Recherche opérationnelle

mqant1328  2022-2023  Mons

Recherche opérationnelle
5.00 crédits
30.0 h + 15.0 h
Q2
Enseignants
Meskens Nadine; Tancrez Jean-Sébastien (coordinateur(trice));
Langue
d'enseignement
Français
Préalables
  • Programmation linéaire
  • Bases en probabilité

Le(s) prérequis de cette Unité d’enseignement (UE) sont précisés à la fin de cette fiche, en regard des programmes/formations qui proposent cette UE.
Thèmes abordés
  • Optimisation multiobjectif
  • Méthodes d’aide à la décision multicritère
  • Modélisation stochastique et gestion de l’incertitude
  • Théorie des files d’attente
Acquis
d'apprentissage

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

1 Contribution de l’unité d’enseignement au référentiel AA du programme
Eu égard au référentiel de compétences de la LSM, cette unité d’enseignement contribue au développement et à l’acquisition des compétences suivantes :
  • Maîtriser des savoirs
  • Appliquer une démarche scientifique
  • Travailler en équipe et en exercer le leadership
  • Communiquer
Les Acquis d’Apprentissage au terme de l’unité d’enseignement
Au terme de cet enseignement, l’étudiant sera capable de :
  • Prendre des décisions sur bases quantitatives dans un monde digital
  • Analyser un problème d’optimisation comportant de multiples critères
  • Trouver l’équilibre entre plusieurs objectifs discordants
  • Appliquer les techniques appropriées pour aider à la décision en présence de multiples critères
  • Comprendre l’impact de l’incertit ude sur des problèmes opérationnels
  • Modéliser des systèmes simples influencés par des aléas
  • Découvrir la politique optimale à choisir dans un environnement incertain
 
Contenu
La recherche opérationnelle vise à développer des modèles mathématiques de problèmes complexes en gestion et en ingénierie, et à les analyser pour mieux comprendre ces problèmes et leurs solutions. Son utilité grandit avec la disponibilité des données et la complexité des challenges allant avec la digitalisation des entreprises et de leur gestion. Ce cours poursuit la formation des étudiants dans ce domaine en explorant deux sujets importants : l'optimisation multi-critère et la modélisation stochastique. L'optimisation multi-critère analyse la possibilité de combiner plusieurs objectifs dans un modèle d'optimisation et de trouver un équilibre entre eux (par exemple entre le coût et la qualité). La modélisation stochastique intègre la notion d'aléatoire et propose des méthodologies pour modéliser des systèmes comportant une incertitude non-négligeable.
Méthodes d'enseignement
Cours magistraux et exercices associés.
Modes d'évaluation
des acquis des étudiants
Examen écrit, et travail de groupe.
Bibliographie
  • HILLIER F.S. and LIEBERMAN G.J. (2010), Introduction to Operations Research, 9th edition, McGraw-Hill.
  • WINSTON W.L. (2004), Operations Research : Applications and Algorithms, Duxbury Press.
  • POMEROL J.C., BARBA-ROMERO S. (1993), Choix multicritère dans l'entreprise, Hermes.
Faculté ou entité
en charge


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

Intitulé du programme
Sigle
Crédits
Prérequis
Acquis
d'apprentissage
Bachelier : ingénieur de gestion