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Modèles et méthodes d'optimisation II [ LINMA2471 ]


5.0 crédits ECTS  30.0 h + 22.5 h   1q 

Enseignant(s) Glineur François ;
Langue
d'enseignement:
Français
Lieu de l'activité Louvain-la-Neuve
Thèmes abordés 1.Concepts de base et typologie des problèmes d'optimisation. 2.Introduction à trois catégories de problèmes : optimisation linéaire, optimisation convexe et optimisation non-linéaire; pour chacune d'elles : a.Quels problèmes peut-on formuler ? (présentation de la classe des problèmes modélisables) b.Comment les résoudre ? (description et analyse des techniques de résolutions applicables) 3.Initiation à la modélisation de problèmes réels et à leur résolution pratique via l'utilisation d'un langage de modélisation et/ou de logiciels spécialisés.
Acquis
d'apprentissage
Initier à la formulation, l'analyse et la résolution de problèmes d'optimisation.
Contenu Cours 1. Modèles d'optimisation Optimisation linéaire et dualité. Optimisation convexe, dualité et formulation conique. Optimisation non-linéaire et conditions d'optimalité. 2. Méthodes d'optimisation Méthodes de point intérieur pour l'optimisation linéaire, l'optimisation conique (quadratique et semidéfinie) et l'optimisation convexe ; complexité algorithmique. Méthodes de région de confiance et méthode de Nelder-Mead pour l'optimisation non-linéaire. Exercices et projets Formulation et résolution de problèmes concrets. Langage de modélisation AMPL.
Autres infos Prérequis : notions d'analyse réelle et d'algèbre linéaire, notions de base en optimisation (matière contenue dans le cours INMA1702) Evaluation : projets en groupe durant le semestre et examen écrit ; supports de cours disponibles sur le site web icampus.
Cycle et année
d'étude
> Master [120] : ingénieur civil biomédical
> Master [120] en sciences informatiques
> Master [120] : ingénieur civil en informatique
> Master [120] : ingénieur civil en mathématiques appliquées
> Master [120] en statistiques, orientation générale
Faculté ou entité
en charge
> MAP


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