PhD scholarship in Operations Research: Acceleration Methods for Stochastic Optimization Problems – DTU Management

Le Département de Technologie, Management et Économie de DTU invite les candidatures pour un poste de doctorant axé sur l'utilisation de l'IA pour atténuer les problèmes stochastiques.

En tant que doctorant, vous développerez des méthodes innovantes d'agrégation et de réduction de scénarios dans l'optimisation stochastique en utilisant l'IA. De plus, vous collaborerez avec l'équipe pour développer des solveurs pour les problèmes d'optimisation stochastique et tester ces méthodes en utilisant des données réelles.

Dans le cadre de vos études doctorales, vous participerez à des cours avancés pour améliorer vos compétences, mettre en œuvre et tester des algorithmes, et apprendre à rédiger des articles scientifiques.

Le projet DECIDE financé par l'ERC vise à créer des méthodes heuristiques et exactes de pointe pour les problèmes d'optimisation stochastique à deux étapes. L'objectif est de résoudre des problèmes significativement plus grands, englobant de nombreux scénarios pour l'avenir, en utilisant des méthodes basées sur l'IA pour générer des scénarios et guider la recherche.

Les problèmes d'optimisation stochastique ont souvent des horizons temporels étendus avec de nombreuses variables de décision de bas niveau, ce qui les rend complexes à résoudre. L'agrégation de données ou la réduction de scénarios peuvent accélérer le processus de solution en réduisant la taille du problème. L'agrégation de données tire parti de la périodicité dans les problèmes, tandis que la réduction des scénarios élimine les scénarios similaires.

Les deux approches utilisent le clustering dans les dimensions temporelles et de scénarios, ce qui se traduit par des temps de solution plus rapides avec une diminution minimale de la qualité de la solution. Ce projet de doctorat explorera le potentiel de l'IA pour réduire les problèmes stochastiques sans compromettre la qualité de la solution, en se concentrant sur l'interaction entre l'agrégation de données et la réduction de scénarios.

Vous rejoindrez la solide équipe académique de la division Science de la Gestion de DTU Management, composée de trois doctorants, quatre Postdoc et plusieurs experts internationaux en recherche opérationnelle. Le projet est dirigé par le professeur David Pisinger, un auteur distingué dans le domaine qui a supervisé plus de 30 doctorants. Le projet DECIDE est financé par le Conseil Européen de la Recherche (ERC-2022-ADG).

Dans le cadre du projet DECIDE, vos principales responsabilités incluront :

• Développer des outils de prise de décision de nouvelle génération sous incertitude.
• Collaborer à la création et aux tests d'algorithmes pour des problèmes complexes d'optimisation combinatoire.
• Étudier les applications de l'IA dans l'optimisation stochastique et les métaheuristiques.

Qualifications requises :

• Expérience avec des modèles d'IA tels que les Auto-encodeurs Variationnels, les Flots Normalisés et les Réseaux Adversariaux Génératifs.
• Expérience avérée dans le développement d'algorithmes rapides pour des problèmes d'optimisation combinatoire difficiles.
• Connaissance de l'optimisation stochastique et de la mise en œuvre des métaheuristiques.
• Grande passion pour la recherche, excellentes compétences en programmation, capacités de collaboration et maîtrise de l'anglais parlé et écrit.
• Un diplôme de master de deux ans (120 ECTS) ou une qualification équivalente.

La bourse de doctorat est conditionnée à une approbation académique, et le candidat sélectionné sera inscrit dans un programme général de diplôme de DTU. Pour plus de détails sur les exigences d'inscription et le programme d'études doctoral, veuillez consulter les règles de DTU pour l'éducation doctorale.

Les candidats qualifiés seront évalués par deux représentants de DTU Management.

DTU offre un environnement international stimulant et gratifiant, favorisant l'excellence académique, le respect collégial, et la liberté académique. Nous nous engageons à l'excellence dans la recherche, l'éducation, l'innovation, et les conseils scientifiques.