Modèles et méthodes d'optimisation II [ LINMA2471 ]
5.0 crédits ECTS
30.0 h + 22.5 h
1q
| Enseignant(s) |
Glineur François ;
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Langue
d'enseignement: |
Français
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| Lieu de l'activité |
Louvain-la-Neuve
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| 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.
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Acquis
d'apprentissage |
Initier à la formulation, l'analyse et la résolution de problèmes d'optimisation.
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| 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.
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| 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.
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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
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Faculté ou entité
en charge |
> MAP
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