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Mauro BIRATTARI


coordonnées


Ecole polytechnique de Bruxelles
Mauro BIRATTARI
tel 02 650 31 68, fax 02 650 27 15, Mauro.Birattari@ulb.ac.be
http://iridia.ulb.ac.be/~mbiro/
Campus du Solbosch
CP194/06, avenue F.D. Roosevelt 50, 1050 Bruxelles




unités de recherche


CoDE-IRIDIA-Metaheuristiques [CoDE-IRIDIA-Metaheuristics] (IRIDIA-Meta)
CoDE-IRIDIA-Robotique [CoDE-IRIDIA-Robotique] (IRIDIA-Robo)
Service ingénierie de l'informatique et de la décision [Department of Computer and Decision Engineering] (CoDE)



projets


Data Mining [Data Mining]
Etude des méthodes issues de la statistique et de l'Intelligence Artificielle qui parviennent à extraire à partir d'un amoncellement de données, à première vue indifférenciées, les régularités suffisamment significatives pour permettre une catégorisation ou une modélisation opportune à la compréhension et la gestion de ces données, ainsi que des prédictions possibles et bénefiques sur les situations à venir. Parmis ces méthodes, nous étudions les réseaux de neurones, les techniques d'arbre de décision, les techniques Lazy, les techniques floues. [Study of the methods coming from statistics and AI and with can, from a huge set of indiferenciated data, extract regularities which are sufficiently meaningful for allowing a categorisation and a modelling adequate for understanding and managing these data. It equally allows a possible prediction on the new situations to come. Among these methods we study neural networks, decision trees, lazy technics and fuzzy technics.]

Algorithmes basés sur le comportement collectif des fourmis et intelligence en essaim. [Ant algorithms and swarm intelligence]
Les algorithmes basés sur le comportement collectif des fourmis et l'intelligence en essaim : conception d'algorithmes d'optimisation et de contrôle distribué inspirés par les études du comportement collectif des insectes sociaux.Cette recherche est consacrée à l'étude et à l'utilisation de modèles comportementaux des insectes sociaux en vue d'élaborer des algorithmes distribués. Les applications s'étendent du domaine de la robotique distribuée au dessin graphique et à l'optimisation combinatoire. [Ant algorithms and swarm intelligence : Study and design of novel distributed algorithms for optimization and control inspired by the observation of the collective behavior of social insects. This research is devoted to the study and use of models of the behavior of social insects to design distributed algorithms. Applications range from distributed robotics to graph drawing and combinatorial optimization.]

Métaheuristiques [Metaheuristics]
Etude d'approches métaheuristiques pour la résolution de problèmes d'optimisation discrète. La recherche porte autant sur l'étude exhaustive des techniques classiques ( comme les algorithmes génétiques, le recuit simulé, la recherche tabou, l'optimisation par colonie de fourmis, la recherche locale itérée) que sur le développement de nouvelles métaheuristiques. [Study of metaheuristic approaches to the solution of discrete optimization problems. The research covers both the study of all the major techniques (like genetic algorithms, simulated annealing, tabu search, and colony optimization, iterated local search) and the development of new metaheuristics.]

Robotique collective [Swarm robotics]
Le but de cette recherche à long terme est de développer une méthodologie intégrée pour le développement d'agents autonomes qui interagissent avec un environnement physique. Les principaux sujets de recherche sont : la spécification de comportements cibles, l'élaboration d'interfaces sensorimotrices, la conception d'architectures de contrôle d'agent, l'utilisation d'un algorithme d'apprentissage machine en vue de développer des programmes de contrôle en relation étroite avec l'environnement, l'élaboration de stratégies d'entraînement dépendantes du domaine et l'évaluation des performances. [The long-term research goal is to develop an integrated methodology for the development of autonomous agents that interact with a physical environment. Specific research topics are the specification of target behaviors, the design of sensorimotor interfaces, the design of the agent's control architecture, the use of machine learning algorithm to develop control programs strongly coupled with the environment, the design of domain-dependent training strategies, and the evaluation of performance.]

Métaheuristiques [Metaheuristics]
Etude d'approches métaheuristiques pour la résolution de problèmes d'optimisation discrète. La recherche porte autant sur l'étude exhaustive des techniques classiques (comme les algorithmes génétiques, le recuit simulé, la recherche tabou, l'optimisation par colonie de fourmis, la recherche locale itérée) que sur le développement de nouvelles métaheuristiques. [Study of metaheuristic approaches to the solution of discrete optimization problems. The research covers both the study of all the major techniques (like genetic algorithms, simulated annealing, tabu search, and colony optimization, iterated local search) and the development of new metaheuristics.]

Algorithmes basés sur le comportement collectif des fourmis et l'intelligence en essaim. [Ant algorithms and swarm intelligence]
Conception d'algorithmes d'optimisation et de contrôle distribué inspirés par les études du comportement collectif des insectes sociaux. Cette recherche est consacrée à l'étude et à l'utilisation de modèles comportementaux des insectes sociaux en vue d'élaborer des algorithmes distribués. Les applications s'étendent du domaine de la robotique distribuée au dessin graphique et à l'optimisation combinatoire. [Study and design of novel distributed algorithms for optimization and control inspired by the observation of the collective behavior of social insects. This research is devoted to the study and use of models of the behavior of social insects to design distributed algorithms. Applications range from distributed robotics to graph drawing and combinatorial optimization.]

E-SWARM: Engineering Swarm Intelligence Systems [E-SWARM: Engineering Swarm Intelligence Systems]
E-SWARM est un projet financé par le programme Advanced Grants de l'European Research Council (ERC) de l'Union Européenne (Bourse 246939). Le but de ce projet est de développer un ensemble de méthodes rigoureuses d'ingénierie pour la conception et la réalisation de systèmes artificiels d'intelligence en essaim. [E-SWARM is a project funded by the European Research Council - Advanced Grants program of the European Union (Grant 246939). Its goal is to develop a rigorous engineering methodology for the design and implementation of artificial swarm intelligence systems.]

ASCENS: Autonomic Service Component Ensembles [ASCENS: Autonomic Service Component Ensembles]
Les besoins récents en capacité de calcul ont mené à l'élaboration de nouvelles stratégies de calcul dit ''ouvert'', hautement parallèle et distribué sur plusieurs millions de noeuds. Parmi ces nouvelles stratégies, de nouveaux composants ''conscients'', auto-adaptatifs et auto-expressifs ont été proposés. Ces composants évoluent dans des environnements appelés ''ensembles'', et intéragissent entre eux de manière hautement complexe. Les moyens actuels, de par leur inhérente complexité, ne permettent que difficilement la mise en place de tels systèmes. Le but du projet ASCENS est de construire de tels ''ensembles'' en combinant les méthodes traditionnelles d'ingénierie logicielle, depuis longtemps éprouvées et répandues, aux méthodes de conception de systèmes autonomes et adaptatifs, qui apporteraient flexibilité et utilisation optimale des ressources au système, et ce tout en minimisant la charge de maintenance du système. [Self-aware, self-adaptive and self-expressive autonomic components, running within environments which are called ''ensembles'', have been proposed to handle open-ended, highly parallel, massively distributed systems that can span millions of nodes with complex interactions and behaviours. However, these complex systems are currently difficult to develop, deploy, and manage. The goal of the ASCENS project is to build ensembles in a way that combines the maturity and wide applicability of traditional software engineering approaches with the assurance about functional and non-functional properties provided by formal methods and the flexibility, low management overhead, and optimal utilization of resources promised by autonomic, adaptive, self-aware systems.]

Swarmanoid: Towards Humanoid Robotics Swarms (2006-2010) [Swarmanoid: Towards Humanoid Robotics Swarms (2006-2010)]
L'objectif scientifique principal de cette recherche est la conception, l'implémentation et le contrôle d'un nouveau type de système robotique distribué. Le système sera composé de petits robots autonomes hétérogènes capables de se connecter dynamiquement. L'ensemble de ces robots constituera ce que l'on appelle un ''swarmanoid''. [The main scientific objective of this research project is the design, implementation and control of a novel distributed robotic system. The system will be made up of heterogeneous, dynamically connected, small autonomous robots. Collectively, these robots will form what we call a ''swarmanoid''.]

Swarm-bots: Swarms of self-assembling artefacts (2001-2005) [Swarm-bots: Swarms of self-assembling artefacts (2001-2005)]
L'objectif scientifique principal du projet Swarm-bots est l'étude d'une nouvelle approche pour la conception et pour l'implémentation d'artefacts capables de s'auto-organiser et de s'auto-assembler. Cette nouvelle approche trouve ses origines dans les récentes études sur l'intelligence en essaim. Il s'agit de l'étude des capacités d'auto-organisation et d'auto-assemblage démontrées par les insectes sociaux et autres sociétés d'animaux. [The main scientific objective of the Swarm-bots project is to study a novel approach to the design and implementation of self-organising and self-assembling artefacts. This novel approach finds its theoretical roots in recent studies in swarm intelligence, that is, in studies of the self-organising and self-assembling capabilities shown by social insects and other animal societies.]



theses


Birattari, M. ''The Problem of Tuning Metaheuristics, as Seen from a Machine Learning Perspective.'' Dir. Prof. M. Dorigo, IRIDIA, ULB, 2004



prix


The paper ''A racing algorithm for configuring metaheuristics'' GECCO 2012 Impact Award, which was given for the most cited paper of the GECCO 2002 conference.

Best Video Award at the AAAI-11 AI Video Competition, San Francisco, CA, 2011.

Prix Wernaers, pour la recherche et la diffusion des connaissances. F.R.S.-FNRS, 2012

Botsker Award for the Most Innovative Technology. Robot Film Festival. New York, July 2012



disciplines et mots clés déclarés


Automatisme et régulation Cybernétique Intelligence artificielle Recherche opérationnelle Statistique appliquée Théorie des algorithmes

algorithmes basés sur le comportement collectif des fourmis algorithmes des fourmis algorithmes génétiques arbre de décision classification clustering distributed optimization heuristiques intelligence en essaim métaheuristiques optimisation distribuée optimisation par colonies de fourmis prédiction de séries chronologiques recherche locale itérée recherche tabou recuit simulé réseaux de neurones robotique collective robotique en essaim robotique en essaim statistiques systémes adaptatives techniques floues