Note du 29 juin 2020
Sans connaitre encore le temps que dureront les mesures de distances sociales liées à la pandémie de Covid-19, et quels que soient les changements qui ont dû être opérés dans l’évaluation de la session de juin 2020 par rapport à ce que prévoit la présente fiche descriptive, de nouvelles modalités d’évaluation des unités d’enseignement peuvent encore être adoptées par l’enseignant ; des précisions sur ces modalités ont été -ou seront-communiquées par les enseignant·es aux étudiant·es dans les plus brefs délais.
Sans connaitre encore le temps que dureront les mesures de distances sociales liées à la pandémie de Covid-19, et quels que soient les changements qui ont dû être opérés dans l’évaluation de la session de juin 2020 par rapport à ce que prévoit la présente fiche descriptive, de nouvelles modalités d’évaluation des unités d’enseignement peuvent encore être adoptées par l’enseignant ; des précisions sur ces modalités ont été -ou seront-communiquées par les enseignant·es aux étudiant·es dans les plus brefs délais.
5 crédits
30.0 h + 15.0 h
Q1
Enseignants
Schaus Pierre;
Langue
d'enseignement
d'enseignement
Anglais
Thèmes abordés
- exploration d'arbres de recherche
- branch and bound
- relaxation (lagrangienne) et calcul de bornes
- la recherche locale
- la programmation mathématique
- la programmation par contrainte
- algorithmes de graphes,
- les recherches à voisinage large
- la programmation dynamique
- les algorithmes gloutons et algorithmes approchés
- l'optimisation multicritères
- l'optimisation sans dérivée
- comparaison d'algorithmes
Acquis
d'apprentissage
d'apprentissage
A la fin de cette unité d’enseignement, l’étudiant est capable de : | |
| 1 |
Eu égard au référentiel AA du programme « Master ingénieur civil en informatique », ce cours contribue au développement, à l'acquisition et à l'évaluation des acquis d'apprentissage suivants :
|
La contribution de cette UE au développement et à la maîtrise des compétences et acquis du (des) programme(s) est accessible à la fin de cette fiche, dans la partie « Programmes/formations proposant cette unité d’enseignement (UE) ».
Contenu
- programmation dynamique
- branch and bound
- programmation linéaire
- relaxation Lagrangienne
- génération de colonnes
- recherche locale
- programmation par contrainte et sat
- algo de graphes: problème de max flow
- comparaison d'algorihtmes d'optimisation
Méthodes d'enseignement
La présentation des algorithmes dans le cadre du cours magistral sera accompagnée de travaux pratiques (assignments/micro-projets) demandant l'implémentation d'un algorithme en vue de résoudre un problème d'optimisation concret. L'évaluation des travaux sera partiellement automatisée sur base de la qualité des solutions trouvées par les algorithmes.
Modes d'évaluation
des acquis des étudiants
des acquis des étudiants
Une grande partie de l'évaluation est accordée aux travaux (30% des pointsrépartis sur 3 assignments). Les 70% restants seront évalués de manière classique avec un examenécrit ou oral.Les projets ne peuvent être refaits en 2e session.
Autres infos
Préalables:
- LSINF1121
Faculté ou entité
en charge
en charge
INFO
Programmes / formations proposant cette unité d'enseignement (UE)
Intitulé du programme
Sigle
Crédits
Prérequis
Acquis
d'apprentissage
d'apprentissage
Master [120] : ingénieur civil en science des données
Master [120] : ingénieur civil en informatique
Master [120] en sciences informatiques
Master [120] en science des données, orientation statistique
Master [120] en science des données, orientation technologies de l'information