UCL - Etudes

English version

Formations
Premier cycle
Second cycle
Troisième cycle
Certificats (programmes non académiques)
Passerelles
Formation continue
Facultés et entités
Cadre académique
Réforme de Bologne
Accès aux études
Organisation des études
Lexique
Calendrier académique
Règlement des études et examens
Charte pédagogique
Renseignements généraux
Recherche
Simple
Détaillée
Par cours

Modèles et méthodes d'optimisation [INMA1702]
[30h+22.5h exercices] 5 crédits

English version

Version imprimable

Ce cours n'est pas dispensé en 2005-2006

Cette activité se déroule pendant le 1er semestre

Langue d'enseignement :

français

Niveau :

Premier cycle

>> Objectifs (en termes de compétences)
>> Objet de l'activité (principaux thèmes à aborder)
>> Résumé : Contenu et Méthodes
>> Autres informations (Pré-requis, Evaluation, Support, ...)

Objectifs (en termes de compétences)

Objectif de la formation : Initier à la formulation, l'analyse et la résolution de problèmes d'optimisation.
Compétences à acquérir :
1. Maîtriser les concepts de base de l'optimisation.
2. Savoir reconnaître et formuler un problème d'optimisation linéaire, convexe ou non-linéaire.
3. Connaître les techniques de résolution applicables à ces problèmes et être capable de les mettre en œuvre en pratique.

Objet de l'activité (principaux thèmes à aborder)

1. Concepts de base et typologie des problèmes d'optimisation
2. Introduction à trois catégories de problèmes : optimisation linéaire, optimisation convexe structurée 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)
c. Quelles applications ?
(présentation d'applications dans les domaines des sciences de l'ingénieur, des sciences de gestion, de la finance, etc.)
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.

Résumé : Contenu et Méthodes

1. Concepts de base : typologie des problèmes d'optimisation, conditions d'optimalité, complexité algorithmique, notion de dualité
2. Optimisation linéaire : formulation, algorithme du simplexe et méthodes de point intérieur, exemples d'applications
3. Optimisation convexe structurée : notion de convexité, optimisation quadratique, semidéfinie et conique, méthodes de point intérieur, exemples d'applications
4. Optimisation non-linéaire : formulation, méthode du gradient, méthodes de Newton et de quasi-Newton, méthodes de région de confiance, méthodes méta-heuristiques, exemples d'applications

Autres informations (Pré-requis, Evaluation, Support, ...)

Prérequis : notions de base en analyse réelle, algèbre linéaire et théorie des matrices.

Evaluation : projets à remettre durant le semestre et examen écrit.



Ce site a été conçu en collaboration avec ADCP, ADEF, CIO et SGSI
Responsable : Jean-Louis Marchand - Contact : secretaire@fsa.ucl.ac.be
Dernière mise à jour :02/08/2006