< Terug naar vorige pagina
Onderzoeker
Jorik Jooken
- Disciplines:Computerwetenschappen, Operations-onderzoek en mathematisch programmeren, Machine learning en besluitvorming, Analyse van algoritmen en complexiteit, Toegepaste discrete wiskunde
Affiliaties
- Computerwetenschappen, Campus Kulak Kortrijk (Departement)
Lid
Vanaf1 sep 2019 → Heden
Projecten
1 - 3 of 3
- Bruggen bouwen tussen computergesteunde grafentheorie en operationeel onderzoekVanaf1 okt 2023 → HedenFinanciering: FWO junior postdoctoraal mandaat
- Nieuwe algoritmes en computer-geassisteerde methodes voor het oplossen van hamiltoniciteitsproblemenVanaf5 jul 2023 → HedenFinanciering: Eigen Middelen zoals patrimonium, inschrijvingsgelden, giften, ....
- Monte Carlo tree search en instantieruimteanalyse voor het 0-1 knapzak probleemVanaf23 okt 2019 → 12 jun 2023Financiering: Eigen Middelen zoals patrimonium, inschrijvingsgelden, giften, ....
Publicaties
1 - 8 van 8
- Features for the 0-1 knapsack problem based on inclusionwise maximal solutions(2023)
Auteurs: Jorik Jooken, Pieter Leyman, Patrick De Causmaecker
Pagina's: 36 - 55 - Monte Carlo Tree Search and Instance Space Analysis for the 0-1 Knapsack Problem(2023)
Auteurs: Jorik Jooken, Patrick De Causmaecker, Jan Goedgebeur, Pieter Leyman, Tony Wauters
- Exploring search space trees using an adapted version of Monte Carlo tree search for combinatorial optimization problems(2023)
Auteurs: Jorik Jooken, Pieter Leyman, Tony Wauters, Patrick De Causmaecker
- Evolving test instances of the Hamiltonian completion problem(2023)
Auteurs: Jorik Jooken, Patrick De Causmaecker
- A new class of hard problem instances for the 0-1 knapsack problem(2022)
Auteurs: Jorik Jooken, Pieter Leyman, Patrick De Causmaecker
Pagina's: 841 - 854 - A multi-start local search algorithm for the Hamiltonian completion problem on undirected graphs(2020)
Auteurs: Jorik Jooken, Pieter Leyman, Patrick De Causmaecker
- Evolving test instances of the Hamiltonian completion problem.(2020)
Auteurs: Jorik Jooken
- Exploring search space trees using an adapted version of Monte Carlo tree search for a combinatorial optimization problem.(2020)
Auteurs: Jorik Jooken, Pieter Leyman, Tony Wauters