Modèles d'appariement stochastiques et leurs applications à l'équilibrage de l'offre et de la demande

par Arnaud Cadas

Projet de thèse en Mathématiques

Sous la direction de Marc Lelarge.

Thèses en préparation à l'Université Paris sciences et lettres , dans le cadre de École doctorale Sciences mathématiques de Paris centre , en partenariat avec DIENS - Département d'informatique de l'École normale supérieure (laboratoire) et de École normale supérieure (Paris ; 1985-....) (établissement opérateur d'inscription) depuis le 01-09-2017 .


  • Résumé

    L'objectif de cette thèse est de développer de nouvelles techniques pour l'évaluation de la performance et l'optimisation des modèles dynamiques de matching. Les pistes de recherche porteront sur : L'approximation par traffic-intensif pour différents types de modèles de matching. L'utilisation d'apprentissage par renforcement pour approximer dans un cadre plus général. Considérer des coûts sur la longueur des files et/ou sur le poids des arêtes. Appliquer les résultats à des systèmes d'économies collaborative.

  • Titre traduit

    Stochastic matching models and their applications to demand-supply balancing


  • Résumé

    The objective of this thesis is to develop new techniques for performance evaluation and optimization in dynamic matching models. The research directions will be on: Heavy-traffic approximations for different types of matching models. Using reinforcement learning to approximate in more general case. Considering costs on buffer lengths and/or edges weights. Applications to collaborative economy networks.