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1386 résultats
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Titre
Crédits
METH 60769
Méthodologie d'intervention en transformation numérique
Sujet
Méthodologie
Programme
Maîtrise en gestion (M. Sc.)
Lieu
Côte-des-Neiges
Mode d'enseignement
Crédits
3
Description
Le but de ce cours est de permettre aux étudiantes et étudiants de s'approprier la composante méthodologique du rôle de conseiller ou consultant dans le domaine de la transformation numérique et de faire le lien entre les concepts académiques et leur application sur le terrain.
Le cours est organisé afin de permettre aux étudiantes et étudiants de développer des habiletés et à les utiliser pour comprendre les préoccupations d'un client en organisation sur une problématique bien définie; faire une revue des connaissances/ modèles/cadres conceptuel pertinentes; développer les plans de travail en tenant compte des contraintes organisationnelles; collecter des données quantitatives et qualitatives (par exemple, via des questionnaires, des entrevues, des données d'utilisation des systèmes); analyser et interpréter les données pour extraire les enseignements clés; élaborer des recommandations et les présenter. Ce cours revêt une importance fondamentale dans le programme puisqu'il permet aux étudiantes et étudiants de confronter les concepts vus en classe avec la réalité sur le terrain. Le cours permettra aussi aux étudiantes et étudiants d'affiner leur capacité à travailler efficacement en équipes et à interagir de manière professionnelle et efficace avec les interlocuteurs régulièrement impliqués dans des projets de transformation numérique (par exemple, des experts en technologie, en architecture et infrastructure de l'entreprise, du domaine et/ou des produits ou services de l'entreprise concernée).
Thèmes couverts
Détermination des requis du mandat (ex. : objectifs clairement définis et approuvés par le client livrables et échéancier réalistes procédures de travail et rôles bien définis)
Gestion des ressources (ex. : temps compétences) au sein d'une équipe de conseillers
Recherche des connaissances pertinentes afin de mieux comprendre le contexte du problématique décrit dans le mandat de transformation numérique
Recherche systématique de la littérature pertinente (ex . : modèles théories cadres conceptuels) afin d'appliquer les connaissances existantes à la résolution du mandat
Collecte de données qualitatives (ex. : entretiens individuels observations animations de groupes de discussion étude Delphi documents organisationnels analyse des plans de systèmes et d'architecture de l'entreprise)
Collecte de données quantitatives (ex. : questionnaires données collectées par le gratte-Web analyse de logs expériences statistiques disponible en ligne)
Analyses de données et présentations des résultats et recommandations
Gestion des attentes et de le relation clients durant le projet
MATH 60230
Méthodologie de la finance empirique
Sujet
Mathématiques
Programme
Maîtrise en gestion (M. Sc.)
Lieu
Côte-des-Neiges
Mode d'enseignement
Crédits
3
Description
Ce cours présente les méthodes avancées en analyse de données financières et les méthodes statistiques et les régressions linéaires avancées utilisées en finance empirique. L'accent est mis sur le choix et l'utilisation appropriée des méthodes pour la recherche en finance empirique.
Ce cours est divisé en quatre blocs. Lors des deux premiers blocs, les méthodes avancées en finance empirique sont présentées aux personnes étudiantes. Les concepts traités comprennent l'analyse de données financière, la visualisation de données financières, ainsi que l'implémentation numérique de concepts clés en finance (par exemple le calcul de ratios financiers, évaluation d'obligations, l'estimation de la courbe des taux et l'optimisation de portefeuille) en utilisant des données financières réelles. Le deuxième bloc présente une révision des concepts fondamentaux en analyse statistique et une introduction aux méthodes statistiques utilisées en finance empirique. Les personnes étudiantes apprendront comment appliquer ces méthodes sur des données financières. Le dernier bloc traite des régressions linéaires avancées, des panels, des erreurs types robustes et groupées et des effets fixes. L'accent est mis sur le choix et l'utilisation appropriée des méthodes pour la recherche en finance empirique.
Thèmes couverts
- Les bases de données financières disponibles à HEC Montréal.
- Le processus de recherche empirique : de l'idée à la recherche reproductible.
Concepts fondamentaux en programmation : variables types contrôle de flux débogage documentation survol des librairies scientifiques et de leur utilisation pour calculer des ratios financiers.
- Visualisation de données : Caractéristiques d'un bon graphique et choix de graphique pour la représentation de données financières.
- Programmation avancée pour la recherche en finance : profilage programmation orientée objet avec usage pour l'estimation de la courbe des taux et allocation de portefeuille par optimisation numérique.
- Distributions de probabilité courantes (fonctions de densité et leurs inverses).
- Génération de nombres aléatoires et utilisation des fonctions de densité pour l'estimation et la visualisation.
- Propriété des estimateurs intervalles de confiance et tests d'hypothèse.
- P-values p-hacking et l'éthique dans la recherche en finance empirique.
- Statistiques non paramétriques.
- Simulations et méthode d'autoamorçage pour l'inférence statistique.
- Simulations de modèles paramétriques en finance.
- Usages courants de la régression linéaire.
- Méthodes de panels en finance.
- Erreurs types robustes et groupées groupement et effets fixes.
Remarques importantes
Cours en anglais : MATH 60230A
Préalable(s): Être admis à la M. Sc. Finance. Cours mutuellement exclusif(s) : FINA 60203(A), MATH 60207(A) Vous ne pouvez pas vous inscrire à ce cours si vous avez réussi le cours FINA 60203(A) ou le cours MATH 60207(A).
Préalable(s): Être admis à la M. Sc. Finance. Cours mutuellement exclusif(s) : FINA 60203(A), MATH 60207(A) Vous ne pouvez pas vous inscrire à ce cours si vous avez réussi le cours FINA 60203(A) ou le cours MATH 60207(A).
FISC 40910
Méthodologie de recherche en droit fiscal
Sujet
Fiscalité
Programme
Diplôme d'études supérieures
Lieu
Centre-ville
Mode d'enseignement
Crédits
3
Description
Ce cours étudie les méthodes de recherche en fiscalité, incluant la recherche de la connaissance, la recherche d'interprétations (modèle, hypothèse/interprétation), la recherche d'une bonne communication, et la recherche de l'éthique.
1) La recherche de la connaissance inclut l'utilisation du Web et des banques de données pour trouver des interprétations existantes. Partant des phénomènes à observer (la loi, les règlements, les documents administratifs et extrinsèques), les interprétations sont des modèles qui permettent de prévoir les décisions des administrations fiscales et des tribunaux. La recherche de la connaissance inclut la revue de la littérature.
2) La recherche d'interprétations inclut l'observation des phénomènes et la création d'interprétations. Il faut faire la différence entre les interprétations existantes et celles que l'on crée. Ces interprétations peuvent être soumises à des tests empiriques (interprétations techniques, décisions anticipées, litiges).
3) La recherche d'une bonne communication inclut la communication écrite et la communication orale.
4) La recherche de l'intention éthique aide à comprendre et à reconnaître les abus.
2) La recherche d'interprétations inclut l'observation des phénomènes et la création d'interprétations. Il faut faire la différence entre les interprétations existantes et celles que l'on crée. Ces interprétations peuvent être soumises à des tests empiriques (interprétations techniques, décisions anticipées, litiges).
3) La recherche d'une bonne communication inclut la communication écrite et la communication orale.
4) La recherche de l'intention éthique aide à comprendre et à reconnaître les abus.
Thèmes couverts
Poser de bonnes questions
Faire un état de la connaissance
Observer la réalité fiscale (la loi les règlements la jurisprudence les documents administratifs et extrinsèques)
Interpréter (inventer un modèle de la réalité)
Rédiger
Éviter les abus
Remarques importantes
Un ordinateur portable configuré selon les exigences technologiques de l'École est requis pour ce cours.
Cours réservé au D.E.S.S. en fiscalité ou à la Maîtrise en droit, option fiscalité.
Cours réservé au D.E.S.S. en fiscalité ou à la Maîtrise en droit, option fiscalité.
ECON 10803A
Microeconomic Decisions of the Firm
Sujet
Économie
Programme
Baccalauréat (B.A.A.)
Lieu
Côte-des-Neiges
Mode d'enseignement
Crédits
3
Description
Acquiring an understanding of economic phenomena though the economic way of thinking. By mastering the logical principles of economic thinking, students will be able to anticipate the behavior of economic agents.
The material is presented through examples, applications and in-class discussions. Students will learn to:
- master the economic language in its various forms: intuitive, graphical and mathematical;
- formulate precise arguments concerning many aspects of economic and daily life;
- identify fallacious reasoning;
- develop a critical judgment about assertions encountered in the media;
- reason in terms of incentives, and understand how our environment influences our decision making.
- master the economic language in its various forms: intuitive, graphical and mathematical;
- formulate precise arguments concerning many aspects of economic and daily life;
- identify fallacious reasoning;
- develop a critical judgment about assertions encountered in the media;
- reason in terms of incentives, and understand how our environment influences our decision making.
Thèmes couverts
Gains from trade
Consumer demand
Revenue costs and profits
Competitive supply (firm decisions in the short- and long-run)
Market equilibrium
Monopoly monopolistic competition and market power
Price discrimination
Decision under uncertainty (utility functions insurance decision trees and the value of information)
Game theory and strategic interactions
Oligopoly
Adverse selection
Moral hazard
Remarques importantes
Course in French : ECON 10803
Les étudiants en échange ne sont pas autorisés à s'inscrire à ce cours.
Les étudiants en échange ne sont pas autorisés à s'inscrire à ce cours.
ECON 20851A
Microeconomics
Sujet
Économie
Programme
Baccalauréat (B.A.A.)
Lieu
Côte-des-Neiges
Mode d'enseignement
Crédits
3
Description
Study of fundamental principles in classical microeconomics; limitations of the neo-classical model; recent developments in microeconomics.
This course has three main objectives. The first is to present to students the fundamental principles of classical microeconomics (determination of prices and quantities, market mechanism, efficiency in the allocation of resources) with a level of rigor and formalism that could be described as intermediate. The study of the different basic models will be done through the acquisition of the analytical tools of constrained optimization and comparative statics. The second objective is to confront students with certain limits of the neoclassical model (market imperfections). This should allow them, among other things, to develop their critical sense of the different models covered. The third objective is to introduce students to the latest developments in microeconomics, both in terms of the topics addressed (asymmetry of information, uncertainty, taking into account strategic behaviors) and the tool used to analyze them (game theory).
Thèmes couverts
- Consumer Behaviour Theory
- Production Theory and Costs
- Economic Optimum General Equilibrium and the Theory of Welfare
- Industrial Organization
- Market Imperfections and Special Topics
Remarques importantes
Course in French : ECON 20851
Prerequisite(s) : ECON 10803(A)
ECON 20851
Microéconomie
Sujet
Économie
Programme
Baccalauréat (B.A.A.)
Lieu
Côte-des-Neiges
Mode d'enseignement
Crédits
3
Description
Étude des principes fondamentaux de la microéconomie classique; limites du modèle néo-classique; développements plus récents de la microéconomie.
Ce cours comporte trois objectifs principaux. Le premier est de présenter aux étudiants les principes fondamentaux de la microéconomie classique (détermination des prix et des quantités, mécanisme de marché, efficacité dans l'allocation des ressources) avec un niveau de rigueur et de formalisme que l'on pourrait qualifier d'intermédiaire. L'étude de ces modèles de base se fera à travers l'acquisition des outils d'analyse que sont l'optimisation contrainte et la statique comparative. Le deuxième objectif est de confronter les étudiants à certaines limites du modèle néo-classique (imperfections de marché). Ceci devrait leur permettre, entre autres, de développer leur sens critique face aux différents modèles étudiés. Le troisième objectif est d'initier les étudiants aux développements plus récents de la microéconomie et ce, tant au niveau des thèmes abordés (incertitude, prise en compte des comportements stratégiques) que des outils utilisés pour les analyser (théorie des jeux).
Thèmes couverts
- la théorie du comportement du consommateur
- la théorie de la production et des coûts
- l'optimum économique l'équilibre général et la théorie du bien-être
- l'organisation industrielle
- Les imperfections du marché et les sujets spéciaux
Remarques importantes
Cours en anglais : ECON 20851A
Préalable(s) : ECON 10803(A)
MATH 60617
Mise en oeuvre de modèles d'optimisation en gestion
Sujet
Mathématiques
Programme
Maîtrise en gestion (M. Sc.)
Lieu
Côte-des-Neiges
Mode d'enseignement
Crédits
3
Description
Développement des habiletés de modélisation à partir de diverses applications en gestion des opérations et de la logistique, en gestion des ressources humaines, en finance ou autres domaines de la gestion.
Dans ce cours, l'étudiant apprendra : 1) à reconnaître le type de modèle adapté à une situation particulière en gestion; 2) à décrire cette situation sous la forme d'un modèle mathématique approprié, 3) à implanter et résoudre ce modèle grâce à un logiciel approprié (e.g. IBM ILOG CPLEX Optimization Studio, GAMS) à valider, analyser et présenter les résultats obtenus.
Thèmes couverts
1 : Introduction à la modélisation mathématique
2 : Implantation d'un modèle d'optimisation avec un logiciel approprié
3 : Modèles linéaires
4 : Modèles de réseau
5 : Modèles linéaires en nombres entiers et techniques de linéarisation
6: Applications (e.g. problèmes de localisation problèmes de distribution problèmes d'horaire etc.)
7 : Modèles d'optimisation à objectifs multiples
8 : Modèles de programmation stochastique
9 : Modèles de programmation dynamique
Remarques importantes
Cours en anglais : MATH 60617A
Cours réservé aux étudiant(e)s admis à un programme de 2e cycle (ou au B.A.A. si le cours fait partie de la spécialisation).
Cours réservé aux étudiant(e)s admis à un programme de 2e cycle (ou au B.A.A. si le cours fait partie de la spécialisation).
TECH 60702
Mise en oeuvre du changement technologique
Sujet
Technologies de l'information
Programme
Maîtrise en gestion (M. Sc.)
Lieu
Côte-des-Neiges
Mode d'enseignement
Crédits
3
Description
Ce cours vise à familiariser les étudiants avec le processus de mise en œuvre du changement technologique ainsi que les modèles théoriques et outils de diagnostic qui le sous-tendent. Ils seront sensibilisés aux divers enjeux associés à ce type de changement et aux stratégies de gestion à déployer.
Grâce aux nombreux travaux effectués par les chercheurs en technologies de l'information (TI), une riche littérature présente et analyse les grandes questions qui portent sur la mise en œuvre du changement technologique dans les organisations. Ce cours vise en premier lieu à familiariser les étudiants aux travaux de recherche effectués afin de permettre une meilleure compréhension du phénomène et de le distinguer des autres processus connexes dont la conception de solutions technologiques et la gestion de projet TI. Un deuxième objectif du cours consiste à démontrer la pertinence et les implications de cette riche littérature pour les gestionnaires souhaitant contribuer activement à la réussite des initiatives de changement technologique au sein des organisations. Les activités qui feront l'objet d'une analyse comprennent l'élaboration du dossier de justification TI, l'analyse des parties prenantes, la gestion du risque TI ainsi que la gestion de la résistance aux TI.
Thèmes couverts
Vue d'ensemble du processus de mise en œuvre du changement technologique
Les conditions initiales et les critères de succès des projets TI
Le dossier de justification TI et l'analyse des parties prenantes
L'évaluation du succès des initiatives de changement technologique
La gestion du risque et des événements imprévus dans les projets TI
L'escalade et la désescalade des grands chantiers TI dans les organisations
La gestion de la résistance au changement technologique
Les compétences des spécialistes TI en matière de changement technologique
Les défis et enjeux associés à l'après déploiement des TI dans les organisations
TECH 60765A
Mobile Applications Development and Commercialization
Sujet
Technologies de l'information
Programme
Maîtrise en gestion (M. Sc.)
Mode d'enseignement
Crédits
1,5
Description
In this course, students how to design, develop, and market mobile applications, from concept to market launch, through a hands-on workshop that combines technology, design, and business strategy.
This course offers a comprehensive approach to mobile app development, blending creativity, strategic thinking, and practical application. Students take part in an interactive workshop where they explore the process of designing and planning an app, from the initial idea to its concrete implementation.
The course covers all stages of creation: identifying user needs, imagining appealing designs, sketching prototypes, and reflecting on the user experience. Students also learn to integrate the business dimension by analyzing the market, defining a value proposition, and developing a commercial launch plan.
The course covers all stages of creation: identifying user needs, imagining appealing designs, sketching prototypes, and reflecting on the user experience. Students also learn to integrate the business dimension by analyzing the market, defining a value proposition, and developing a commercial launch plan.
Thèmes couverts
User needs analysis and application concept definition
Technologies and types of implementation
User experience-centered interface design
Prototyping and functional testing of mobile applications
Technical development using modern mobile platforms and tools
Project management and agile methodologies for mobile applications
Marketing strategies and target market analysis
Launch planning and promotion of mobile applications
Remarques importantes
Course in French : TECH 60765
Un ordinateur portable configuré selon les exigences technologiques de l'École est requis pour ce cours.
RHRT 30315
Mobilisation des ressources humaines
Sujet
Ressources humaines et relations de travail
Programme
Certificat
Lieu
Côte-des-Neiges
Mode d'enseignement
Crédits
3
Description
L'implantation de pratiques organisationnelles favorisant la mobilisation du personnel peut conférer aux entreprises un levier important afin de créer un environnement de travail stimulant et favoriser l'atteinte d'objectifs stratégiques.
Ce cours a pour objectif de permettre aux étudiants de comprendre les principaux éléments de la mobilisation et les moyens disponibles pour implanter des pratiques de mobilisation tout en tenant compte des réalités observées en entreprise. Parmi les principaux outils et leviers de mobilisation: les comportements et styles de leadership, la communication, les pratiques de gestion des ressources humaines soit la rémunération, la gestion de la performance et du développement des compétences et des carrières, la santé et mieux-être et la gestion du changement. De plus, les pratiques individuelles et collectives qui favorisent le développement de responsabilité liées à l'organisation du travail, la culture et valeurs de l'organisation seront couvertes. Finalement, l'évolution de l'organisation du travail et les différentes approches proposées pour faire face aux réalités actuelles du monde du travail seront examinés.
Thèmes couverts
- Contexte de l'émergence des stratégies de mobilisation des ressources humaines
- Cadres conceptuels de la mobilisation des ressources humaines et conditions psychologiques nécessaires au climat mobilisateur
- Modèle intégré de la mobilisation
- Conditions psychologiques de la mobilisation : Confiance soutien justice reconnaissance habilitation et engagement
- Leviers mobilisateurs : Mission vision valeurs objectifs et gouvernance et leadership pratiques de gestion des ressources humaines l'organisation du travail
TECH 20705
Mobiliser l'intelligence artificielle dans les organisations
Sujet
Technologies de l'information
Programme
Baccalauréat (B.A.A.)
Lieu
Côte-des-Neiges
Mode d'enseignement
Crédits
3
Description
Ce cours offre aux étudiants une initiation à l'intelligence artificielle afin de leur permettre de comprendre la nature, le rôle, les bénéfices et les enjeux liés à son utilisation en contexte de gestion.
L'intelligence artificielle occupe une place de plus en plus importante dans les organisations, par exemple pour enrichir la relation avec les clients ou améliorer les processus d'affaires. L'approche pédagogique de ce cours favorise l'apprentissage de ces éléments fondamentaux à travers des lectures, des études de cas des exercices appliquée ainsi que par la réalisation de travaux individuels et en équipe. À la fin de ce cours, les étudiants auront donc appris les éléments essentiels qui leur permettront de comprendre comment l'intelligence artificielle s'insère dans les initiatives numériques des organisations, ainsi que les meilleures pratiques favorisant son implantation et sa bonne utilisation en contexte de gestion.
Thèmes couverts
Rôle de l'IA dans la transformation organisationnelle
Exemples d'application de l'IA
Principaux modèles d'IA utilisés
Gestion de projets en IA
Principaux bénéfices
Enjeux éthiques de l'IA
Remarques importantes
Cours en anglais : TECH 20705A
Préalable(s) : TECH 10701(A)
TECH 10701
Mobiliser les technologies numériques
Sujet
Technologies de l'information
Programme
Baccalauréat (B.A.A.)
Lieu
Côte-des-Neiges
Mode d'enseignement
Crédits
3
Description
Ce cours vise à développer la capacité des étudiantes et étudiants à mobiliser le plein potentiel des technologies numériques à l'aide de différentes méthodes et techniques.
Plus spécifiquement, à la fin de ce cours, les étudiantes ou les étudiants seront conscients de la place prépondérante occupée par les technologies numériques, y compris l'intelligence artificielle et d'autres technologies émergentes, et ce, dans toutes les sphères de l'organisation. Elles ou ils sauront reconnaître les solutions numériques les plus pertinentes pour répondre à des problèmes d'affaires communs auxquels doivent faire face les différentes fonctions de l'entreprise : ressources humaines, logistiques, marketing, finance, développement durable, etc. Elles ou ils pourront créer des solutions simples à l'aide d'outils sans code ou avec peu de code (environnements « no-code » ou « low-code »), solutions qu'elles ou qu'ils sauront structurer dans un projet. Pour les solutions les plus complexes demandant du plein code (environnement pro-code), elles ou ils pourront les traduire dans un dossier de justification.
Thèmes couverts
Processus d'affaires et systèmes d'information
Structure de données dans les systèmes
Requêtes simples sur jeux de données
Requêtes complexes à l'aide de tableaux de bord
Cybersécurité
Besoins d'affaires
Progiciels de gestion intégrés
Commerce électronique
Expérience utilisateur
Intelligence artificielle et technologies émergentes
Développement et outils « no-code/low-code »
Gestion de projets TI
Remarques importantes
Cours en anglais : TECH 10701A
MATH 40600
Modèles d'aide à la décision
Sujet
Mathématiques
Programme
Diplôme d'études supérieures
Lieu
Côte-des-Neiges
Mode d'enseignement
Crédits
3
Description
Présentation des outils quantitatifs d'aide à la décision les plus utilisés en pratique, ainsi que les situations de gestion auxquels ils s'appliquent.
À l'aide de cas stylisés, les étudiants apprendront à reconnaître plusieurs types de problèmes de décision et à identifier les techniques appropriées à leurs solutions. À la fin du cours, les étudiants auront acquis une connaissance de base des modèles d'aide à la décision et des techniques qui les supportent, ce qui leur permettra de traiter des problèmes de décision courants à l'aide de logiciels spécialisés attachés à des tableurs EXCEL, d'interpréter les résultats fournis par de tels logiciels et d'implémenter les solutions proposées. Une connaissance minimale du logiciel EXCEL est requise des étudiants.
Thèmes couverts
Optimisation linéaire et en nombres entiers
Modèles d'optimisation dans les réseaux
Optimisation multi-critères
Inférence statistique
Régression linéaire
Séries chronologiques
Simulation
Arbres de décision
Utilisation de logiciels
MATH 60612
Modèles d'application de l'analytique d'affaires
Sujet
Mathématiques
Programme
Maîtrise en gestion (M. Sc.)
Lieu
Côte-des-Neiges
Mode d'enseignement
Crédits
3
Description
Présentation des modèles d'analytique d'affaires utilisés en pratique. Accent sur les applications et les approches de modélisation.
On traite, entre autres, de problèmes d'optimisation, de décision stratégique, et de prévision dans le cadre d'une variété de domaines d'application (santé, sports, énergie, environnement, politique, transport, etc.). Pour chacun des contextes d'application, on discutera des enjeux de modélisation et d'implantation, ainsi que des méthodologies pertinentes. Les applications discutées s'appuieront sur des publications dans des revues scientifiques.
Thèmes couverts
Santé (affectation horaires et localisation collecte et distribution diagnostic planification)
Sports et événements sportifs (optimisation de la performance analyse de risque fiabilité organisation d'événements calendriers routage)
Énergie (transport distribution et utilisation modèles techno-économiques globaux optimisation de problèmes de grande taille optimisation non convexe)
Environnement (optimisation multicritères et multi-objectifs analyse par enveloppement de données optimisation stochastique optimisation robuste)
Affaires publiques et défense nationale (localisation et couverture prévention et détection répartition et équité)
Aide humanitaire et gestion de crises (réseaux logistiques routage transport distribution et stockage simulation heuristiques systèmes d'aide à la décision)
Transport et distribution (tournées transport sur demande apprentissage optimisation par simulation)
Gestion des ressources humaines (horaires couverture modélisation de conventions collectives horaires rotatifs heuristiques et métaheuristiques)
Gestion académique (planification et affectation coloration des graphes heuristiques systèmes intégrés)
Gestion de la relation clients (données massives systèmes de reconnaissance segmentation gestion du revenu optimisation bi-niveaux)
Production et chaînes d'approvisionnement (problèmes de diète réseaux d'approvisionnement concurrence hiérarchie logistique inverse théorie des jeux).
Remarques importantes
Cours en anglais : MATH 60612A
MATH 20604
Modèles d'optimisation
Sujet
Mathématiques
Programme
Baccalauréat (B.A.A.)
Lieu
Côte-des-Neiges
Mode d'enseignement
Crédits
3
Description
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.
Thèmes couverts
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
Remarques importantes
Cours en anglais : MATH 20604A
Cours équivalent(s) : MATH 10690