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v2.11.0 (5687)

Cours scientifiques - SOD324 : Métaheuristiques

Domaine > Applied Maths.

Descriptif

De nombreux problèmes de recherche opérationnelle sont « difficiles », en particulier les problèmes d’optimisation en variables 0-1 ou entières (PLNE). Ce cours présente les métaheuristiques, des  méthodes de résolution approchée des problèmes de grandes tailles, en particulier les méthodes de voisinage comme la recherche tabou ou le recuit simulé et les méthodes par population comme les algorithmes génétiques. La présentation des méthodes s'appuiera sur divers problèmes réels de RO.

Le cours comporte également la réalisation d’un projet incluant la programmation d’une métaheuristique.

Objectifs pédagogiques

L'objectif est de se familiariser avec les méthodes heuristiques et en connaître les avantages et les limites. Plusieurs aspects théoriques sont présentés et comparées aux méthodes exactes. Quelques aspects de mise en oeuvre pratique sont présentés en particulier à l'occasion du projet.

22 heures en présentiel (7 blocs ou créneaux)
réparties en:
  • Cours magistral : 7
  • Cours d'improvisation et théatre : 13
  • Contrôle : 2

effectifs minimal / maximal:

8/40

Diplôme(s) concerné(s)

Pour les étudiants du diplôme Diplôme d'Ingénieur de l'Ecole Nationale Supérieure de Techniques Avancées

SOD321 - Optimisation Discrète

Format des notes

Numérique sur 20

Littérale/grade européen

Pour les étudiants du diplôme Diplôme d'Ingénieur de l'Ecole Nationale Supérieure de Techniques Avancées

Vos modalités d'acquisition :

 - Examen.
- Soutenance du projet.

Le rattrapage est autorisé (Max entre les deux notes écrêté à une note seuil)
  • le rattrapage est obligatoire si :
    Note initiale < 6
  • le rattrapage peut être demandé par l'étudiant si :
    6 ≤ note initiale < 10
L'UE est acquise si Note finale >= 10
  • Crédits ECTS acquis : 1.5 ECTS
  • Scientifique acquis : 1.5

Le coefficient de l'UE est : 1

La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.

L'UE est évaluée par les étudiants.

Programme détaillé

1. CM:
Séance 1
Introduction. Présentation des métaheuristiques à voisinages: recuit simulé et méthode de recherche taboue.
Autres types de métaheuristiques. Exercices. Présentation du projet.
2. Bloc de module en salle info:
Séance 2
Applications des métaheuristiques. TD/TP travail en groupe sur des mini projets.
Résolution de problèmes simples (recherche de voisinages, calcul des variations de coûts).
3. Bloc de module en salle info:
Séance 3
Travail sur le projet.
4. CM:
Séance 4
Compléments sur les structures de voisinages et sur les méthodes à population.
5. Bloc de module en salle info:
Séance 5
Exercices et application des métaheuristiques à des problématiques d’allocation de fréquences
6. Contrôle:
Séance 6
Contrôle/QCM
7. Bloc de module en salle info:
Séance 6 bis
Soutenance du projet en salle info





Mots clés

Optimisation Combinatoire, Recuit Simulé, Recherche Tabou, Algorithmes génétiques

Méthodes pédagogiques

Cours, Exercices et Travaux Pratiques
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