Modèles et méthodes d'optimisation I

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

• 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