Mahmoud Golabi

Mes travaux de recherche portent sur la conception et le développement de méthodes avancées d’optimisation à l’interface entre la Recherche Opérationnelle et l’Intelligence Artificielle. Une attention particulière est accordée aux approches hybrides combinant méthodes exactes, métaheuristiques, calcul évolutionnaire, apprentissage automatique et techniques d’aide à la décision fondées sur les données. Mes thématiques de recherche incluent l’optimisation assistée par l’intelligence artificielle, les métaheuristiques guidées par l’apprentissage, l’optimisation assistée par modèles de substitution, l’apprentissage par renforcement pour l’optimisation, l’apprentissage sur graphes appliqué aux problèmes combinatoires, ainsi que l’optimisation multiobjectif interactive. Ces approches sont développées pour résoudre des problèmes complexes issus de la logistique, des transports, des systèmes énergétiques, de la santé, de l’ordonnancement et de l’aide à la décision en contexte industriel.