Researchers

Education

• Certificat d'Aptitude Pédagogique Approprié à l'Enseignement Supérieur, 2016,

• Agrégé E.S.S. sn sciences mathématiques, 2012,

• AESS en Mathématiques, 2012,

• Docteur en Sciences, 2010,

• Docteur en Sciences, 2010,

• Diplôme d'études approfondies inter-universitaires en sciences mathématiques, 2007,

• DEA en Mathématiques, 2007,

• Licencié en Sciences Mathématiques, 2006,

• Licenciée en Sciences Mathématiques, 2006,

Teaching

• 22BA030-A - Aide à la décision

• 22BA032-A - Intelligence artificielle

• 13UMQ21-A - Introduction à la recherche opérationnelle

• 12UMQ20-A - Mathématique approfondie 2

• 13UMQ40-A - Recherche opérationnelle

• 11UMQ30-B - Espaces vectoriels

• 12UMQ30-B - Statistique

Publications

• Ales, Z., Engelbeen, C., Figueiredo, R. (2023). Correlation clustering problem under mediation. INFORMS Journal on Computing. DOI: https://doi.org/10.1287/ijoc.2022.0129.

• Engelbeen, C., Hautphenne, S., Vande Velde, S. (2023). Branching processes and approximate bayesian computation applied to the initiation of chronic myeloid leukemia. INFORMS Applied probability society conference 2023, Nancy.

• Engelbeen, C, Hautphenne, S, Vande Velde S (2022). Un "Markovian Binary Tree" pour modéliser la leucémie myéloïde chronique. Journée des chercheurs, ICHEC.

• Cuvelier, E., de Valeriola, S., Engelbeen, C. (2020). Identification automatique des sources des notices zoologiques du Speculum naturale de Vincent de Beauvais. Revue Ouverte d'Intelligence Artificielle. Jean-Gabriel Ganascia, Bertrand Jouve, Pascale Kuntz. DOI: https://doi.org/10.5802/roia.2.

• Ales, Z., Engelbeen, C., & Figueiredo, R. (2019). Problème de Correlation Clustering avec Médiateurs. Roadef2019, Le Havre.

• Ales, Z., Engelbeen, C., & Figueiredo, R. (2018). Correlation clustering problem with mediations. PGMO days.

• Catanzaro, D., Engelbeen, C. (2015). An Integer Linear Programming Formulation for the Minimum Cardinality Segmentation Problem, Algorithms, 8(4), 999-1020. Algorithms. DOI: 10.3390/a8040999.

Autres contributions intellectuelles

• de Valeriola, S., Engelbeen, C., Ruzzier, C. (2023). Analyzing historical set data: the case of medieval biblical prologues. Digital Humanities Benelux 223. DOI: 10.5281/zenodo.8009495.

• Engelbeen, C., Hautphenne, S., Vande Velde, S. (2022). Modèle stochastique pour la leucémie myéloïde chronique. Séminaire Quaresmi.

• Ales, Z., Engelbeen, C., & Figueiredo, R. (2020). Correlation clustering problem with mediations. Roadef2020, Montpellier.

• Ales, Z., Engelbeen, C., & Figueiredo, R. (2019). Problème de Correlation Clustering avec Médiateurs. Séminaire Quaresmi.

• Engelbeen, C. (2018). Théorie de la complexité, la question de P = NP. Séminaire de la Haute Ecole Galilée, section mathématiques.

• Engelbeen, C., de Valeriola, S., Cuveli,er, E. (2018). Identification automatique des sources d’un texte : le cas d’une encyclopédie médiévale. Midi de la Recherche, IRL, ICHEC.

• Engelbeen, C. (2017). Le processus de recherche en recherche opérationnelle ? le cas du problème de segmentation en radiothérapie et autres applications. Midi de la Recherche ICHEC.

• ENGELBEEN, C., BIEDL, Th., DUROCHER, S., FIORINI, S., YOUNG, M. (2013). Faster optimal algorithms for segment minimization with small maximal value, Discrete Applied Mathematics, Vol 161, Issue 3, pp.317-329.

• Engelbeen Céline, Samuel Fiorini, Antje Kiesel (2012), A closest vector problem arising in radiation therapy planning, Journal of Combinatorial Optimization, 2012

• Engelbeen Céline, A closest vector problem arising in radiation therapy planning, avec Samuel Fiorini et Antje Kiesel a été publié dans le Journal of Combinatorial Optimization, Vol. 22, pages 609-629, 2011

• Avec Samuel Fiorini (ULB) Constrained decompositions of integer matrices and their applications to intensity modulated radiation therapy, Networks, vol 55, issue 2, pp 138-148, 2010.

• Avec Antje Kiesel (Université de Rostock), Binary matrix decompositions without tongueand-<br /> groove underdosage for radiation therapy planning, Algorithmic Operations Research<br /> vol 5, issue 2, pp 119-132, 2010.

• Avec Therese Biedl (Université de Waterloo), Stephane Durocher (Université de Manitoba), Samuel Fiorini (ULB) et Maxwell Young (Université de Waterloo), Optimal algorithms for segment minimization with small maximal values, présenté et publié lors de la<br /> conférence Wads 2011 à New-York du 15 au 17 août 2011.