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.
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.
- les outils basiques de résolution de problèmes d’optimisation combinatoire;
- les rudiments de la théorie des graphes;
- la programmation mathématique.
21 heures en présentiel
Diplôme(s) concerné(s)
Parcours de rattachement
Format des notes
Numérique sur 20Littérale/grade européenProgramme 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