Un algorithme heuristique pour l'attribution des cours

À chaque semestre, la direction du Département d'informatique de l'UQAM doit convenablement affecter les divers groupes-cours disponibles à ses professeurs, en se basant sur leurs préférences et certaines règles adoptées par l'assemblée départementale. Le but de notre travail est développer un algorithme qui trouve une solution de bonne qualité à ce problème, et ce dans un temps raisonnable. Dans ce mémoire, nous appliquons deux approches différentes pour résoudre le problème d'affectation des groupes-cours. La première est basée sur un algorithme branch-and-bound, qui est un algorithme de recherche exhaustif et complet. La deuxième est basée sur un processus heuristique de recherche local amélioré. Plus particulièrement, nous nous concentrons sur l'algorithme de recherche local. Des algorithmes de recherche locale divers sont présentés, entre autres, la recherche locale guidée et le recuit simulé. Ce que nous faisons n'est pas simplement d'appliquer ces algorithmes et les combiner ensemble. Nous essayons aussi de nous inspirer de ces algorithmes pour mettre au point quelques nouvelles idées appropriées pour notre propre problème. Finalement, nous utilisons les résultats expérimentaux obtenus par l'algorithme branch-and-bound comme point de référence en ce qui concerne la qualité de la solution et le temps d'exécution pour évaluer les autres approches. Les résultats que nous avons obtenus de données réelles et des données générées aléatoirement montrent que notre algorithme effectue un bon travail tant en termes de qualité de solution que de temps d'exécution. Les résultats montrent aussi que notre algorithme peut trouver une bonne solution à de grands problèmes en un temps raisonnable.\ud _____________________________________________________________________________

Stocking, Enhancement, and Mariculture of Penaeus orientalis and Other Species in Shanghai and Zhejiang Provinces, China

China's marine aquaculture landings provide only 18% of its combined freshwater and amrine capture and culture landings, at a per-capita consumption of only 3.2 kg/yr out of a total of 18.1 kg/yr. We described development and some of the results of long-term mariculture and stocking/enhancement projects that have been underway for up to 20 years in the Hangzhou Bay area. Penaeus orientalis (also referred to as P. chinensis) stocking provided up to 400 t/yr, at a total cost-benefit ratio of up to 8 Yuan of landed shrimp per Yuan invested in shrimp stocking. Over 40 t of Penaeus orientalis were produced commercially in 1993, with proceeds being used to fund mariculture and fisheries research. Large scale edible jellyfish restocking is also underway, while semicommercial culture of abalone, Haliotis diversicolor, has been successful. Technical problems limitig mariculture have been solved successfully for some species

Differential Compound Prioritization via Bidirectional Selectivity Push with Power

Effective in silico compound prioritization is a critical step to identify promising drug candidates in the early stages of drug discovery. Current computational methods for compound prioritization usually focus on ranking the compounds based on one property, typically activity, with respect to a single target. However, compound selectivity is also a key property which should be deliberated simultaneously so as to minimize the likelihood of undesired side effects of future drugs. In this paper, we present a novel machine-learning based differential compound prioritization method dCPPP. This dCPPP method learns compound prioritization models that rank active compounds well, and meanwhile, preferably rank selective compounds higher via a bidirectional selectivity push strategy. The bidirectional push is enhanced by push powers that are determined by ranking difference of selective compounds over multiple bioassays. Our experiments demonstrate that the new method dCPPP achieves significant improvement on prioritizing selective compounds over baseline models