Publications de : Mickael BINOIS

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Nombre de documents trouvés : 11

2018

Article dans une revue

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Victor Picheny, Mickaël Binois, Abderrahmane Habbal. A Bayesian optimization approach to find Nash equilibria. Journal of Global Optimization, Springer Verlag, 2018. 〈hal-01944524〉
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2017

Communication dans un congrès

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Mickaël Binois, Victor Picheny, Abderrahmane Habbal. The Kalai-Smorodinski solution for many-objective Bayesian optimization. NIPS 2017 - 31st Conference on Neural Information Processing Systems , Dec 2017, Long Beach, United States. pp.1-6. 〈hal-01656393〉
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Victor Picheny, Mickaël Binois, Abderrahmane Habbal. Solving Kalai-Smorodinski Equilibria Using Gaussian Process Regression. ENBIS 2017 - 17th Annual Conference of the European Network for Business and Industrial Statistics, Sep 2017, Naples, Italy. 〈hal-01656366〉
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Pré-publication, Document de travail

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Mickaël Binois, David Ginsbourger, Olivier Roustant. On the choice of the low-dimensional domain for global optimization via random embeddings. 2017. 〈hal-01508196v2〉
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https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01508196/file/OnTheChoiceR1.pdf BibTex

2016

Pré-publication, Document de travail

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Victor Picheny, Mickael Binois, Abderrahmane Habbal. A Bayesian optimization approach to find Nash equilibria. 2016. 〈hal-01405074〉
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2015

Article dans une revue

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Mickaël Binois, Didier Rullière, Olivier Roustant. On the estimation of Pareto fronts from the point of view of copula theory. Information Sciences, Elsevier, 2015, 324, pp.270 - 285. 〈http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0020025515004697〉. 〈10.1016/j.ins.2015.06.037〉. 〈hal-01097403v2〉
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Mickaël Binois, David Ginsbourger, Olivier Roustant. Quantifying uncertainty on Pareto fronts with Gaussian Process conditional simulations. European Journal of Operational Research, Elsevier, 2015, 243 (2), pp.386-394. 〈http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0377221714005980〉. 〈10.1016/j.ejor.2014.07.032〉. 〈hal-00904811v2〉
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Communication dans un congrès

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Mickaël Binois, Didier Rullière, Olivier Roustant. Application des copules à l'estimation de fronts de Pareto. 47èmes Journées de Statistique de la SFdS, Jun 2015, Lille, France. 2015. 〈emse-01152513〉
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Mickaël Binois, David Ginsbourger, Olivier Roustant. A warped kernel improving robustness in Bayesian optimization via random embeddings. Learning and Intelligent Optimization: 9th International Conference, LION 9. Revised Selected Papers, Jan 2015, Lille, France. 8994, 2015, Lecture Notes in Computer Science. 〈http://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-19084-6_28〉. 〈10.1007/978-3-319-19084-6_28〉. 〈hal-01078003v2〉
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Thèse

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Mickaël Binois. Uncertainty quantification on pareto fronts and high-dimensional strategies in bayesian optimization, with applications in multi-objective automotive design. General Mathematics [math.GM]. Ecole Nationale Supérieure des Mines de Saint-Etienne, 2015. English. 〈NNT : 2015EMSE0805〉. 〈tel-01310521〉
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2013

Communication dans un congrès

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Mireille Batton-Hubert, Mickaël Binois, Espéran Padonou. Inverse modeling to estimate methane surface emission with optimization and reduced models: application of waste landfill plants. 13th Annual Conference of the European Network for Business and Industrial, Sep 2013, Ankara, Turkey. 2013. 〈emse-00849417〉
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