17e séminaire POC

SPOC 17 "Advances in Combinatorial Optimization"

Le VENDREDI 19 OCTOBRE 2018

Au laboratoire LIP6 de  Sorbonne Université (ex-UPMC-Paris VI)
Campus Pierre et Marie Curie (Jussieu)
4 place Jussieu (métro Jussieu)

Rotonde 26 - 1er étage - Couloir 25-26 - Salle 105

Sur le thème

"Advances in Combinatorial Optimization"

Ce séminaire est libre d'accès mais merci de vous inscrire
Liste des inscrits

1 Laurent
Alfandari
ESSEC Business School
2 Hassane
AZZI
ENAC
3 Hajer
Ben Fekih
Paris dauphine
4 Pascale
Bendotti
EDF R&D - LIP6 SU
5 Amal
Benhamiche
Orange Labs
6 Philippe
Chrétienne
LIP6
7 Rachid
Cjhelouah
Université Paris-Seine
8 Claudia
D'Ambrosio
CNRS LIX Ecole Polytechnique
9 Ibrahima
Diarrassouba
Université du Havre - Laboratoire LMAH
10 Pierre
FOUILHOUX
LIP6 - Sorbonne Université
11 Fabio
Furini
LAMSADE
12 Cédric
Joncour
Université Le Havre Normandie, Laboratoire LMAH
13 Mohamed Khalil
LABIDI
Université Paris-Dauphine
14 Mathieu
Lacroix
LIPN
15 Jon
LEE
University of Michigan, USA
16 Pedro
Liguori
LAMSADE - Université Paris Dauphine
17 A. Ridha
MAHJOUB
LAMSADE - Paris Dauphine
18 Sébastien
Martin
Huawei
19 Ahlam
MOUACI
université Paris Dauphine
20 M. Yassine
NAGHMOUCHI
dauphine
21 Adèle
Pass-Lanneau
EDF - Sorbonne Université
22 Pierre
PESNEAU
Université de Bordeaux
23 Aurelien
Questel
Eurodecision
24 Giovanni
RINALDI
IASI, Roma, Italy
25 yasmine
rios solis
uanl
26 Cécile
Rottner
EDF R&D - LIP6
27 Pablo
San Segundo Carrillo
Universidad Politécnica de Madrid
28 Renan
Spencer Trindade
CNRS LIX Ecole Polytechnique
29 Raouia
Taktak
ISIMS & LT2S/CRNS, Université de Sfax
30 Dimitri
Thomopulos
CNRS LIX Ecole Polytechnique
31 Sonia
Vanier
Université Pars1 Panthéon-Sorbonne
32 Roberto
Wolfler Calvo
université Paris13

Programme de la journée:


9h30-10h00  Accueil "café-croissants"


 

10h00-11h00

Jon LEE, University of Michigan, USA

On sparse generalized inverses by LP, SDP and local search

The Moore-Penrose Pseudoinverse (MPP) is a key tool in data analysis.
Eg., it can be used to solve least-squares problems. But the MPP is typically dense, 
and with very large data sets, we may be content with an approximation of MPP 
that is much sparser. When we have a use case where we need to multiply many
vectors by the MPP, we may be willing to put in substantial effort to get a sparse
approximation. We use linear programming and semidefinite programming to 
define and calculate various sparse generalized inverses, and we use a local-search 
scheme to derive a relevant polynomial-time approximation algorithm. 

This is joint work with Marcia Fampa (UFRJ) and Victor Fuentes (UM).

 


11h00 - 11h15   Pause


 

11h15 - 12h15

Giovanni RINALDI, IASI-CNR, Roma, Italy

The Max-Cut problem: challenges from quantum computing

The Max-Cut problem is the one of finding a maximum weight cut in a
weighted graph. Because of its great interest among the optimizers,
several approaches, also of a quite diverse nature, have been proposed
to find good or provably good solutions, which makes it also very
interesting as a benchmark problem for new algorithmic ideas. Very
recently the problem has received a lot of attention since a dedicated
hardware, based on quantum annealing, has been realized that yields good
solutions in amazingly short times for some particular instances (the
Chimera graphs). We review some of the exact optimization algorithms
today available and some challenging instances originated by the quantum
approach.

 


12h15-14h00     Repas


 

A partir de 14h00 dans la même salle

Soutenance de l'HDR de Pierre FOUILHOUX, Sorbonne Université, Paris

"Linear Formulations and exact algorithms for Combinatorial Optimization"

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