
OMeGA
Optimisation par Métaheuristiques, alGorithmique et ModélisAtion
Présentation et Thématiques de recherche
L’équipe OMeGA est rattachée à l’Institut IRIMAS de l’Université de Haute-Alsace, à Mulhouse. Les activités de recherche de l’équipe sont principalement consacrées à l’intelligence artificielle, à l’optimisation, aux métaheuristiques et au traitement algorithmique des données visuelles et géométriques. Une attention particulière est accordée au développement de méthodologies avancées permettant de résoudre des problèmes computationnels et appliqués complexes. Le champ d’action de nos travaux englobe l’intelligence artificielle, la recherche opérationnelle, l’optimisation mono- et multi-objectifs, ainsi que l’optimisation pilotée par les données, avec des contributions couvrant à la fois les fondements théoriques et les applications pratiques.
L’équipe est spécialisée dans le développement d’algorithmes innovants pour des applications concrètes, notamment en science des matériaux, énergie, logistique, vision par ordinateur et systèmes d’imagerie durable et biomédicale. Nous combinons notre expertise en calcul évolutif, en apprentissage automatique et en techniques d’optimisation hybrides pour résoudre des problèmes où les méthodes traditionnelles atteignent leurs limites.
Mots-clés : optimisation, métaheuristiques, algorithmes évolutifs, méthodes d’apprentissage, intelligence artificielle, optimisation mono-objectif, optimisation multi-objectifs, optimisation basée sur les données, traitement d’images, analyse d’images, vision par ordinateur, visualisation, imagerie biomédicale, géométrie computationnelle, science des matériaux, énergie, systèmes durables.
Les membres de l'équipe
Membres permanents
Adam Bruno
MCF
Azerine Abdennour
MCF
Brevilliers Mathieu
MCF
Cordier Frederic
MCF / HDR
Elbaz Mounir
MCF
Essaid Mokhtar
MCF
Golabi Mahmoud
MCF / HDR
Hammoudi Karim
MCF / HDR
Idoumghar Lhassane
PR
Lepagnot Julien
MCF
Maillot Yvan
MCF
Melkemi Mahmoud
PR
Moalic Laurent
MCF
Riviere Stephane
MCF
Schmitt Dominique
MCF / HDR
Activités de recherche
Aucune actualite pour le moment.
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Enhanced Energy Delivery in Electric Vehicle Charging Scheduling via Metaheuristic Approaches (2026) ArticleAimen Khiar, Mohamed El Amine Brahmia, Lhassane IdoumgharSN Computer Science
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Bi-Objective Electric Vehicle Charging Scheduling with Stochastic Vehicle Arrivals (2026) CommunicationAimen Khiar, Mohamed El Amine Brahmia, Lhassane Idoumghar15th International Conference on Operations Research and Enterprise Systems
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An Optimization Framework for EV Charging: A Hybrid Genetic Algorithm Enhanced by Reinforcement Learning (2026) CommunicationMahmoud Golabi, Abdennour Azerine, Lhassane IdoumgharROADEF 2026
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Planification bi-objectif de la recharge des véhicules électriques avec arrivées stochastiques (2026) CommunicationAimen Khiar, Mohamed El Amine Brahmia, Lhassane Idoumghar27ème congrès Annuel de la Société Française de Recherche Opérationnelle et d'Aide à la Décision (ROADEF)
Matlight 4.0
GreenFOAM
GT I2MDP
Recherche et formations
Approches distribuées pour l’optimisation et la sécurisation des services urbains intelligents
Mohamed El Amine Brahmia
Informatique --- OMeGA
From Classical to Learning-enhanced Optimization: Advancing Logistics and Interactive MultiObjective Search
Mahmoud Golabi
Informatique --- OMeGA
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Responsable de l'équipe
Pr Lhassane IDOUMGHAR
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