David Gianazza

Thèmes de recherche

Mon activité de recherche porte sur les méthodes informatiques d'optimisation ou d'apprentissage, appliquées aux problèmes de trafic aérien.

De nombreux problèmes de trafic aérien, comme par exemple la résolution de conflits entre trajectoires d'avions, sont directement modélisables comme des problèmes d'optimisation sous contraintes, ou bien font appel à une méthode d'optimisation dans leur traitement. D'autres problèmes, comme la prévision de la charge de travail des contrôleurs ou la prévision des trajectoires d'avions, peuvent être abordés par des techniques d'apprentissage (Machine Learning).

Algorithmes d'optimisation

En pratique, le choix des algorithmes à utiliser dépend du problème traité et de la modélisation choisie. La méthode d'optimisation ne sera pas la même selon la fonction à optimiser (expression analytique, dérivabilité, "boîte noire"), la nature des variables (discrètes, continues, stochastiques), la taille et la difficulté du problème.

Mes recherches les plus récentes, en collaboration avec d'autres chercheurs du laboratoire ENAC/MAIAA et de l'équipe IRIT/APO, portent sur le parallélisme coopératif entre une métaheuristique et une méthode de branch and bound par intervalles. L'objectif à la fois de trouver et de prouver l'optimum global de fonctions multi-modales difficiles à optimiser. Voir la page optimisation globale du site IRIT/APO pour plus d'explications sur ces deux approches (métaheuristiques et méthodes d'intervalles).

Algorithmes d'apprentissage

Une autre partie de ma recherche porte sur l'application de techniques d'apprentissage à des problèmes comme la prévision de la charge de travail des contrôleurs aériens, l'estimation de la masse des avions à partir de leur trajectoire passée, la prévision des trajectoires de montée, etc.

Applications

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Les applications les plus récentes sur lesquelles j'ai travaillé sont:

Pour mémoire, voici quelques autres sujets que j'ai pu aborder dans le passé :

Pour plus de détails, consultez mes publications.
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