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Bilel Derbel, Associate Professor (MCF), Habilitated to supervise research (HDR)

BONUS (ex DOLPHIN) Research Group - Deputy team leader

CRIStAL CNRS UMR 9189 - Inria Lille Nord Europe - France

MODŌ International Associate Laboratory (Japan/France)

Computer Science Department , Faculty of Science and Technology, University of Lille,

bilel dot derbel at univ-lille dot fr

Current and past lectures

  • Technologies et Logicielles pour les Données Émergentes (TLDE), Master 2 MOCAD (Cours/TD/TP)

  • Optimisation Combinatoire (OC), Master 2 MOCAD (Cours/TD/TP)

  • Applications et Algorithmes (AeA), Master 1 Info (Cours/TD/TP)

  • Programmation Parallèle et Distribuée (PPD), Master 1 Info (Cours/TD/TP)

  • Projet Encadré (PJE), Master 1 Info (Cours/TD/TP)

  • Conception Orientée Objet, Licence 3 Info S5, (TD/TP)

  • Algorithmes et Structures de Données (ASD), Licence 2 Info S4, (TD/TP)

  • Programmation Fonctionnel Haskell, Licence 3 Info S6, (TD/TP) (terminé en 2016)

  • Conception Orientée Objet (COO), Master 1 MIAGE FI et FA (Cours/TD/TP) (terminé en 2014)

  • Conception d'Applications Réparties (CAR), Master 1 MIAGE (Cours/TD/TP) (terminé 2014)

  • Calcul sur Grilles (CGC), Master 2 TIIR (TD/TP) (terminé 2014)

  • Stage Système Réseaux, Master 2 TIIR (terminé 2011)

  • Conception Objet Avancée (COA), Master 1 GMI (TD/TP) (terminé 2010)

  • Projet Individuel, Master 1 Info (projet encadré de 4 mois)

Teaching resources

  • UE PPD (Programmation Parallèle et Distribuée), Master 1 Informatique

    • Introduction à grid5000 et exercices [ tuto I - tuto II ]

    • Introduction à Hadoop (HDFS,MapReduce) et exercices [ slides - TP ]

    • Exercice - Hadoop en mode distribué (bonus) [ TP ]

  • UE OC (Optimisation Combinatoire), Master 2 Informatique, Spécialité MOCAD

    • Cours

      • Introduction et heuristiques gloutonnes [ 1/9 slides ]

      • Métaheurisiques et recherches locales simples [ 2/9 slides ]

      • Recherche itératives simple [ 3/9 slides ]

      • Recherches itératives avancées [ 4/9 slides ]

      • Adaptation et Hyper-heuristiques, études de cas [ 6/9 slides ]

      • Algorithmes évolutionnaires, Algorithmes génétiques [ 7/9 slides ]

      • Algorithmes évolutionnaires, colonies de fourmis [ 9/9 slides ]

    • TD/TP

      • Algo. gloutons pour SMTWTP [ Atelier 1 ]

      • Recherche locale, First/Best improvements, VND [ Atelier 2 ]

      • Recherche locale avancée : ILS, VNS, TS, DynaSearch [ Atelier 3 ]

      • Algorithmes évolutionnaires : GA, MA [ Atelier 4 ]

  • UE AeA (Algorithme et Application), Master 1 Informatique

    • Cours (Partie I)

    • TD/TP (Partie I)

      • Algo de parcours / representation de graphe -- Jeux de la lettre qui saute [ TP ]

      • Algo. MST, Prim et Kruskal [ TP ]

      • Heuristiques pour le voyageur de commerce [ TP ]

      • Algo de Coloration [ TP ]

      • Diffusion dans un graphe [ TP ]

    • (Partie II) - à venir

      • PageRank

      • Knapsack (avec plusieurs critères)

      • Bin Packing

      • Générateur de nombres pseudo-aléatoire

      • problème binaires SAT

  • UE TLDE (Technologie et Logicielle pour les Données Émergentes), Master 2 Informatique, Spécialité MOCAD

  • UE PJE (projet encadré), Master 1 Informatique

    • Api Twitter [ TP ]