenant des obs
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Hadiji, Hédi. "On some adaptivity questions in stochastic multi-armed bandits." Thesis, université Paris-Saclay, 2020. http://www.theses.fr/2020UPASM021.

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Abstract:
Cette thèse s'inscrit dans le domaine des statistiques séquentielles. Le cadre principal étudié est celui des bandits stochastiques à plusieurs bras, cadre idéal qui modélise le dilemme exploration-exploitation face à des choix répétés. La thèse est composée de quatre chapitres, précédés d'une introduction. Dans la première partie du corps de la thèse, on présente un nouvel algorithme capable d'atteindre des garanties optimales à la fois d'un point de vue distribution-dépendent et distribution-free. Les deux chapitres suivants sont consacrés à des questions dites d'adaptation. D'abord, on prop
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Silvestre, Fialho Álvaro Roberto. "Adaptive operator selection for optimization." Paris 11, 2010. http://www.theses.fr/2010PA112292.

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Abstract:
Les Algorithmes Evolutionnaires sont des algorithmes d'optimisation qui ont déjà montré leur efficacité dans plusieurs domaines ; mais leur performance dépend du réglage de plusieurs paramètres. Cette thèse est consacrée au développement de techniques pour automatiser ce réglage par le biais de l'apprentissage automatique. Plus spécifiquement, nous avons travaillé sur un sous-problème : étant donné un ensemble d'opérateurs, cela consiste à choisir lequel doit être appliqué pour la génération de chaque nouvelle solution, basé sur la performance connue de chaque opérateur. Cette approche est uti
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Benhamiche, Amal. "Designing optical multi-band networks : polyhedral analysis and algorithms." Thesis, Paris 9, 2013. http://www.theses.fr/2013PA090075/document.

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Abstract:
Dans cette thèse, on s'intéresse à deux problèmes de conception de réseaux, utilisant la technologie OFDM multi-bandes. Le premier problème concerne la conception d'un réseau mono-couche avec contraintes spécifiques. Nous donnons une formulation en PLNE pour ce problème et étudions le polyèdre associé à sa restriction sur un arc. Nous introduisons deux familles d'inégalités valides définissant des facettes et développons un algorithme de coupes et branchements pour le problème. Nous étudions la variante multicouche du problème précédent et proposons plusieurs PLNE pour le modéliser. Nous ident
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Abeille, Marc. "Exploration-exploitation with Thompson sampling in linear systems." Thesis, Lille 1, 2017. http://www.theses.fr/2017LIL10182/document.

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Abstract:
Cette thèse est dédiée à l'étude du Thompson Sampling (TS), une heuristique qui vise à surmonter le dilemme entre exploration et exploitation qui est inhérent à tout processus décisionnel face à l'incertain. Contrairement aux algorithmes issus de l'heuristique optimiste face à l'incertain (OFU), où l'exploration provient du choix du modèle le plus favorable possible au vu de la connaissance accumulée, les algorithmes TS introduisent de l'aléa dans le processus décisionnel en sélectionnant aléatoirement un modèle plausible, ce qui les rend bien moins coûteux numériquement. Cette étude se concen
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Habermann, Mateus. "Band selection in hyperspectral images using artificial neural networks." Thesis, Compiègne, 2018. http://www.theses.fr/2018COMP2434/document.

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Abstract:
Les images hyperspectrales (HSI) fournissent des informations spectrales détaillées sur les objets analysés. Étant donné que différents matériaux ont des signatures spectrales distinctes, les objets ayant des couleurs et des formes similaires peuvent être distingués dans le domaine spectral. Toutefois, l’énorme quantité de données peut poser des problèmes en termes de stockage et de transmission des données. De plus, la haute dimensionnalité des images hyperspectrales peut entraîner un surajustement du classificateur en cas de données d'apprentissage insuffisantes. Une façon de résoudre de tel
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Cayuela, Rafols Marc. "Algorithmic Study on Prediction with Expert Advice : Study of 3 novel paradigms with Grouped Experts." Thesis, KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS), 2018. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-254344.

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Abstract:
The main work for this thesis has been a thorough study of the novel Prediction with Partially Monitored Grouped Expert Advice and Side Information paradigm. This is newly proposed in this thesis, and it extends the widely studied Prediction with Expert Advice paradigm. The extension is based on two assumptions and one restriction that modify the original problem. The first assumption, Grouped, presumes that the experts are structured into groups. The second assumption, Side Information, introduces additional information that can be used to timely relate predictions with groups. Finally, the r
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Pham, Trung-Kien. "Étude et conception de réseaux transmetteurs reconfigurables en bande Ka." Thesis, Rennes 1, 2017. http://www.theses.fr/2017REN1S065.

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Abstract:
Dans les systèmes de communication et de détection sans fil, l'antenne est un élément indispensable pour transformer l'énergie électrique en ondes électromagnétiques rayonnée dans l'espace, et vice versa. Les antennes sont utilisées dans de nombreux dispositifs militaires et civils, tels que les radars (SAR, secteur automobile, détection de débris, etc.), les instruments biomédicaux, les systèmes de télécommunication (téléphones mobiles, stations de base) pour les communications point à multi-point ou point à point par exemple. Les antennes jouent aussi un rôle essentiel pour le développement
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Delestre, Cyrile. "Géolocalisation d'émetteurs en une étape : Algorithmes et performances." Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2016. http://www.theses.fr/2016SACLN006/document.

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Abstract:
Le contexte de cette thèse est celui de la géolocalisation d'émetteurs (estimation de la position dans l’espace) de radiocommunication à partir de plusieurs stations multi-capteur qui sont spatialement éloignées. Les méthodes conventionnelles de géolocalisation telles que la triangulation sont en 2 étapes (la première étape estime des paramètres intermédiaires et la seconde étape "fusionne" ces mesures effectuées sur plusieurs stations afin de fournir la position des émetteurs). Les méthodes en 1 étape quant à elles utilisent les observations issues de toutes les antennes pour estimer directem
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Steinberg, David. "Otimização da largura de banda de ganho de um amplificador Raman na banda "O" baseada em algoritmo genético." Universidade Presbiteriana Mackenzie, 2011. http://tede.mackenzie.br/jspui/handle/tede/1401.

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Abstract:
Made available in DSpace on 2016-03-15T19:37:35Z (GMT). No. of bitstreams: 1 David Steinberg.pdf: 1201176 bytes, checksum: 38de6b0554611de53adf67ca19a556a1 (MD5) Previous issue date: 2011-01-28<br>In this work, the O-band discrete Raman amplifier gain bandwidth optimization using genetic algorithm of a commercial simulator is carried out. The main objective of the study was to optimize the wide Raman amplifier gain bandwidth obtaining values of gain variation less than 0.5 dB. Using a fiber DCF (Dispersion Compensating Fiber) as Raman amplifier medium, the pump number was varied and the gain
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Gómez-Villouta, Giglia. "Méthodes heuristiques pour le problème de placement sur bande en deux dimensions." Angers, 2010. http://www.theses.fr/2010ANGE0022.

Full text
Abstract:
Les problèmes de placement sont généralement NP-difficiles, ou NP-complets suivant l'objectif à atteindre. Il s'agit ici de positionner un ensemble d'objets dans un ou plusieurs “container(s)”, de dimensions données ou de hauteur infinie, en respectant des contraintes liées à certaines caractéristiques (poids, quantité, rotation, équilibre, découpe guillotine. . . ). Ces problèmes ont de nombreuses applications pratiques. Les stratégies de résolution les plus efficaces sont généralement les méthodes approchées, en particulier la recherche locale. Dans cette thèse, nous nous intéressons à un pr
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Fialho, Álvaro. "Selection Adaptative d'Operateurs pour l'Optimisation." Phd thesis, Université Paris Sud - Paris XI, 2010. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00578431.

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Abstract:
Les Algorithmes Évolutionnaires sont des algorithmes d'optimisation qui ont déjà montré leur efficacité dans plusieurs domaines; mais leur performance dépend du réglage de plusieurs paramètres. Cette thèse est consacrée au développement de techniques pour automatiser ce réglage par le biais de l'apprentissage automatique. Plus spécifiquement, nous avons travaillé sur un sous-problème: étant donné un ensemble d'opérateurs, cela consiste à choisir lequel doit être appliqué pour la génération de chaque nouvelle solution, basé sur la performance connue de chaque opérateur. Cette approche est utili
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Bouton, Eric Albert. "Algorithmes d'allocation de ressources pour des systèmes à interférence." Phd thesis, Télécom ParisTech, 2010. http://pastel.archives-ouvertes.fr/pastel-00005795.

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Abstract:
L'interférence est un phénomène présent dans de nombreux systèmes de communication et est souvent un sérieux frein à leur développement. Une gestion intelligente de ce phénomène est alors nécessaire, afin de limiter son impact négatif. Dans cette thèse, nous avons abordé trois sujets liés à sa présence. Dans la première partie, de façon à augmenter le débit de transmission dans les systèmes à ultra large bande basés sur des impulsions brèves, nous proposons d'attribuer plusieurs codes à saut temporel au même utilisateur. Ceci génère un nouveau type d'interférence associée aux codes supplémenta
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Bouton, Eric. "Algorithmes d'allocation de ressources pour des systèmes à interférence." Paris, Télécom ParisTech, 2010. http://www.theses.fr/2010ENST0002.

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Abstract:
L'interférence est un phénomène présent dans de nombreux systèmes de communication et est souvent un sérieux frein à leur développement. Une gestion intelligente de ce phénomène est alors nécessaire, afin de limiter son impact négatif. Dans cette thèse, nous avons abordé trois sujets liés à sa présence. Dans la première partie, de façon à augmenter le débit de transmission dans les systèmes à ultra large bande basés sur des impulsions brèves, nous proposons d'attribuer plusieurs codes à saut temporel au même utilisateur. Ceci génère un nouveau type d'interférence associée aux codes supplémenta
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Zaarour, Farah. "Channel estimation algorithms for OFDM in interference scenarios." Thesis, Lille 1, 2015. http://www.theses.fr/2015LIL10105/document.

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Abstract:
La rareté du spectre radio et la demande croissante de bande passante rendent l'optimisation de l'utilisation du spectre essentiel. Tandis qu'une efficacité maximale devrait être atteinte, un niveau minimal d'interférence devrait être maintenu. L’OFDM a été retenu comme un schéma de modulation dans plusieurs normes sans fil. L'estimation de canal est une tâche fondamentale dans les systèmes OFDM et elle devient plus difficile en présence d'interférence. Dans cette thèse, notre objectif est de proposer des algorithmes d'estimation de canal pour les systèmes OFDM en présence d’interférence, où l
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Djouob, Charles. "Contribution à la synthèse des filtres microondes par une méthode de prédiction fondée sur des données expérimentales : application à la technologie microruban suspendu." Limoges, 1990. http://www.theses.fr/1990LIMO4001.

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Bouzegzi, Abdelaziz. "Algorithmes de discrimination de signaux pour la radio cognitive." Paris, Télécom ParisTech, 2009. http://www.theses.fr/2009ENST0048.

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Abstract:
Dans le contexte de la Radio Cognitive, la reconnaissance des systèmes radio relève d’une grande importance (e. G. , Wifi, Wimax, 3GPP/LTE, DVB-T). Nous proposons d’étudier ce problème en se focalisant sur les systèmes basés sur la modulation OFDM largement utilisés actuellement. Nous avons noté que les standards existants diffèrent dans la valeur de l’espacement inter-porteuses utilisée. Par conséquent, nous avons développé des algorithmes qui se basent sur l’estimation de ce paramètre pour réaliser la reconnaissance aveugle du système intercepté. Les approches issues de la littérature et bas
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Allmendinger, Richard. "Tuning evolutionary search for closed-loop optimization." Thesis, University of Manchester, 2012. https://www.research.manchester.ac.uk/portal/en/theses/tuning-evolutionary-search-for-closedloop-optimization(d54e63e2-7927-42aa-b974-c41e717298cb).html.

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Abstract:
Closed-loop optimization deals with problems in which candidate solutions are evaluated by conducting experiments, e.g. physical or biochemical experiments. Although this form of optimization is becoming more popular across the sciences, it may be subject to rather unexplored resourcing issues, as any experiment may require resources in order to be conducted. In this thesis we are concerned with understanding how evolutionary search is affected by three particular resourcing issues -- ephemeral resource constraints (ERCs), changes of variables, and lethal environments -- and the development of
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Paraschakis, Dimitris. "Algorithmic and Ethical Aspects of Recommender Systems in e-Commerce." Licentiate thesis, Malmö universitet, Fakulteten för teknik och samhälle (TS), 2018. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:mau:diva-7792.

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Abstract:
Recommender systems have become an integral part of virtually every e-commerce application on the web. These systems enable users to quickly discover relevant products, at the same time increasing business value. Over the past decades, recommender systems have been modeled using numerous machine learning techniques. However, the adoptability of these models by commercial applications remains unclear. We assess the receptiveness of the industrial sector to algorithmic contributions of the research community by surveying more than 30 e-commerce platforms, and experimenting with various recommend
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Rippl, Michael [Verfasser], Thomas [Akademischer Betreuer] Huckle, Bruno [Gutachter] Lang, and Thomas [Gutachter] Huckle. "Parallel Algorithms for the Solution of Banded Symmetric Generalized Eigenvalue Problems / Michael Rippl ; Gutachter: Bruno Lang, Thomas Huckle ; Betreuer: Thomas Huckle." München : Universitätsbibliothek der TU München, 2020. http://d-nb.info/1230985379/34.

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Chaux, Caroline. "Analyse en ondelettes M-bandes en arbre dual : application à la restauration d'images." Phd thesis, Université de Marne la Vallée, 2006. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00714292.

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Abstract:
Cette thèse porte sur les décompositions en ondelettes M-bandes en arbre dual ainsi que sur leur application à l'analyse et la restauration d'images. Ces décompositions permettent d'obtenir une analyse multi-échelles, directionnelle et locale des images. Elles s'inscrivent donc dans la perspective de travaux récents visant à mieux représenter les informations géométriques (textures, contours) et les préserver lors de traitements. Ce travail s'appuie sur les travaux antérieurs de N. Kingsbury et I. Selesnick portant sur la construction de décompositions en ondelettes formant des paires de Hilbe
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Ouarch, Mohamed. "Sciences informatiques et technologies tridimensionnelles au service de l'art illustratif et séquentiel." Electronic Thesis or Diss., Paris 8, 2020. http://www.theses.fr/2020PA080037.

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Abstract:
Dans cette thèse je propose d’exploiter sur la base de méthodes nouvelles les possibilités quasi infinies offertes par la 3D et les algorithmes. De quoi s’agit plus exactement ? Il s’agit de mettre sur le même plan la puissance créatrice de la 2D (illustration, Artworks, bande dessinée), calquée sur la 3D et ses interfaces de programmations. En d’autres termes, il s’agit de permettre de produire ou de créer des dessins et des illustrations numériques comparables à la 2D traditionnelle en termes d’effets et de styles.Jusqu’ici l’esthétique 3D se trouvait limitée par rapport à certains procédés
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Attalah, Samir. "Amélioration des performances des algorithmes LMS 1-D et 2-D : utilisation des techniques de décomposition en ondelettes, en sous-bandes et filtrage rapide." Bordeaux 1, 1996. http://www.theses.fr/1996BOR10666.

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Abstract:
La these porte sur l'amelioration des performances des algorithmes de type gradient-stochastique (dit lms) 1-d et 2-d par l'utilisation de techniques de decomposition en ondelettes orthogonales, en sous-bandes et du filtrage rapide. Dans le premier cas (lms 1-d), l'application de la transformee en ondelettes au signal d'entree, suppose colore, suivi d'une normalisation de l'energie des coefficients obtenus permet d'ameliorer le conditionnement de sa matrice d'autocorrelation et d'accelerer ainsi la convergence du lms 1-d. En plus de l'etude de ce type d'algorithme, nous proposons quelques vers
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Elias, Jocelyne. "Allocation dynamique de la bande passante dans les réseaux à qualité de service." Paris 6, 2006. http://www.theses.fr/2006PA066169.

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Jin, Yan. "Hybrid metaheuristic algorithms for sum coloring and bandwidth coloring." Thesis, Angers, 2015. http://www.theses.fr/2015ANGE0062/document.

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Abstract:
Le problème de somme coloration minimum (MSCP) et le problème de coloration de bande passante (BCP) sont deux généralisations importantes du problème de coloration des sommets classique avec de nombreuses applications dans divers domaines, y compris la conception de circuits imprimés, la planication, l’allocation de ressource, l’affectation de fréquence dans les réseaux mobiles, etc. Les problèmes MSCP et BCP étant NP-difficiles, les heuristiques et métaheuristiques sont souvent utilisées en pratique pour obtenir des solutions de bonne qualité en un temps de calcul acceptable. Cette thèse est
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