Modèles et méthodes d'optimisation I

A la fin de cette unité d’enseignement, l’étudiant est capable de :

Eu égard au référentiel AA, ce cours contribue au développement, à l'acquisition et à l'évaluation des acquis d'apprentissage suivants :
AA1.1, AA1.2, AA1.3
AA2.2, AA2.4, AA2.5
A5.3, AA5.4, AA5.5



Plus précisément, au terme du cours, l¿étudiant sera capable de :

• formuler une situation problème sous la forme d¿un modèle d¿optimisation
• analyser un modèle d¿optimisation, en particulier déterminer s¿il est linéaire ou s¿il est convexe,
• caractériser les solutions optimales d¿un modèle d¿optimisation et, lorsque c¿est possible, les calculer analytiquement (à l¿aides des conditions d¿optimalité), analyser leur sensibilité à l¿aide de la dualité dans le cas linéaire
• proposer de façon argumentée l¿utilisation d¿un algorithme de résolution, sur base du type de problème, de sa taille et des propriétés de convergence attendues,
• implémenter un algorithme de résolution (algorithme du simplexe, méthode du premier ou du second ordre sans contraintes)
• appliquer une implémentation ou un logiciel de résolution à des problèmes concrets, commenter et interpréter les résultats obtenus

Acquis d¿apprentissage transversaux :

• utiliser un logiciel de calcul numérique de type Matlab
• effectuer en petit groupe un travail de formulation, d¿analyse et/ou de résolution de modèles d¿optimisation
• rendre compte par écrit d¿un travail de formulation, d¿analyse et/ou de résolution de modèles d¿optimisation