page d'accueil   sommaire  

Manuel LOPEZ-IBANEZ


coordonnées


Ecole polytechnique de Bruxelles
Manuel LOPEZ-IBANEZ
tel 02 650 28 57, fax 02 650 28 05, Manuel.Lopez-Ibanez@ulb.ac.be
Campus du Solbosch
CP194/06, avenue F.D. Roosevelt 50, 1050 Bruxelles




unités de recherche


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



projets


Recherche opérationnelle [Operational Research]
Modélisation et résolution de problèmes d'optimisation (Techniques quantitatives de gestion). Planification, programmation linéaire, théorie des graphes, théorie des files d'attente,... [Modelling and algorithms for optimization problems (Quantitative Management techniques). Planning, linear programming, graph theory, queuing theory,...]

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.]



prix


Best Paper Award à la conférence ''Learning and Intelligent OptimizatioN Conference, LION 4'', Venice, Italy, pour l'article ''Adaptive Anytime Two-Phase Local Search'', 2010.

Best paper award à la conférence ''Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO-2010), Track Ant Colony Optimization and Swarm Intelligence'', Portland, USA, pour l'article ''The Impact of Design Choices of Multiobjective Ant Colony Optimization Algorithms on Performance: An Experimental Study on the Biobjective TSP'', 2010.

The paper ''The impact of design choices of multi-objective ant colony optimization algorithms on performance: An experimental study on the biobjective TSP'' has received the best paper award of the ACO-SI track at GECCO 2010.



disciplines et mots clés déclarés


Automatisme et régulation Cybernétique Intelligence artificielle Recherche opérationnelle Théorie des algorithmes Théorie des graphes

algorithme exact algorithme heuristique algorithmes basés sur le comportement collectif des fourmis algorithmes génétiques graphe heuristiques intelligence en essaim métaheuristiques optimisation distribuée optimisation par colonies de fourmis programmation mathématique recherche locale itérée recherche tabou recuit simulé robotique collective systémes adaptatives