Connectionists: Funded PhD Position in Operational Research and Machine Learning

[Jérémie Cabessa]

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English version
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Offer: 	Funded PhD Position in Operational Research and Machine Learning
Institutions:	Universities of Versailles (UVSQ) – Paris-Saclay & DCBrain
Deadline:		10 Octobre 2023
Contraint:		Due to time contraints, we will privilege applications from people already working in France

Dear colleagues,

The laboratories DAVID of UVSQ Paris-Sacaly together with the DCBrain company (https://dcbrain.com/) offers a 3-year funded PhD position in the fields of Operational Research and Machine Learning.

The project is entitled “Machine Learning and Meta-Optimization: A Hybrid Approach to Operational Research in Logistics” and concerns the combination of heuristic and learning methods for logistics problem in operational research. The application deadline is the 10 October 2023.

Due to time contraints, we will privilege applications from people already working in France.

To apply, please send your CV by email to Jérémie Cabessa and Yann Strozecki: 
yann.strozecki[at]uvsq.fr, jeremie.cabessa[at]uvsq.fr

The details of the project, working conditions and candidate requirements are provided below.

Thank you and best regards.

Offer: 1 funded PhD position in operational research and learning at the laboratory DAVID from the Universities of Versailles – Paris-Saclay, in collaboration with the company DCBrain: https://dcbrain.com/

Title and Abstract: Machine Learning and Metaoptimization: A Hybrid Approach to Operational Research in Logistics

We consider is a realistic variant of the Vehicle Routing Problem (VRP) – a problem known to be NP-complete – but which remains extensively studied in practice. In our case, the problematic comes along with many additional constraints, like cost, pollution, means of transportation, type of goods, capacity, etc. The approach currently adopted by DCBrain consists in simple heuristics from operations research, such as simulated annealing and greedy algorithms. The parameters of these heuristics are then optimized with respect to the size of the inputs. The objective of this PhD thesis is to combine learning methods with current heuristics, in order to improve them in terms of both computation time and quality of results. This approach fits within a current and relevant line of research in combinatorial optimization. 

Funding information: 3 year scholarship from the ADEME (Agence de l'environnement et de la maîtrise de l'énergie), in accordance with the French standards regarding PhD salaries.

Deadline: 01 October 2023.

Application details: Please send your CV by email to Jérémie Cabessa and Yann Strozecki at: jeremie.cabessa[at]uvsq.fr, yann.strozecki[at]uvsq.fr


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Version française
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Offre de thèse:	Offre de thèse en recherche opérationnelle et machine learning
Institutions:	Université de Versailles (UVSQ) – Paris-Saclay & DCBrain
Date limite:	10 octobre 2023
Contrainte:	Pour des raisons de calendrier, nous privilégions les postulations personnes qui se trouvent déjà sur le territoire français.

Chers collègues,

Les laboratoires DAVID de l'UVSQ Paris-Sacaly en collaboration avec la société DCBrain (https://dcbrain.com/) proposent une thèse financée en 3 ans dans les domaines de la recherche opérationnelle et du machine learning.

Le projet s'intitule “Machine learning et métaoptimisation: une approche hybride pour la recherche opérationnelle en logistique” et concerne la combinaison de méthodes heuristiques et de techniques d’apprentissage pour un problème logistique en recherche opérationnelle. La date limite de candidature est le 10 octobre 2023.

Pour des raisons de calendrier, nous privilégions les postulations personnes qui se trouvent déjà sur le territoire français.

Pour postuler, merci d'adresser votre CV par mail à Jérémie Cabessa et Yann Strozecki:
yann.strozecki[at]uvsq.fr, jeremie.cabessa[at]uvsq.fr

Les détails du projet, les conditions de travail et les exigences des candidats sont décrites ci-dessous.

Merci beaucoup.

Offre: Offre de thèse financée en recherche opérationnelle et machine learning au laboratoire DAVID de l’Universités de Versailles – Paris-Saclay, en collaboration avec la société DCBrain : https://dcbrain.com/

Titre et résumé: Apprentissage automatique et métaoptimisation : une approche hybride de la recherche opérationnelle en logistique

Nous considérons une variante réaliste du problème de routage de véhicules (VRP) – un problème connu pour être NP-complet – mais qui demeure largement étudié en pratique. Dans notre cas, la problématique s'accompagne de nombreuses contraintes supplémentaires, telle que le coût, la pollution, les moyens de transport, le type de marchandises, la capacité des véhicules, etc. L'approche actuellement adoptée par DCBrain consiste en l’utilisation d’heuristiques simples issues de la recherche opérationnelle, telles que le recuit simulé et les algorithmes gloutons. Les paramètres de ces heuristiques sont alors optimisés par rapport à la taille des entrées. L'objectif de cette thèse est de combiner des méthodes d'apprentissage avec les heuristiques actuelles, afin d’améliorer le temps de calcul et la qualité des résultats. Cette approche s'inscrit dans une ligne de recherche très actuelle en optimisation combinatoire.

Informations sur le financement: Bourse de 3 ans de l'ADEME (Agence de l'environnement et de la maîtrise de l'énergie), conformément aux normes françaises en matière de rémunération salariale.

Date limite: 01 octobre 2023.

Candidature: Merci d'adresser votre CV par mail à Jérémie Cabessa et Yann Strozecki à: jeremie.cabessa[at]uvsq.fr, yann.strozecki[at]uvsq.fr
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