| Libellé du cours : | Recherche opérationnelle et optimisation |
|---|---|
| Département d'enseignement : | MIN / Mathématiques - Informatique |
| Responsable d'enseignement : | Monsieur KHALED MESGHOUNI |
| Langue d'enseignement : | Français |
| Ects potentiels : | 0 |
| Grille des résultats : | |
| Code et libellé (hp) : | LA1_A_MA_MIN_ROP - Recherche opérationnelle |
Equipe pédagogique
Enseignants : Monsieur KHALED MESGHOUNI
Intervenants extérieurs (entreprise, recherche, enseignement secondaire) : divers enseignants vacataires
Résumé
L’objectif de ce cours est d’acquérir un certain nombre de techniques et de connaissance mathématiques approfondie permettant de formaliser et d’analyser des problèmes de décision et d’optimisation complexes que les entreprises rencontrent. Le but est qu’à travers un ensemble de méthodes de recherche opérationnelle et d’aide à la décision, l’étudiant sera en mesure de modéliser, résoudre un problème et d’optimiser la solution trouvée pour le problème pose.
Objectifs pédagogiques
À l’issue du cours, l’élève sera capable de : - Modéliser le problème - Identifier les différentes étapes de la démarche à mettre en œuvre pour résoudre correctement le problème posé - Savoir utiliser les techniques et méthodes enseignées. - Pouvoir programmer les algorithmes étudiés Contribution du cours au référentiel de compétences ; à l’issue du cours, l’étudiant aura progressé dans : - Formaliser correctement un problème - Construire des tests en choisissant les méthodes adéquates et analyser les résultats - Connaître les limites des procédures mise en œuvre Connaissances travaillées : - La théorie des graphes - Plus court chemin et optimisation du flot (aspect algorithmique) - Les problèmes d’ordonnancement (PERT simple, PEET aléatoire, PERT coût, PERT Charge, etc.) - Processus Aléatoires et chaînes de Markov - Fils d’attentes et réseaux de fils d’attente - Programmation Linéaire (Méthode graphique, Simplexe, Dual, Paramétrique, Nombre entier, etc.) - Programmation stochastique (Monte-carlo, Recuit simulé, Algorithmes génétiques, etc.) Compétences développées : - Analyser et apporter la solution adéquate à un problème complexe - Mettre en pratique des connaissances acquises - Insister sur l’aspect programmation des techniques et méthodes enseignées.
Objectifs de développement durable
Modalités de contrôle de connaissance
Contrôle Continu / Dernier Contrôle Bloqué du cours
Commentaires: 33 de CC et
67% de CB
Ressources en ligne
- Serveur pédagogique
Pédagogie
Séquencement / modalités d'apprentissage
| Nombre d'heures en CM (Cours Magistraux) : | 12 |
|---|---|
| Nombre d'heures en TD (Travaux Dirigés) : | 12 |
| Nombre d'heures en TP (Travaux Pratiques) : | 0 |
| Nombre d'heures en Séminaire : | 0 |
| Nombre d'heures en Demi-séminaire : | 0 |
| Nombre d'heures élèves en TEA (Travail En Autonomie) : | 0 |
| Nombre d'heures élèves en TNE (Travail Non Encadré) : | 0 |
| Nombre d'heures en CB (Contrôle Bloqué) : | 0 |
| Nombre d'heures élèves en PER (Travail PERsonnel) : | 0 |
| Nombre d'heures en Heures Projets : | 0 |
Pré-requis
- Probabilités et Statistiques