Le laboratoire LGI2A (Laboratoire de Génie Informatique et d’Automatique de l’Artois) est une équipe d’accueil du ministère de l’éducation nationale, de l’enseignement supérieur et de la recherche (UR 3926). Ce laboratoire créé en 2000, regroupe actuellement une quinzaine d’enseignants-chercheurs (...)
Notre objectif est de prendre en compte les aspects économiques, sociaux et environnementaux dans la planification des processus que l’on rencontre dans les chaînes logistiques, la logistique et la gestion de production.
Dans ce domaine, nous cherchons grâce aux nouvelles avancées des technologies de l’information et de la communication à améliorer les déplacements des personnes.
Le thème Décision et Fusion d’Informations (DFI) s’occupe de problèmes d’aide à la décision en présence d’informations imparfaites. L’outil principalement utilisé est la théorie des fonctions de croyance de Dempster-Shafer, étendant la théorie des probabilités en représentant les degrés de croyance par des mesures non additives
Le thème Optimisation des Systèmes Complexes (OptiSCo) concentre ses efforts principalement sur les méthodes de résolution de problèmes réputés difficiles à résoudre et souvent de nature combinatoire que l’on rencontre dans les systèmes logistiques.
Le 6 mai 2025 à 14h00.
Titre : Hyperheuristiques de génération pour les problèmes d’ordonnancement multi-objectif.
Le 1er avril 2025 à 13h00.
Titre (uniquement en anglais) : Robust Classification in Bayesian Neural Networks.
DI MARIA Andrea, maître de conférences à Université de Liège (Belgique), sera en visite au LGI2A du 25 mars 2025 au 28 mars 2025
Le 27 mars 2025 à 10h00.
Titre : Analyse de la durabilité par l’Analyse du Cycle de Vie (ACV) : méthodes, applications et perspectives de collaborations.
2ème place (ex-aequo) du prix IJAR des meilleurs articles à BELIEF 2024 décernée à l’article "Tuan-Anh Vu, Sohaib Afifi, Éric Lefèvre and Frédéric Pichon. Optimization under Severe Uncertainty : a Generalized Minimax Regret Approach for Problems with Linear Objectives”.
Prix du meilleur article étudiant (ex-aequo) décerné à Tuan-Anh Vu pour l’article "T.-A. Vu, S. Afifi, É. Lefèvre and F. Pichon. Une approche généralisée du regret minimax pour des problèmes d’optimisation sous incertitude sévère avec objectifs linéaires"
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