Advanced Algorithms for Optimization

linfo2266  2021-2022  Louvain-la-Neuve

Advanced Algorithms for Optimization
5 crédits
30.0 h + 15.0 h
Q1
Enseignants
Langue
d'enseignement
Anglais
Thèmes abordés
  • exploration d'arbres de recherche
  • branch and bound
  • relaxation (lagrangienne) et calcul de bornes
  • la recherche locale
  • la programmation mathématique
  • la programmation par contrainte
  • algorithmes de graphes,
  • les recherches à voisinage large
  • la programmation dynamique
  • les algorithmes gloutons et algorithmes approchés
  • l'optimisation multicritères
  • l'optimisation sans dérivée
  • comparaison d'algorithmes
Ces méthodes seront appliquées sur des problèmes réels de type routing de véhicules, rostering et confection d' horaires, design de réseau, ordonnancement et scheduling, etc.
Acquis
d'apprentissage

A la fin de cette unité d’enseignement, l’étudiant est capable de :

1 Eu égard au référentiel AA du programme « Master ingénieur civil en informatique », ce cours contribue au développement, à l'acquisition et à l'évaluation des acquis d'apprentissage suivants :
  • INFO1.1-3
  • INFO2.3-5
  • INFO5.3-5
  • INFO6.1, INFO6.4
Eu égard au référentiel AA du programme « Master [120] en sciences informatiques », ce cours contribue au développement, à l'acquisition et à l'évaluation des acquis d'apprentissage suivants :
  • SINF1.M4
  • SINF2.3-5
  • SINF5.3-5
  • SINF6.1, SINF6.4
Les étudiants ayant suivi avec fruit ce cours seront capables de
  • expliquer les algorithmes de résolution des problèmes d'optimisation discrets en les décrivant précisément, en précisant les problèmes qu'ils permettent de résoudre, en indiquant leurs avantages, inconvénients et limites (temps de calcul, exactitude, problèmes de passage à l'échelle, etc),
  • identifier les algorithmes qui s'appliquent à un problème d'optimisation discret auquel on est confronté et faire un choix argumenté parmi ceux-ci,
  • implémenter les algorithmes permettant de résoudre des problèmes d'optimisation discrets.
 
Contenu
  • programmation dynamique
  • branch and bound
  • programmation linéaire
  • relaxation Lagrangienne
  • génération de colonnes
  • recherche locale
  • programmation par contrainte et sat
  • algo de graphes: problème de max flow
  • comparaison d'algorihtmes d'optimisation
Utilisation de ces méthodes sur des problèmes réels: tournées de véhicules, ordonnancement, confection d'horaire, design de réseau, etc.
Méthodes d'enseignement
La présentation des algorithmes dans le cadre du cours magistral sera accompagnée de travaux pratiques (assignments/micro-projets) demandant l'implémentation d'un algorithme en vue de résoudre un problème d'optimisation concret. L'évaluation des travaux sera partiellement automatisée sur base de la qualité des solutions trouvées par les algorithmes.
Modes d'évaluation
des acquis des étudiants
Une grande partie de l'évaluation est accordée aux travaux (30% des points répartis sur 3 assignments). Les 70% restants seront évalués de manière classique avec un examen écrit ou oral. Les projets ne peuvent être refaits en 2e session.
 
Autres infos
Préalables: un background fort en algorithmique et structure de données par exemple acquis via le cours LINFO1121
 
 
Faculté ou entité
en charge


Programmes / formations proposant cette unité d'enseignement (UE)

Intitulé du programme
Sigle
Crédits
Prérequis
Acquis
d'apprentissage
Master [120] : ingénieur civil en science des données

Master [120] : ingénieur civil en informatique

Master [120] en science des données, orientation technologies de l'information

Master [120] en sciences informatiques

Master [120] en science des données, orientation statistique