Harsanyi’s Social Aggregation Theorem : A Multi-Profile Approach with Variable-Population Extensions

This paper provides new versions of Harsanyi’s social aggregation theorem that are formulated in terms of prospects rather than lotteries. Strengthening an earlier result, fixed-population ex-ante utilitarianism is characterized in a multi-profile setting with fixed probabilities. In addition, we extend the social aggregation theorem to social-evaluation problems under uncertainty with a variable population and generalize our approach to uncertain alternatives, which consist of compound vectors of probability distributions and prospects.

Multi-Profile Intertemporal Social Choice

We provide a brief survey of some literature on intertemporal social choice theory in a multi-profile setting. As is well-known, Arrow’s impossibility result hinges on the assumption that the population is finite. For infinite populations, there exist nondictatorial social welfare functions satisfying Arrow’s axioms and they can be described by their corresponding collections of decisive coalitions. We review contributions that explore whether this possibility in the infinite-population context allows for a richer class of social welfare functions in an intergenerational model. Different notions of stationarity formulated for individual and for social preferences are examined. Journal of Economic Literature Classification No.: D71.

In Defense of Welfarism

This paper characterizes welfarist social evaluation in a multi-profile setting where, in addition to multiple utility profiles, it is assumed that there are several profiles of non-welfare information. We prove new versions of the welfarism theorems in this alternative framework, and we illustrate that a very plausible and weak anonymity property is sufficient to generate anonymous social-evaluation orderings.

Simulateur compilé d’une description multi-langage des systèmes hétérogènes

La conception de systèmes hétérogènes exige deux étapes importantes, à savoir : la modélisation et la simulation. Habituellement, des simulateurs sont reliés et synchronisés en employant un bus de co-simulation. Les approches courantes ont beaucoup d’inconvénients : elles ne sont pas toujours adaptées aux environnements distribués, le temps d’exécution de simulation peut être très décevant, et chaque simulateur a son propre noyau de simulation. Nous proposons une nouvelle approche qui consiste au développement d’un simulateur compilé multi-langage où chaque modèle peut être décrit en employant différents langages de modélisation tel que SystemC, ESyS.Net ou autres. Chaque modèle contient généralement des modules et des moyens de communications entre eux. Les modules décrivent des fonctionnalités propres à un système souhaité. Leur description est réalisée en utilisant la programmation orientée objet et peut être décrite en utilisant une syntaxe que l’utilisateur aura choisie. Nous proposons ainsi une séparation entre le langage de modélisation et la simulation. Les modèles sont transformés en une même représentation interne qui pourrait être vue comme ensemble d’objets. Notre environnement compile les objets internes en produisant un code unifié au lieu d’utiliser plusieurs langages de modélisation qui ajoutent beaucoup de mécanismes de communications et des informations supplémentaires. Les optimisations peuvent inclure différents mécanismes tels que le regroupement des processus en un seul processus séquentiel tout en respectant la sémantique des modèles. Nous utiliserons deux niveaux d’abstraction soit le « register transfer level » (RTL) et le « transaction level modeling » (TLM). Le RTL permet une modélisation à bas niveau d’abstraction et la communication entre les modules se fait à l’aide de signaux et des signalisations. Le TLM est une modélisation d’une communication transactionnelle à un plus haut niveau d’abstraction. Notre objectif est de supporter ces deux types de simulation, mais en laissant à l’usager le choix du langage de modélisation. De même, nous proposons d’utiliser un seul noyau au lieu de plusieurs et d’enlever le bus de co-simulation pour accélérer le temps de simulation.

Approches générales de résolution pour les problèmes multi-attributs de tournées de véhicules et confection d'horaires

Thèse réalisée en cotutelle entre l'Université de Montréal et l'Université de Technologie de Troyes

Leveraging noisy side information for disentangling of factors of variation in a supervised setting

Ce mémoire est composé de trois articles et présente les résultats de travaux de recherche effectués dans le but d'améliorer les techniques actuelles permettant d'utiliser des données associées à certaines tâches dans le but d'aider à l'entraînement de réseaux de neurones sur une tâche différente. Les deux premiers articles présentent de nouveaux ensembles de données créés pour permettre une meilleure évaluation de ce type de techniques d'apprentissage machine. Le premier article introduit une suite d'ensembles de données pour la tâche de reconnaissance automatique de chiffres écrits à la main. Ces ensembles de données ont été générés à partir d'un ensemble de données déjà existant, MNIST, auquel des nouveaux facteurs de variation ont été ajoutés. Le deuxième article introduit un ensemble de données pour la tâche de reconnaissance automatique d'expressions faciales. Cet ensemble de données est composé d'images de visages qui ont été collectées automatiquement à partir du Web et ensuite étiquetées. Le troisième et dernier article présente deux nouvelles approches, dans le contexte de l'apprentissage multi-tâches, pour tirer avantage de données pour une tâche donnée afin d'améliorer les performances d'un modèle sur une tâche différente. La première approche est une généralisation des neurones Maxout récemment proposées alors que la deuxième consiste en l'application dans un contexte supervisé d'une technique permettant d'inciter des neurones à apprendre des fonctions orthogonales, à l'origine proposée pour utilisation dans un contexte semi-supervisé.