Jordan NININ
Enseignant-chercheur
Laboratoire Lab-STICCN° de pièce/bureau: M102
N° ORCID: 0000-0002-7232-8246
Domaine(s) d'application
- Recherche
- Numérique - Technologies de l'information et de la communication
- Défense et sécurité
Activités
- Optimisation
- Commande robuste
- Traitement du signal
- Optimisation globale
- Optimisation parcimonieuse
- Optimisation de boite noire
- Analyse par intervalles
Présentation des missions de recherche
Jordan NININ est membre de l'équipe MATRIX du Lab-STICC et membre associé du groupe d'étude et de recherche en analyse des décisions, le GERAD, au Canada. Il a obtenu son diplôme d'ingénieur à l'ENSEEIHT en France en 2007 et son doctorat en mathématiques appliquées et informatique en 2010 à l'Université de Toulouse. Ses recherches portent sur des algorithmes d'optimisation globale exacts avec des applications à une grande variété de problèmes, allant de la robotique à la synthèse de lois de commande robustes, en passant par le traitement du signal. Il est spécialisé dans la modélisation et la programmation mathématique de problème non-linéaire. Il travaille également sur les liens entre le droit de la responsabilité civile et l'aide de décision.
Dernières publications
Techniques for accelerating Branch-and-Bound algorithms dedicated to sparse optimization
Gwenaël Samain, Sébastien Bourguignon, Jordan Ninin
Optimization Methods and Software, 2023, pp.1-38. ⟨10.1080/10556788.2023.2241154⟩
Un algorithme branch-and-bound pour résoudre exactement des problèmes d'optimisation parcimonieuse structurée
Gwenaël Samain, Sébastien Bourguignon, Jordan Ninin
24ème édition du congrès ROADEF, Recherche Opérationnelle et de l'Aide à la Décision en France, Feb 2023, Rennes, France
Techniques d'accélération d'une méthode de Branch-and-bound pour l'optimisation parcimonieuse
Gwenaël Samain, Sébastien Bourguignon, Jordan Ninin
GRETSI'22 XXVIIIème Colloque Francophone de Traitement du Signal et des Images, Sep 2022, Nancy, France
Techniques for accelerating branch-and-bound algorithms dedicated to sparse optimization
Gwenaël Samain, Sébastien Bourguignon, Jordan Ninin
EUROPT 19th Workshop on Advances in Continuous Optimization, Jul 2022, Lisbonne, Portugal
La dualité convexe comme accélération d'un algorithme de Branch-and-Bound dédié à l'optimisation parcimonieuse
Gwenaël Samain, Sebastien Bourguignon, Jordan Ninin
23ème congrès annuel de la Société Française de Recherche Opérationnelle et d'Aide à la Décision, INSA Lyon, Feb 2022, Villeurbanne - Lyon, France
