Docteur en Informatique - UCA
Doctorat en Informatique acquis à l'Université Clermont Auvergne (63000).
Domaine : Recherche Opérationnelle et Intelligence Artificielle
novembre 2020 - novembre 2024
Docteur et Ingénieur en Informatique
Doctorat en Informatique acquis à l'Université Clermont Auvergne (63000).
Domaine : Recherche Opérationnelle et Intelligence Artificielle
novembre 2020 - novembre 2024
Diplôme d'Ingénieur en Informatique acquis à l'Institut Supérieur d'Informatique, de Modélisation et de leurs Applications (63000).
Filière : "Modélisation mathématique et science des données" (F4)
septembre 2017 - septembre 2020
Diplôme de Master Informatique acquis à l'Université Clermont Auvergne (63000).
Filière ICS :"International of Computer Science"
septembre 2019 - septembre 2020
Classe Préparatoire aux Grandes Écoles au lycée Camille Jullian (33000).
Filière : "Mathématiques-Physiques"
septembre 2015 - juillet 2017
Baccalauréat Scientifique mention Bien au lycée Bernard Palissy (47000)
juin 2015
Etude dans le cadre d'un post-doc à l'université pour un projet Michelin.
juillet 2024 - juin 2025
Création d'un simulateur multiagents pour l'étude d'une flotte de véhicules autonomes en C++.
Un article accepté et un autre en préparation.
juillet 2024 - juin 2025
Troisième problème étudié dans le cadre de ma thèse en Informatique.
Mombelli, A., & Quilliot, A. (2023, December). Synchronising Lot Sizing and Job Scheduling. In Proceedings of the 12th International Symposium on Information and Communication Technology (pp. 647-654).
novembre 2020 - novembre 2024
Nous avons traité la production par un sous-traitant de ressources qu'un ordonnanceur final utilisera pour réaliser une séquence de travaux. Tous deux disposent de capacités de stockage limitées et doivent synchroniser leurs processus de production et de consommation respectifs. Le problème d'ordonnancement qui en résulte apparaît, du point de vue du producteur de ressources, comme un problème de Lot Sizing à plusieurs étapes, où chaque étape doit être délimitée par des transferts, qui deviennent le cœur de la décision.
novembre 2020 - novembre 2024
Deuxième problème étudié dans le cadre de ma thèse en Informatique.
Mombelli, A., Quilliot, A., & Baiou, M. (2023, February). Managing flow problems defined on time-expanded networks through a project/lift decomposition. In ROADEF 2023.
novembre 2020 - novembre 2024
Nous avons présenté une idée que nous proposons pour résoudre des problèmes intrinsèquement dépendants du temps : projeter le problème en supprimant la dimension temporelle, résoudre ce problème projeté et construire une solution du problème temporel dont la projection est exactement la solution du problème projeté. La préemption, nécessitant la synchronisation des véhicules pour échanger des marchandises, est de plus en plus utilisée dans les entrepôts logistiques autonomes et semi-autonomes.
novembre 2020 - novembre 2024
Premier problème étudié dans le cadre de ma thèse en Informatique.
A. Mombelli, Q. Alain, and M. Baiou, “Searching for a Safe Shortest Path in a Warehouse,” in International Conference on Operations Research and Enterprise Systems - ICORES, 2022, pp. 115–122.
A. Mombelli, A. O. Gonzales, M. Baı̈ou, and A. Quilliot, “Safe Management of Autonomous Vehicles,” in 2022 8th International Conference on Control, Decision and Information Technologies (CoDIT), 2022, vol. 1, pp. 693–698.
A. Mombelli, A. Quilliot, and M. Baiou, “A Comparison of Several Speed Computation Methods for the Safe Shortest Path Problem,” in Proceedings of the 12th International Conference on Operations Research and Enterprise Systems (ICORES 2023), 2023, pp. 15–26.
A. Mombelli, A. Quilliot, and M. Baiou, “Multiple Heuristics with Reinforcement Learning to Solve the Safe Shortest Path Problem in a Warehouse,” in International Conference on Operations Research and Enterprise Systems, 2022, pp. 3–25.
novembre 2020 - novembre 2024
Ce problème cherche à synchroniser un véhicule autonome avec le reste d'une flotte. L'étude s'est concentrée sur la gestion de cette dernière dans un environnement clos (entrepôt ou usine noirs).
La flotte génère, par présence, un risque pour un nouveau véhicule autonome. L'objectif est donc de chercher un plus court chemin sécurisé, autrement dit d'éviter les zones les plus utilisées par la flotte, pour atteindre sa destination.
novembre 2020 - novembre 2024
Stage de 3ème année d'école d'ingénieur ISIMA dans l'entreprise Thales Alenia Space.
Sujet confidentiel
juin 2020 - septembre 2020
Stage de 3ème année d'école d'ingénieur ISIMA dans l'entreprise Thales Alenia Space.
Sujet confidentiel
juin 2020 - septembre 2020
Projet de 3ème année d'école d'ingénieur ISIMA.
Intégration de méthodes d'apprentissage dans une méta-heuristique pour résoudre des problèmes de tournées.
septembre 2019 - mi-mars 2020
Projet de 3ème année d'école d'ingénieur ISIMA.
Intégration de méthodes d'apprentissage dans une méta-heuristique pour résoudre des problèmes de tournées.
Les méta-heuristiques fouillent l'espace des solutions par des opérateurs de recherche locale, mais de nombreuses informations utiles ne sont pas gardées pendant l'exécution de l'algorithme. Nous avons, dans ce projet, inséré une méthode d'apprentissage dans notre méta-heuristique pour espérer améliorer en précision et en vitesse le programme de résolution de problèmes de tournées de véhicules
Stage de 2ème année d' école d'ingénieur ISIMA dans l'entreprise Fidroit.
Modélisation et développement d'un simulateur pour l'évolution et l'optimisation du patrimoine d'un client.
avril 2019 - août 2019
Stage de 2ème année d' école d'ingénieur ISIMA dans l'entreprise Fidroit.
Modélisation et développement d'un simulateur pour l'évolution et l'optimisation du patrimoine d'un client.
Le but de ce stage était de créer un prototype de robot patrimonial qui, avec les attentes du client et son patrimoine, est capable de calculer les ordres de placements financiers à effectuer au cours des années pour que les attentes du client soient réalisées et que le patrimoine soit le meilleur possible. J'ai réalisé un prototype avec un flot maximal à coût minimal optimisé pour un graphe implémenté avec la bibliothèque Boost en C++.
Projet de 2ème année d'école d'ingénieur ISIMA.
Méthode d'Optimisation ECM+ :
Approximation de la matrice de variance-covariance.
septembre 2018 - mars 2019
Projet de 2ème année d'école d'ingénieur ISIMA.
Méthode d'Optimisation ECM+ : Approximation de la matrice de variance-covariance.
Le but de ce projet est de réaliser une bibliothèque de fonctions codée en MatLab à l'intention des enseignants-chercheurs Violaine ANTOINE et Jonas KOKO pour un problème de classification automatique. Elle réalise une approximation des matrices correspondant à des ellipses en n dimensions représentant le plus fidèlement possible des groupes de données. Le développement a été réalisé avec l'environnement de développement Octave sous Windows 10 éducation. Les tests ont été réalisés dans l'environnement MatLab sous Fedora/UNIX.
Projet de 1ère année d' école d'ingénieur ISIMA.
Développement d'une application à but pédagogique nommée "Perceplearn" pour expliquer les réseaux de neurones.
septembre 2017 - juin 2018
Projet de 1ère année d' école d'ingénieur ISIMA.
Développement d'une application à but pédagogique nommée "Perceplearn" pour expliquer les réseaux de neurones.
L'objectif de ce projet était la conception et le développement d'un nouvel outil de visualisation et de gestion d'un réseau de neurones à apprentissage supervisé : le Perceptron. Le concept de l'application a été fait en UML puis elle a été développée en C# avec le patron de conception MVC.
Travail d'Initiative Personnelle Encadré de classe préparatoire aux grandes écoles.
Création de musique par algorithmes grâce à deux algorithmes très différents.
septembre 2015 - juillet 2017
Travail d'Initiative Personnelle Encadré de classe préparatoire aux grandes écoles.
Création de musique par algorithmes.
L'objectif de mon TIPE était d'écrire un programme en Python permettant de créer de la musique dans un style prédéfini. De plus, j'ai utilisé deux algorithmes afin de répondre le plus favorablement à mon objectif en comparant leur complexité: << pseudo-aléatoire >> avec des chaînes de Markov et << prédictif >> avec un réseau de neurone Perceptron
Musicien depuis tout jeune, je pratique différents instruments : guitare (électrique & classique), basse et piano.
Je compose de temps à autre, le plus souvent de la MAO (Musique Assistée par Ordinateur).
La photographie d'objets du ciel me passionne depuis 2021 et est très compliquée. Cependant, voici quelques images dont je suis fier.
À retrouver entre autres sur mon Astrobin.
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Voici quelques instants figés que j'ai pu prendre.
À retrouver entre autres sur mon Flickr.
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Mon moyen de transport préféré est, de loin, le vélo que je pratique donc tous les jours pour mes déplacements ou simplement des ballades.
J'ai fait beaucoup d'escrime de mes 8 ans à mes 18 ans (compétiteur, entraîneur ou organisateur) et depuis, je pratique l'escalade en loisir.
Description du barême étoilé
Explication
C++
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Python
C#
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Java
C
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MatLab
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Fortran
Unity
HTML/CSS/PHP
SQL
GIT
Optimisation/Parallelisation
Recherche Opérationnelle
Éléments finis
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EDP
Mécanique / CAO
Calcul haute performances
Machine Learning
Réseaux de neurones
Imagerie / vision 3D
Français
Langue maternelle
Anglais
TOEIC 950
Édition de :
Vidéo/Audio/Musique
Microsoft Office
Latex
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mombelli.aurelien@gmail.com
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