Ce cours propose une introduction pratique à l'optimisation en analytique d'affaires. L'objectif est d'apprendre à formuler des modèles, à les programmer et à les résoudre avec des solveurs modernes, et à interpréter les résultats pour aider à la prise de décision.
Les thèmes principaux abordés dans ce cours incluent la programmation linéaire et en nombres entiers, les modèles de flux dans les réseaux, l'optimisation multiobjectif, et les modèles d'optimisation non linéaires. Le cours aborde aussi brièvement le traitement de l'incertitude à travers l'optimisation stochastique et l'utilisation de méthodes heuristiques. Tout au long du cours, l'accent est mis sur des exemples concrets, la modélisation de problèmes typiques, et la mise en oeuvre de techniques de solution.
Programmation linéaire : formulation mise en oeuvre dualité
Modèles de flux dans des réseaux : structures algorithmes de base applications
Programmation en nombres entiers : utilisation de variables binaires linéarisation techniques de solution
Optimisation multiobjectif : formulation et gestion des compromis
Optimisation non linéaire : modèles techniques de descente interprétation
Modèles multipériodes : structure traitement de l'incertitude arbres de décision
Heuristiques et autres moyens de solution de problèmes de grande taille