Denis Robilliard - Recherche/Research

Mon thème de recherche : les algorithmes évolutionnaires.

Je m'intéresse notamment aux algorithmes génétiques et plus particulièrement à la programmation génétique, et aussi aux systèmes inspirés des colonies de fourmis. Nous avons appliqué ces algorithmes à la résolution de problèmes inverses en imagerie satellitale (couleur de l'eau, PAR, reconnaissance de motifs), aux problèmes d'optimisation combinatoire (voyageur de commerce, affectation quadratique, planning de tâches, répartition adaptative de la charge sur un reseau d'ordinateurs), et à la fouille de données. Quelques exemples sont donnés sur ce poster.

I study genetic algorithms, more particularly genetic programming, and also bio-inspired algorithms such as ants colony systems. Genetic Programming has been applied to solve satellite imagery problems (ocean color, PAR), and genetic algorithms, ants algorithms and meta-heuristics have been applied to combinatorial optimisation (TSP, QAP, Job Shop), and to data mining.

Publications et communications / scientific publications and talks :

ici / here

Composition du groupe de travail « algorithmes évolutionnaires » / the "evolutionary computation" team :

Cyril Fonlupt, MC habilité
Denis Robilliard, MC
Virginie Marion, MC
Olivier Roux, docteur
Gregory Paris, doctorant

Collaborations :

Laboratoire Interdisciplinaire de Sciences de l'Environnement (LISE), ULCO, Wimereux : pour l'étude des problèmes inverses de la couleur de l'eau et du PAR, à partir d'images satellitales SeaWiFS et MERIS.
Ifremer Nantes, Brest : pour la recherche de motifs révélant des structures méso-échelle sur des images satellitales et sur des données de simulation hydrographique.
Laboratoire d'Informatique Fondamentale de Lille (LIFL) : pour l'étude des problème d'optimisation combinatoire et la fouille de données.
CMAP-X / INRIA : pour le développement de la librairie Evolutionary Objects (EO) et des outils afférents.

Documents :

Exposé de Bill Langdon aux JETs'13 : exposé, gif1, gif2

La Programmation Génétique : cours introductif présenté lors des Journées Evolutionnaires Trimestrielles JET 5 à l'Université Paris-V (disponible aussi en fichier .ppt)

Backwarding : overfitting control in a GP remote sensing application : Exposé lors de la conférence Artificial Evolution 2001

Apprentissage Automatique Supervisé, Boosting et Programmation Génétique : exposé en DEA-MOSC, déc 2002, Université du Littoral-Côte d'Opale fichier .ppt)

Tutoriel de Martin Pelikan sur les algorithmes à estimation de distribution

Liens :

Recherche de références scientifiques : http://citeseer.nj.nec.com/cs
Archive Algorithmes Génétiques : http://www.aic.nrl.navy.mil/galist/
Archive Programmation Génétique : http://www.genetic-programming.org/
Ressource Apprentissage Automatique : http://www.ai.univie.ac.at/oefai/ml/ml-resources.html
Machines à support de vecteurs : http://www-ai.cs.uni-dortmund.de/SOFTWARE/SVM_LIGHT/svm_light.eng.html
Satellite SeaWiFS (nasa) : http://seawifs.gsfc.nasa.gov/SEAWIFS.html