Descriptifs de l'enseignement
Objectifs (en termes de savoir-faire) :
*
savoir identifier et mettre en équation un problème d'optimisation
linéaire ;
* acquérir un savoir-faire algorithmique pour
résoudre un système linéaire d'inégalités ;
* savoir
interpréter l'impact d'une perturbation des données ;
*
savoir mettre en équation et résoudre un problème d'optimisation
linéaire aux nombres entiers.
Programme
succinct :
* Le problème d'optimisation linéaire, polyèdres,
sommets et arêtes.
* L'algorithme du Simplex et sa forme
révisée.
* Dualité : relations de complémentarité,
analyse de sensibilité et post-optimisation.
* Optimisation en
nombres entiers : algorithme par séparation et évaluation.
Compétences
acquises (directes/indirectes) :
* d'être familier avec les
problèmes classiques d'optimisation linéaires comme la distribution
de ressources et la satisfaction d'une demande au moindre coût, et
savoir les résoudre ;
* savoir traduire la théorie
mathématique en une démarche pratique d'aide à la décision en
entreprise.
- Učitel: Bernhard Beckermann
- Učitel: Ana Matos