À la fin de ce cours, vous saurez :
Le cours vous permettra de vous familiariser avec certaines modélisations et méthodes de résolution des problèmes de l’optimisation multi- objectifs. Connaître l’intérêt d’utiliser une telle ou une autre méthode, ses limites, et être en mesure de mettre en place un code de cette dernière afin d’étudier son comportement et d’évaluer sa performance face à des données. Pour ce faire, le contenu du cours s’articule autour de définitions, de notions et de résultats, qui seront appuyés par un ensemble d’exercices à traiter.
Le cours est donné sous forme de sessions, sont structurées de la façon suivante : (i) un cours qui est composé d'une version Web et d'une version PDF, et (ii) des activités qui sont composées de QCM d'auto-formation et d'exercices avec corrections. Afin de mieux comprendre ce que nous attendons de vous, lisez attentivement le contenu dédié au cours Web (une version PDF est disponible pour le téléchargement). La compréhension de cette présentation est un atout pour aborder les exercices avant de poursuivre vers les corrections. Notons aussi que la correction de chaque exercice mérite une bonne analyse avant de passer vers une autre correction.
• Algèbre linéaire (Matrices, inverse d’une matrice, … résolution d’un système linéaire par une méthode itérative …).
• Algorithme et complexité algorithmique.
• Méthode du simplexe : phase 1 et phase 2 (Big-M).
QCM à la fin de chaque session.
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