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- | ~~NOTOC~~ | ||
- | ^ Code ^ Crédits ^ Période ^ CM ^ TD ^ TP ^ Exam ^ Formation ^ | ||
- | | A3-MAAP05 | 1.5 | Année 3 | 10H | 8H | 6H | 2H |Apprentissage | | ||
- | ====== Recherche opérationnelle ====== | ||
- | ===== Enseignants ===== | ||
- | * __Besoa Rabenasolo__ ,Rémi Souveton | ||
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- | ===== Objectifs ===== | ||
- | Initiation des étudiants aux méthodes d’optimisation, à la recherche opérationnelle et à leurs applications. | ||
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- | Compétences attendues en fin de cursus | ||
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- | * Savoir poser les problèmes d’optimisation | ||
- | * Savoir utiliser intelligemment les logiciels adaptés | ||
- | * Comprendre pourquoi il est –le plus souvent– nocif d’optimiser des systèmes incomplets | ||
- | * Savoir déterminer quelles sont les contraintes actives et comment agir sur elles | ||
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- | ===== Pré-requis ===== | ||
- | * Modestie | ||
- | * Intelligence | ||
- | * Bonne connaissance des processus à optimiser | ||
- | * Savoirs et savoir-faire usuels au niveau graduate (scientifique) | ||
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- | ===== Description ===== | ||
- | * Introduction aux problèmes d’optimisation. Domaines d’application dans l’entreprise. Méthodes générales. | ||
- | * Optimisation non linéaire : Problèmes sans contrainte, Problèmes avec contraintes (égalités et inégalités). Méthodes directes, Méthodes itératives | ||
- | * Optimisation linéaire : Algorithme du simplexe, Analyse de sensibilité, Détection des contraintes actives, Détermination de la dépense maximale à engager pour la relaxation d’une contrainte. | ||
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- | ===== Méthodes d’enseignement ===== | ||
- | Cours magistraux, travaux dirigés, Travaux pratiques | ||
- | ===== Méthodes d’évaluation ===== | ||
- | Mini projet cf: www.douillet.info/~douillet/htlmro/. | ||
- | ===== Références ===== | ||
- | * Schaum’s Outline of Operating Systems (J. Archer, J. Harris, Ph.D. Cordani) | ||
- | * Matlab Optimization Toolbox (Math works Inc.) | ||
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- | * http://www.informs.org/Ressources/ | ||
- | * http://www.wior.uni-karlsruhe.de/bibliothek/ | ||