v2.11.0 (5687)

Cours scientifiques - APM_4RO01_TA : Initiation à la recherche opérationnelle

Domaine > Applied Maths.

Descriptif

La Recherche Opérationnelle (R.O.) est la discipline des méthodes scientifiques utilisables pour élaborer de meilleures décisions. Elle permet de rationaliser, de simuler et d’optimiser l’architecture et le fonctionnement des systèmes de production ou d’organisation. La R.O. apparaît comme une discipline-carrefour associant les mathématiques, l’économie et l’informatique.
Les apports de la R.O. sont visibles dans les domaines les plus divers : de l’organisation des lignes de production de véhicules à la planification des missions spatiales, de l’optimisation de portefeuilles bancaires à l’aide au séquençage de l’ADN ou à l’organisation de la couverture satellite des téléphones portables…
Tous ces problèmes sont de nature discrète ou combinatoire. Si l'existence d'une solution optimale est en général triviale, sa recherche de manière énumérative, même effectuée par les ordinateurs les plus puissants, pourrait demander plusieurs siècles de calcul.

Le but du cours est de familiariser les élèves avec l’optimisation combinatoire et de leur faire connaître des outils qui permettent de résoudre les problèmes les plus faciles, en particulier les graphes et la programmation mathématique.

Objectifs pédagogiques

Être capable, grâce à ses connaissances en optimisation combinatoire, de mettre en œuvre:
- les outils basiques de résolution de problèmes d’optimisation combinatoire;
- les rudiments de la théorie des graphes;
- la programmation mathématique.

21 heures en présentiel (7 blocs ou créneaux)
réparties en:
  • Cours magistral : 6
  • Petite classe : 12
  • Contrôle : 3

effectifs minimal / maximal:

10/100

Diplôme(s) concerné(s)

Parcours de rattachement

Pour les étudiants du diplôme Master 1 Applied Mathematics ans statistics - Orsay

AO101

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

AO101

 

Format des notes

Numérique sur 20

Littérale/grade européen

Pour les étudiants du diplôme Master 1 Applied Mathematics ans statistics - Orsay

Vos modalités d'acquisition :

Examen écrit

Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)
  • le rattrapage est obligatoire si :
    Note initiale < 7
  • le rattrapage peut être demandé par l'étudiant si :
    7 ≤ note initiale < 10
L'UE est acquise si Note finale >= 10
  • Crédits ECTS acquis : 2 ECTS
  • Scientifique acquis : 2

Le coefficient de l'UE est : 1

La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.

L'UE est évaluée par les étudiants.

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

Vos modalités d'acquisition :

Examen écrit.
Matériel autorisé à l’examen : une feuille A4 recto-verso manuscrite. Pas d'ordinateur ni de calculatrice. 

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 : 2 ECTS
  • Scientifique acquis : 2

Le coefficient de l'UE est : 1

La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.

L'UE est évaluée par les étudiants.

Pour les étudiants du diplôme Master 1 Parisien de Recherche Opérationnelle

Le rattrapage est autorisé (Max entre les deux notes écrêté à une note seuil)
  • le rattrapage est obligatoire si :
    Note initiale < 7
L'UE est acquise si Note finale >= 10
  • Crédits ECTS acquis : 2.5 ECTS

Le coefficient de l'UE est : 1

Pour les étudiants du diplôme Master 1 Mathématiques Appliquées

Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)
  • le rattrapage est obligatoire si :
    Note initiale < 7
  • le rattrapage peut être demandé par l'étudiant si :
    7 ≤ note initiale < 10
L'UE est acquise si Note finale >= 10
  • Crédits ECTS acquis : 2 ECTS

Le coefficient de l'UE est : 1

Programme détaillé

1. Cours magistral: 

Définitions de base des graphes.

Arbres couvrants et chemins.

2. PC:

Exercices.

3. Cours magistral:

Problèmes de flots.

Chaînes améliorantes.

Coupe minimale.

Algorithme de Ford-Fulkerson.

4. PC:

Exercices.

5. Cours magistral:

Fin des flots.

Programmation linéaire.

Algorithme du simplexe.

6. PC:

Exercices

7. Cours magistral:

Programmation linéaire -  suite:

Dualité. Conditions de écarts complémentaires.

8. PC:

Exercices

9. Cours magistral:

Fin programmation linéaire. Programmation en nombres entiers. Méthodes arborescentes.

10. PC:

Exercices.

11. Cours magistral:

Fin Programmation en nombres entiers.

Quelques idées sur la RO et ses applications.

12. PC:

Exercices.

13. Contrôle: 

Examen écrit

Mots clés

Optimisation combinatoire, algorithmes de graphes, programmation linéaire.
Veuillez patienter