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Dissertations / Theses on the topic 'Algorithmes online'

Author: Grafiati
Published: 25 May 2024
Last updated: 31 July 2025

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1

Sentenac, Flore. "Learning and Algorithms for Online Matching." Electronic Thesis or Diss., Institut polytechnique de Paris, 2023. http://www.theses.fr/2023IPPAG005.

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Abstract:
Cette thèse se concentre principalement sur les problèmes d'appariement en ligne, où des ensembles de ressources sont alloués séquentiellement à des flux de demandes. Nous les traitons à la fois du point de vue de l'apprentissage en ligne et de l'analyse compétitive, toujours lorsqueEn ce qui concerne l'apprentissage en ligne, nous étudions comment la structure spécifique de l'appariement influence l'apprentissage dans la première partie, puis comment les effets de report dans le système affectent ses performances.En ce qui concerne l'analyse compétitive, nous étudions le problème de l'apparie
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2

Liu, Ming. "Design and Evaluation of Algorithms for Online Machine Scheduling Problems." Phd thesis, Ecole Centrale Paris, 2009. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00453316.

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Abstract:
Dans cette thèse, nous proposons et évaluons des algorithmes pour résoudre des problèmes d'ordonnancement en ligne. Pendant des décennies, les études en ordonnancement considèrent des modèles déterministes où toutes les informations nécessaires pour la définition du problème sont supposées connues à l'avance. Cette hypothèse n'est généralement pas réaliste. Ceci a motivé les études sur l'ordonnancement en ligne. Dans un problème d'ordonnancement en ligne, un algorithme doit prendre des décisions sans connaissance du futur. L'analyse compétitive est généralement la méthode utilisée pour évaluer
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3

Jin, Shendan. "Online computation beyond standard models." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2020. http://www.theses.fr/2020SORUS152.

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Abstract:
Dans le cadre standard du calcul en ligne, l’entrée de l’algorithme n’est pas entièrement connue à l’avance, mais elle est révélée progressivement sous forme d’une séquence de requêtes. Chaque fois qu'une requête arrive, l'algorithme en ligne doit prendre des décisions irrévocables pour servir la demande, sans connaissance des requêtes futures. Dans le domaine des algorithmes en ligne, le cadre standard utilisé pour évaluer les performances des algorithmes en ligne est l’analyse compétitive. De manière informelle, le concept d’analyse compétitive consiste à comparer les performances d’un algor
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4

Ben, Mazziane Younes. "Analyse probabiliste pour le caching." Electronic Thesis or Diss., Université Côte d'Azur, 2024. http://www.theses.fr/2024COAZ4014.

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Abstract:
Les caches sont de petites mémoires qui accélèrent la récupération des données. L'un des objectifs des politiques de mise en cache est de sélectionner le contenu du cache afin de minimiser le temps de réponse aux requêtes d'objets. Un problème plus général permet de répondre approximativement à la requête d'un objet par un objet similaire mis en cache. Ce concept, appelé "mise en cache par similarité", s'avère utile pour les systèmes de recommandation. L'objectif est de minimiser le temps de latence tout en fournissant des réponses satisfaisantes. La compréhension théorique des algorithmes de
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5

Liu, Ming Chu Chengbin. "Design and Evaluation of Algorithms for Online Machine Scheduling Problems." S. l. : S. n, 2009. http://theses.abes.fr/2009ECAP0028.

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6

Nouinou, Hajar. "Ordonnancement semi-online sur machine unitaire pour l’industrie du futur." Thesis, Troyes, 2021. http://www.theses.fr/2021TROY0028.

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Abstract:
Nous étudions la valeur de l’information dans des problèmes d’ordonnancement semi-online sur machine unitaire. Nous proposons ainsi des algorithmes semi-online pour résoudre ces problèmes et nous évaluons leurs performances. Contrairement aux problèmes d’ordonnancement classiques offline où le décideur connaît toutes les caractéristiques de l’instance à ordonnancer, dans les problèmes d’ordonnancement online ou semi-online la prise de décision est effectuée sans aucune information ou uniquement avec des informations partielles sur l’instance. Notre travail consiste à distinguer les information
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7

Renault, Marc Paul. "Lower and upper bounds for online algorithms with advice." Paris 7, 2014. http://www.theses.fr/2014PA077196.

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Abstract:
Les algorithmes en ligne fonctionnent dans un contexte où l'entrée est révélé au fur et à mesure du temps; chaque morceau révélé est appelé une demande. Après réception de chaque demahde, les algorithmes en ligne doivent prendre une action avant que la prochaine demande soit révélée, c'est-à-dire que les algorithmes en ligne doivent prendre une décision irrévocable basée sur les demandes déjà révélées sans aucune connaissance des demandes à venir. Le but est d'optimiser une fonction de coût dépendante de l'entrée. L'analyse compétitive est la méthode standard utilisée pour analyser la qualité
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8

Teiller, Alexandre. "Aspects algorithmiques de l'optimisation « multistage »." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2020. http://www.theses.fr/2020SORUS471.

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Abstract:
En optimisation combinatoire classique, étant donné une instance d’un problème, il est demandé de trouver une bonne solution réalisable. Cependant, dans de nombreux cas, les données peuvent évoluer au cours du temps et il est demandé de résoudre une séquence d’instances. Gupta et al. (2014) et Eisenstat et al. (2014) ont proposé un modèle multistage où étant donné un horizon de temps, l’entrée est une séquence d’instances (une pour chaque pas de temps), et l’objectif est de trouver une séquence de solutions (une pour chaque pas de temps) qui atteindrait un compromis entre la qualité des soluti
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Vallée, Sven. "Algorithmes d’optimisation pour un service de transport partagé à la demande." Thesis, Université de Lorraine, 2019. http://www.theses.fr/2019LORR0063.

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Abstract:
L'objectif de cette thèse est de proposer des algorithmes d'optimisation efficaces pour un système de tranport en commun à la demande proposé par Padam Mobility, une start-up Parisienne. Après avoir modélisé le problème comme un DARP dynamique, trois modules d'optimisation sont présentés : un module online destiné à répondre aux requêtes en temps réel, un module de réinsertion pour insérer les requêtes rejetées par le module online et enfin un module offline basé sur une métaheuristique permettant d'optimiser en continue les itinéraires<br>The purpose of this thesis is to propose efficient opt
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10

Lu, Wei. "Μéthοdes stοchastiques du secοnd οrdre pοur le traitement séquentiel de dοnnées massives". Electronic Thesis or Diss., Normandie, 2024. http://www.theses.fr/2024NORMIR13.

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Abstract:
Avec le développement rapide des technologies et l'acquisition de données de plus en plus massives, les méthodes capables de traiter les données de manière séquentielle (en ligne) sont devenues indispensables. Parmi ces méthodes, les algorithmes de gradient stochastique se sont imposés pour estimer le minimiseur d'une fonction exprimée comme l'espérance d'une fonction aléatoire. Bien qu'ils soient devenus incontournables, ces algorithmes rencontrent des difficultés lorsque le problème est mal conditionné. Dans cette thèse, nous nous intéressons sur les algorithmes stochastiques du second ordre
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Jankovic, Anja. "Towards Online Landscape-Aware Algorithm Selection in Numerical Black-Box Optimization." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2021. http://www.theses.fr/2021SORUS302.

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Abstract:
Les algorithmes d'optimisation de boîte noire (BBOA) sont conçus pour des scénarios où les formulations exactes de problèmes sont inexistantes, inaccessibles, ou trop complexes pour la résolution analytique. Les BBOA sont le seul moyen de trouver une bonne solution à un tel problème. En raison de leur applicabilité générale, les BBOA présentent des comportements différents lors de l'optimisation de différents types de problèmes. Cela donne un problème de méta-optimisation consistant à choisir l'algorithme le mieux adapté à un problème particulier, appelé problème de sélection d'algorithmes (AS
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Vallée, Sven. "Algorithmes d’optimisation pour un service de transport partagé à la demande." Electronic Thesis or Diss., Université de Lorraine, 2019. http://www.theses.fr/2019LORR0063.

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Abstract:
L'objectif de cette thèse est de proposer des algorithmes d'optimisation efficaces pour un système de tranport en commun à la demande proposé par Padam Mobility, une start-up Parisienne. Après avoir modélisé le problème comme un DARP dynamique, trois modules d'optimisation sont présentés : un module online destiné à répondre aux requêtes en temps réel, un module de réinsertion pour insérer les requêtes rejetées par le module online et enfin un module offline basé sur une métaheuristique permettant d'optimiser en continue les itinéraires<br>The purpose of this thesis is to propose efficient opt
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Akhavanfoomani, Aria. "Derivative-free stochastic optimization, online learning and fairness." Electronic Thesis or Diss., Institut polytechnique de Paris, 2023. http://www.theses.fr/2023IPPAG001.

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Abstract:
Dans cette thèse, nous étudions d'abord le problème de l'optimisation d'ordre zéro dans le cadre actif pour des fonctions lisses et trois classes différentes de fonctions : i) les fonctions qui satisfont la condition de Polyak-Łojasiewicz, ii) les fonctions fortement convexes, et iii) la classe plus large des fonctions non convexes fortement lisses.De plus, nous proposons un nouvel algorithme basé sur la randomisation de type l1, et nous étudions ses propriétés pour les fonctions convexes Lipschitz dans un cadre d'optimisation en ligne. Notre analyse est due à la dérivation d'une nouvelle inég
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Schroeder, Pascal. "Performance guaranteeing algorithms for solving online decision problems in financial systems." Electronic Thesis or Diss., Université de Lorraine, 2019. http://www.theses.fr/2019LORR0143.

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Abstract:
Cette thèse contient quelques problèmes de décision financière en ligne et des solutions. Les problèmes sont formulés comme des problèmes en ligne (OP) et des algorithmes en ligne (OA) sont créés pour résoudre. Comme il peut y avoir plusieurs OAs pour le même OP, il doit y avoir un critère afin de pouvoir faire des indications au sujet de la qualité d’un OA. Dans cette thèse ces critères sont le ratio compétitif (c), la différence compétitive (cd) et la performance numérique. Un OA qui a un c ou cd plus bas qu’un autre est à préférer. Un OA qui possède le c le plus petit est appelé optimal. No
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Fersula, Jérémy. "Swarm Robotics : distributed Online Learning in the realm of Active Matter." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2023. http://www.theses.fr/2023SORUS494.

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Abstract:
Avec la miniaturisation des composants électroniques et l’augmentation des performances des CPU / GPU modernes, il devient techniquement possible de développer de petits robots capables de travailler en essaims de centaines ou de milliers d’unités. Lorsque l’on considère des systèmes composés d’un grand nombre de robots indépendants en interaction, l’individualité s’efface devant le collectif, et le comportement global de l’ensemble doit émerger de règles locales. Comprendre la dynamique d’un grand nombre d’unités en interaction devient une connaissance clé pour concevoir des essaims robotique
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Alinia, Bahram. "Optimal resource allocation strategies for electric vehicles in smart grids." Thesis, Evry, Institut national des télécommunications, 2018. http://www.theses.fr/2018TELE0012/document.

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Abstract:
Avec les préoccupations environnementales croissantes liées aux émissions de carbone et la chute rapide des prix des batteries, la part de marché des véhicules électriques (EV) augmente rapidement. Le nombre croissant de EV ainsi que les progrès sans précédent dans la capacité de la batterie et de la technologie entraîne une augmentation drastique de la demande totale d'énergie destinée aux véhicules électriques. Cette forte demande de charge rend complexe le problème de planification de la charge. Même en prenant avantage de la propriété reportable des demandes de charge et d'une planificatio
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Jégou, Arnaud. "Réseaux sociaux implicites et explicites, exploiter leur puissance grâce à la décentralisation." Thesis, Rennes 1, 2014. http://www.theses.fr/2014REN1S069/document.

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Abstract:
La personnalisation de contenu est devenu une fonctionnalité cruciale sur Internet, car elle aide les utilisateurs à filtrer le contenu qu'ils ne trouvent pas intéressant. Ces systèmes collectent une grande quantité de données pour fournir un service efficace. Cela implique que les utilisateurs perdent le contrôle sur leurs données, ce qui pose un problème de respect de la vie privée. Les systèmes pair-à-pair (P2P) offrent une intéressante alternative aux services centralisés. Dans ces systèmes, chaque utilisateur est responsable de ses données et contrôle lesquelles sont utilisées par le syst
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Labernia, Fabien. "Algorithmes efficaces pour l’apprentissage de réseaux de préférences conditionnelles à partir de données bruitées." Thesis, Paris Sciences et Lettres (ComUE), 2018. http://www.theses.fr/2018PSLED018/document.

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Abstract:
La croissance exponentielle des données personnelles, et leur mise à disposition sur la toile, a motivé l’émergence d’algorithmes d’apprentissage de préférences à des fins de recommandation, ou d’aide à la décision. Les réseaux de préférences conditionnelles (CP-nets) fournissent une structure compacte et intuitive pour la représentation de telles préférences. Cependant, leur nature combinatoire rend leur apprentissage difficile : comment apprendre efficacement un CP-net au sein d’un milieu bruité, tout en supportant le passage à l’échelle ?Notre réponse prend la forme de deux algorithmes d’ap
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Peel, Thomas. "Algorithmes de poursuite stochastiques et inégalités de concentration empiriques pour l'apprentissage statistique." Thesis, Aix-Marseille, 2013. http://www.theses.fr/2013AIXM4769/document.

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Abstract:
La première partie de cette thèse introduit de nouveaux algorithmes de décomposition parcimonieuse de signaux. Basés sur Matching Pursuit (MP) ils répondent au problème suivant : comment réduire le temps de calcul de l'étape de sélection de MP, souvent très coûteuse. En réponse, nous sous-échantillonnons le dictionnaire à chaque itération, en lignes et en colonnes. Nous montrons que cette approche fondée théoriquement affiche de bons résultats en pratique. Nous proposons ensuite un algorithme itératif de descente de gradient par blocs de coordonnées pour sélectionner des caractéristiques en cl
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Frery, Jordan. "Ensemble Learning for Extremely Imbalced Data Flows." Thesis, Lyon, 2019. http://www.theses.fr/2019LYSES034.

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Abstract:
L'apprentissage machine est l'étude de la conception d'algorithmes qui apprennent à partir des données d'apprentissage pour réaliser une tâche spécifique. Le modèle résultant est ensuite utilisé pour prédire de nouveaux points de données (invisibles) sans aucune aide extérieure. Ces données peuvent prendre de nombreuses formes telles que des images (matrice de pixels), des signaux (sons,...), des transactions (âge, montant, commerçant,...), des journaux (temps, alertes, ...). Les ensembles de données peuvent être définis pour traiter une tâche spécifique telle que la reconnaissance d'objets, l
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Aliou, Diallo Aoudi Mohamed Habib. "Local matching algorithms on the configuration model." Electronic Thesis or Diss., Compiègne, 2023. http://www.theses.fr/2023COMP2742.

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Abstract:
Nous proposons une alternative à l’approche prévalente dans les algorithmes de mariage en ligne. Basés sur le choix d’un critère de mariage, nous construisons des algorithmes dits locaux. Ces algorithmes sont locaux dans le sens où chacun des individus est tour à tour soumis au critère de mariage choisi. Ce qui nous amène à démontrer que le nombre de sommets qui finissent mariés lorsque chaque individu adopte une stratégie prédéfinie est solution d’une équation différentielle ordinaire. Grâce à cette approche nous prédisons les performances et comparons deux algorithmes/stratégies. Pour émuler
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Li, Le. "Online stochastic algorithms." Thesis, Angers, 2018. http://www.theses.fr/2018ANGE0031.

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Abstract:
Cette thèse travaille principalement sur trois sujets. Le premier concentre sur le clustering en ligne dans lequel nous présentons un nouvel algorithme stochastique adaptatif pour regrouper des ensembles de données en ligne. Cet algorithme repose sur l'approche quasi-bayésienne, avec une estimation dynamique (i.e., dépendant du temps) du nombre de clusters. Nous prouvons que cet algorithme atteint une borne de regret de l'ordre et que cette borne est asymptotiquement minimax sous la contrainte sur le nombre de clusters. Nous proposons aussi une implémentation par RJMCMC. Le deuxième sujet est
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Alinia, Bahram. "Optimal resource allocation strategies for electric vehicles in smart grids." Electronic Thesis or Diss., Evry, Institut national des télécommunications, 2018. http://www.theses.fr/2018TELE0012.

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Abstract:
Avec les préoccupations environnementales croissantes liées aux émissions de carbone et la chute rapide des prix des batteries, la part de marché des véhicules électriques (EV) augmente rapidement. Le nombre croissant de EV ainsi que les progrès sans précédent dans la capacité de la batterie et de la technologie entraîne une augmentation drastique de la demande totale d'énergie destinée aux véhicules électriques. Cette forte demande de charge rend complexe le problème de planification de la charge. Même en prenant avantage de la propriété reportable des demandes de charge et d'une planificatio
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López, Dawn Ricardo José. "Modélisation stochastique et analyse des données pour la diffusion d'information dans les plateformes sociales en ligne." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2023. https://accesdistant.sorbonne-universite.fr/login?url=https://theses-intra.sorbonne-universite.fr/2023SORUS036.pdf.

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Abstract:
Le marketing d'influenceurs est devenu une industrie florissante dont la valeur du marché mondial devrait atteindre 15 milliards de dollars d'ici 2022. Le problème publicitaire auquel ces agences sont confrontées est le suivant : compte tenu d'un budget monétaire, trouver un ensemble d'influenceurs appropriés qui peuvent créer et publier des posts de différents types (par exemple, texte, image, vidéo) pour la promotion d'un produit cible. L'objectif de la campagne est de maximiser à travers une ou plusieurs plateformes sociales en ligne une certaine mesure d'impact d'intérêt, par exemple le no
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Vu, Dong Quan. "Models and solutions of strategic resource allocation problems : approximate equilibrium and online learning in Blotto games." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2020. https://accesdistant.sorbonne-universite.fr/login?url=https://theses-intra.sorbonne-universite.fr/2020SORUS120.pdf.

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Abstract:
Les problèmes d'allocation des ressources sont définis comme les situations concernant les décisions sur la distribution d’un budget limité afin d’optimiser un objectif. Beaucoup d'entre eux impliquent des interactions entre des décideurs compétitifs ; ils peuvent être bien capturés par des modèles de théorie des jeux. Dans cette thèse, nous choisissons d'étudier les jeux d'allocation de ressources. Nous nous concentrons principalement sur le jeu de Colonel Blotto (CB). Dans le jeu CB, deux joueurs compétitifs, chacun ayant un budget fixe, distribuent simultanément leurs ressources vers n cham
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Trippen, Gerhard Wolfgang. "Online exploration and search in graphs /." View abstract or full-text, 2006. http://library.ust.hk/cgi/db/thesis.pl?COMP%202006%20TRIPPE.

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Harrington, Edward, and edwardharrington@homemail com au. "Aspects of Online Learning." The Australian National University. Research School of Information Sciences and Engineering, 2004. http://thesis.anu.edu.au./public/adt-ANU20060328.160810.

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Abstract:
Online learning algorithms have several key advantages compared to their batch learning algorithm counterparts: they are generally more memory efficient, and computationally mor efficient; they are simpler to implement; and they are able to adapt to changes where the learning model is time varying. Online algorithms because of their simplicity are very appealing to practitioners. his thesis investigates several online learning algorithms and their application. The thesis has an underlying theme of the idea of combining several simple algorithms to give better performance. In this thesis we inv
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Shi, Tian. "Novel Algorithms for Understanding Online Reviews." Diss., Virginia Tech, 2021. http://hdl.handle.net/10919/104998.

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Abstract:
This dissertation focuses on the review understanding problem, which has gained attention from both industry and academia, and has found applications in many downstream tasks, such as recommendation, information retrieval and review summarization. In this dissertation, we aim to develop machine learning and natural language processing tools to understand and learn structured knowledge from unstructured reviews, which can be investigated in three research directions, including understanding review corpora, understanding review documents, and understanding review segments. For the corpus-level
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Harrington, Edward Francis. "Aspects of online learning /." View thesis entry in Australian Digital Theses Program, 2004. http://thesis.anu.edu.au/public/adt-ANU20060328.160810/index.html.

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Hung, Yee-shing Regant. "Scheduling online batching systems." Click to view the E-thesis via HKUTO, 2005. http://sunzi.lib.hku.hk/hkuto/record/B34624016.

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Mak, Kin-sum. "Energy efficient online deadline scheduling." Click to view the E-thesis via HKUTO, 2007. http://sunzi.lib.hku.hk/HKUTO/record/B39558277.

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麥健心 and Kin-sum Mak. "Energy efficient online deadline scheduling." Thesis, The University of Hong Kong (Pokfulam, Hong Kong), 2007. http://hub.hku.hk/bib/B39558277.

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Li, Rongbin, and 李榕滨. "New competitive algorithms for online job scheduling." Thesis, The University of Hong Kong (Pokfulam, Hong Kong), 2014. http://hdl.handle.net/10722/197555.

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Abstract:
Job scheduling, which greatly impacts on the system performance, is a fundamental problem in computer science. In this thesis, we study three kinds of scheduling problems, that is, deadline scheduling, due date scheduling, and flow time scheduling. Traditionally, the major concern for scheduling problems is the system performance, i.e. the “Quality of Service" (QoS). Different scheduling problems use different QoS measurements. For deadline scheduling, the most common QoS to optimize is the throughput; for due date scheduling, it is the total quoted lead time; and for flow time scheduling, it
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ALBUQUERQUE, LUIZ FERNANDO FERNANDES DE. "ONLINE ALGORITHMS ANALYSIS FOR SPONSORED LINKS SELECTION." PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO, 2009. http://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/Busca_etds.php?strSecao=resultado&nrSeq=16088@1.

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Abstract:
PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO<br>Links patrocinados são aqueles que aparecem em destaque nos resultados de pesquisas em máquinas de busca na Internet e são grande fonte de receita para seus provedores. Para os anunciantes, que fazem ofertas por palavras-chave para aparecerem em destaque nas consultas dos usuários, são uma oportunidade de divulgação da marca, conquista e manutenção de clientes. Um dos desafios das máquinas de busca neste modelo de negócio é selecionar os anunciantes que serão exibidos a cada consulta de modo a maximizar sua receita em determinado período. E
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Pasteris, S. U. "Efficient algorithms for online learning over graphs." Thesis, University College London (University of London), 2016. http://discovery.ucl.ac.uk/1516210/.

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Abstract:
In this thesis we consider the problem of online learning with labelled graphs, in particular designing algorithms that can perform this problem quickly and with low memory requirements. We consider the tasks of Classification (in which we are asked to predict the labels of vertices) and Similarity Prediction (in which we are asked to predict whether two given vertices have the same label). The first half of the thesis considers non- probabilistic online learning, where there is no probability distribution on the labelling and we bound the number of mistakes of an algorithm by a function of th
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Bonifaci, Vincenzo. "Models and algorithms for online server routing." Doctoral thesis, La Sapienza, 2007. http://hdl.handle.net/11573/917056.

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Cure, Morgane. "Concurrence à l'ère du numérique : exemples dans l'industrie hôtelière." Electronic Thesis or Diss., Institut polytechnique de Paris, 2020. http://www.theses.fr/2020IPPAG013.

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Abstract:
La numérisation croissante de l’économie bouleverse les canaux de distribution des vendeurs et favorise l’émergence de nouveaux acteurs : les plateformes d’intermédiation. Avec elles, le modèle traditionnel de revente laisse place à un modèle d’agence et crée un terrain fertile à différents cas de restrictions verticales. La numérisation grandissante des marchés pousse les autorités de concurrence à questionner et adapter leur analyse économique des pratiques. Cette thèse se concentre sur l’industrie hôtelière qui fait l’objet de plusieurs cas d’espèces. Les pratiques contractuelles telles que
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Fernández, Pérez Iñaki. "Distributed Embodied Evolutionary Adaptation of Behaviors in Swarms of Robotic Agents." Electronic Thesis or Diss., Université de Lorraine, 2017. http://www.theses.fr/2017LORR0300.

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Abstract:
Les essaims de robots sont des systèmes composés d’un grand nombre de robots relativement simples. Du fait du grand nombre d’unités, ces systèmes ont de bonnes propriétés de robustesse et de passage à l’échelle. Néanmoins, il reste en général difficile de concevoir manuellement des contrôleurs pour les essaims de robots, à cause de la grande complexité des interactions inter-robot. Par conséquent, les approches automatisées pour l’apprentissage de comportements d’essaims de robots constituent une alternative attrayante. Dans cette thèse, nous étudions l’adaptation de comportements d’essaim de
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CESARI, TOMMASO RENATO. "ALGORITHMS, LEARNING, AND OPTIMIZATION." Doctoral thesis, Università degli Studi di Milano, 2020. http://hdl.handle.net/2434/699354.

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Abstract:
This thesis covers some algorithmic aspects of online machine learning and optimization. In Chapter 1 we design algorithms with state-of-the-art regret guarantees for the problem dynamic pricing. In Chapter 2 we move on to an asynchronous online learning setting in which only some of the agents in the network are active at each time step. We show that when information is shared among neighbors, knowledge about the graph structure might have a significantly different impact on learning rates depending on how agents are activated. In Chapter 3 we investigate the online problem of multivariate no
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Zhu, Jianqiao, and 朱剑桥. "New results on online job scheduling." Thesis, The University of Hong Kong (Pokfulam, Hong Kong), 2013. http://hub.hku.hk/bib/B50662351.

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Abstract:
This thesis presents several new results on online job scheduling. Job scheduling is a basic requirement of many practical computer systems, and the scheduling behavior directly affects a system’s performance. In theoretical aspect, scheduling scenarios are abstracted into scheduling models, which are studied mathematically. In this thesis, we look into a variety of scheduling models which are under active research. We incorporate these models and organize them into generalized pictures. We first study non-clairvoyant scheduling to minimize weighted flow time on two different multi-process
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Hung, Yee-shing Regant, and 洪宜成. "Scheduling online batching systems." Thesis, The University of Hong Kong (Pokfulam, Hong Kong), 2005. http://hub.hku.hk/bib/B34624016.

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Martin, Alice. "Deep learning models and algorithms for sequential data problems : applications to language modelling and uncertainty quantification." Electronic Thesis or Diss., Institut polytechnique de Paris, 2022. http://www.theses.fr/2022IPPAS007.

Full text
Abstract:
Dans ce manuscrit de thèse, nous développons de nouveaux algorithmes et modèles pour résoudre les problèmes d'apprentissage profond sur de la donnée séquentielle, en partant des problématiques posées par l'apprentissage des modèles de langage basés sur des réseaux de neurones. Un premier axe de recherche développe de nouveaux modèles génératifs profonds basés sur des méthodes de Monte Carlo Séquentielles (SMC), qui permettent de mieux modéliser la diversité du langage, ou de mieux quantifier l'incertitude pour des problèmes de régression séquentiels. Un deuxième axe de recherche vise à facilit
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Fernández, Pérez Iñaki. "Distributed Embodied Evolutionary Adaptation of Behaviors in Swarms of Robotic Agents." Thesis, Université de Lorraine, 2017. http://www.theses.fr/2017LORR0300/document.

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Abstract:
Les essaims de robots sont des systèmes composés d’un grand nombre de robots relativement simples. Du fait du grand nombre d’unités, ces systèmes ont de bonnes propriétés de robustesse et de passage à l’échelle. Néanmoins, il reste en général difficile de concevoir manuellement des contrôleurs pour les essaims de robots, à cause de la grande complexité des interactions inter-robot. Par conséquent, les approches automatisées pour l’apprentissage de comportements d’essaims de robots constituent une alternative attrayante. Dans cette thèse, nous étudions l’adaptation de comportements d’essaim de
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Cunningham, James. "Efficient, Parameter-Free Online Clustering." The Ohio State University, 2020. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=osu1606762403895603.

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Kamphans, Thomas. "Models and algorithms for online exploration and search." [S.l.] : [s.n.], 2006. http://deposit.ddb.de/cgi-bin/dokserv?idn=980408121.

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Birks, Martin David. "Online algorithms for temperature aware job scheduling problems." Thesis, University of Leicester, 2012. http://hdl.handle.net/2381/27686.

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Abstract:
Temperature is an important consideration when designing microprocessors. When exposed to high temperatures component reliability can be reduced, while some components completely fail over certain temperatures. We consider the design and analysis of online algorithms; in particular algorithms that use knowledge of the amount of heat a job will generate. We consider algorithms with two main objectives. The first is maximising job throughput. We show upper and lower bounds for the case where jobs are unit length, both when jobs are weighted and unweighted. Many of these bounds are matching for a
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Zadimoghaddam, Morteza. "Online allocation algorithms with applications in computational advertising." Thesis, Massachusetts Institute of Technology, 2014. http://hdl.handle.net/1721.1/87940.

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Abstract:
Thesis: Ph. D., Massachusetts Institute of Technology, Department of Electrical Engineering and Computer Science, 2014.<br>Cataloged from PDF version of thesis.<br>Includes bibliographical references (pages 99-107).<br>Over the last few decades, a wide variety of allocation markets emerged from the Internet and introduced interesting algorithmic challenges, e.g., ad auctions, online dating markets, matching skilled workers to jobs, etc. I focus on the use of allocation algorithms in computational advertising as it is the quintessential application of my research. I will also touch on the class
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Packer, Heather S. "Evolving ontologies with online learning and forgetting algorithms." Thesis, University of Southampton, 2011. https://eprints.soton.ac.uk/194923/.

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Abstract:
Agents that require vocabularies to complete tasks can be limited by static vocabularies which cannot evolve to meet unforeseen domain tasks, or reflect its changing needs or environment. However, agents can benefit from using evolution algorithms to evolve their vocabularies, namely the ability to support new domain tasks. While an agent can capitalise on being able support more domain tasks, using existing techniques can hinder them because they do not consider the associated costs involved with evolving an agent's ontology. With this motivation, we explore the area of ontology evolution in
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Moon, Kyung Seob. "Consistency Maintenance Algorithms for Multiplayer Online Digital Games." Thesis, Griffith University, 2007. http://hdl.handle.net/10072/367081.

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Abstract:
Multiplayer Online Digital Games (MODIGs) are gaining in popularity because of the strategic sophistication added when games are played against other humans, as opposed to computer artificial intelligence (AI) opponents. However, the actualisation of multiplayer games is not easy, due to their complexity. Multiplayer games are the combined applications of various areas, such as networking, graphics, AI, sound, and process optimisation. Among them, problems related to networking -- such as limitations in data transfer rate, latency, and jitter -- are the most difficult to resolve. Network laten
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Chowuraya, Tawanda. "Online content clustering using variant K-Means Algorithms." Thesis, Cape Peninsula University of Technology, 2019. http://hdl.handle.net/20.500.11838/3089.

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Abstract:
Thesis (MTech)--Cape Peninsula University of Technology, 2019<br>We live at a time when so much information is created. Unfortunately, much of the information is redundant. There is a huge amount of online information in the form of news articles that discuss similar stories. The number of articles is projected to grow. The growth makes it difficult for a person to process all that information in order to update themselves on a subject matter. There is an overwhelming amount of similar information on the internet. There is need for a solution that can organize this similar information into spe
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