Coopération entre Optimisation Combinatoire et Statistiques pour la Sélection animale

Julie Hamon 1, 2 Clarisse Dhaenens 1, 2 Julien Jacques 3, 4 Gaël Even 5
2 DOLPHIN - Parallel Cooperative Multi-criteria Optimization
LIFL - Laboratoire d'Informatique Fondamentale de Lille, Inria Lille - Nord Europe
4 MODAL - MOdel for Data Analysis and Learning
Inria Lille - Nord Europe, LPP - Laboratoire Paul Painlevé - UMR 8524, CERIM - Santé publique : épidémiologie et qualité des soins-EA 2694, Polytech Lille, Université de Lille 1, IUT’A
Résumé : L'objectif de cette étude est d'élaborer des modèles prédictifs permettant, à partir de données génomiques, de déterminer les individus les plus performants selon certains critères quantitatifs. L'approche proposée allie les forces des méthodes statistiques et des méthodes d'optimisation combinatoire.
Type de document :
Communication dans un congrès
13e congrès annuel de la Société française de Recherche Opérationnelle et d'Aide à la Décision, Apr 2012, Angers, France. 2012
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Contributeur : Julie Hamon <>
Soumis le : mardi 5 mars 2013 - 09:27:39
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Document(s) archivé(s) le : jeudi 6 juin 2013 - 03:56:08

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Julie Hamon, Clarisse Dhaenens, Julien Jacques, Gaël Even. Coopération entre Optimisation Combinatoire et Statistiques pour la Sélection animale. 13e congrès annuel de la Société française de Recherche Opérationnelle et d'Aide à la Décision, Apr 2012, Angers, France. 2012. 〈hal-00749727v2〉

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