Note du 29 juin 2020
Sans connaitre encore le temps que dureront les mesures de distances sociales liées à la pandémie de Covid-19, et quels que soient les changements qui ont dû être opérés dans l’évaluation de la session de juin 2020 par rapport à ce que prévoit la présente fiche descriptive, de nouvelles modalités d’évaluation des unités d’enseignement peuvent encore être adoptées par l’enseignant ; des précisions sur ces modalités ont été -ou seront-communiquées par les enseignant·es aux étudiant·es dans les plus brefs délais.
Sans connaitre encore le temps que dureront les mesures de distances sociales liées à la pandémie de Covid-19, et quels que soient les changements qui ont dû être opérés dans l’évaluation de la session de juin 2020 par rapport à ce que prévoit la présente fiche descriptive, de nouvelles modalités d’évaluation des unités d’enseignement peuvent encore être adoptées par l’enseignant ; des précisions sur ces modalités ont été -ou seront-communiquées par les enseignant·es aux étudiant·es dans les plus brefs délais.
6 crédits
30.0 h + 10.0 h
Q2
Enseignants
Meskens Nadine;
Langue
d'enseignement
d'enseignement
Français
Thèmes abordés
Introduction à la R.O.
Modélisation
Programmation linéaire Mono-objectif continue :
- résolution graphique
- algorithme du simplexe
- analyse postoptimale
Programmation linéaire en nombre entiers
Utilisation de logiciels de résolution et analyse des
résultats
Applications
Modélisation
Programmation linéaire Mono-objectif continue :
- résolution graphique
- algorithme du simplexe
- analyse postoptimale
Programmation linéaire en nombre entiers
Utilisation de logiciels de résolution et analyse des
résultats
Applications
Acquis
d'apprentissage
d'apprentissage
A la fin de cette unité d’enseignement, l’étudiant est capable de : | |
| 1 |
A la fin de ce cours, l'étudiant sera capable de : - modéliser des problèmes de gestion tels que la production, les problèmes de mélange, l'affectation de ressources, les problèmes d'implantation... - résoudre graphiquement un problème linéaire continu simple à deux variables de décision - résoudre tous types de programmes linéaires continus par l'algorithme du simplexe (contraintes <=, >=, =) - expliquer et interpréter toutes les composantes du tableau du simplexe - analyser le tableau du simplex final et déterminer s'il y a une seule solution optimale, ou plusieurs ou aucune, si le problème est dégénéré, s'il est non borné... - réaliser des analyses postoptimales - construire et interpréter le modèle dual - résoudre des programmes linéaires en nombres entiers par la méthode Séparation et évaluation progressive - mettre en oeuvre des solvers (exemples :EXCEL, LINDO ou CPLEX ou ...) et interpréter les résultats |
La contribution de cette UE au développement et à la maîtrise des compétences et acquis du (des) programme(s) est accessible à la fin de cette fiche, dans la partie « Programmes/formations proposant cette unité d’enseignement (UE) ».
Contenu
1. Introduction à la R.O.
2. Modélisation :
- problèmes de production mono-période et multi-périodes
- problèmes de confection d'horaires
- problèmes d'affectation
- problèmes de mélange
- problèmes de découpe
-...
- modélisation approfondie : conditions logiques,
linéarisation, maxmin, ...
3. Programmation linéaire Mono-objectif continue :
3.1. résolution graphique dans le cas de problèmes à deux
variables de décision et analyse de tous les cas particuliers
3.2. algorithme du simplexe :
- contraintes <=<p>
- contraintes >= et =
- analyse de tous les cas particuliers (pas de solution,
sol. optimales multiples, dégénérescence...)
- interprétation des éléments du tableau du simplex
3.3. analyse postoptimale
- modification d'un cj
- modification d'un bi
- la dualité
4. Programmation linéaire en nombre entiers
5. Utilisation de logiciels de résolution et analyse des
résultats
2. Modélisation :
- problèmes de production mono-période et multi-périodes
- problèmes de confection d'horaires
- problèmes d'affectation
- problèmes de mélange
- problèmes de découpe
-...
- modélisation approfondie : conditions logiques,
linéarisation, maxmin, ...
3. Programmation linéaire Mono-objectif continue :
3.1. résolution graphique dans le cas de problèmes à deux
variables de décision et analyse de tous les cas particuliers
3.2. algorithme du simplexe :
- contraintes <=<p>
- contraintes >= et =
- analyse de tous les cas particuliers (pas de solution,
sol. optimales multiples, dégénérescence...)
- interprétation des éléments du tableau du simplex
3.3. analyse postoptimale
- modification d'un cj
- modification d'un bi
- la dualité
4. Programmation linéaire en nombre entiers
5. Utilisation de logiciels de résolution et analyse des
résultats
Méthodes d'enseignement
La matière est principalement enseignée via des exemples
concrets. De nombreux exercices intégrés au cours
permettent à l'étudiant de progresser et d'apprendre par
lui-même, notamment les cas particuliers.
Les exercices sont résolus manuellement mais aussi via
un solver.
concrets. De nombreux exercices intégrés au cours
permettent à l'étudiant de progresser et d'apprendre par
lui-même, notamment les cas particuliers.
Les exercices sont résolus manuellement mais aussi via
un solver.
Modes d'évaluation
des acquis des étudiants
des acquis des étudiants
examen écrit composé uniquement d'exercices tels que vu
durant le cours.
durant le cours.
Ressources
en ligne
en ligne
Des examens des années antérieures sont déposés sur
student corner.
student corner.
Bibliographie
- NOBERT Y., OUELLET R., PARENT R. (2002), La
recherche opérationnelle, Gaëtan Morin.
- WINSTON W. (2004), Operations Research:Applications
and Algorithms, 4th ed., Duxbury.
recherche opérationnelle, Gaëtan Morin.
- WINSTON W. (2004), Operations Research:Applications
and Algorithms, 4th ed., Duxbury.
Faculté ou entité
en charge
en charge
CLSM
