Stochastic modelling

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

• connaître les propriétés des processus stochastique avec des états discrets, en particulier les processus de renouvellement, les processus markoviens et les processus de décision markoviens;
• comprendre l'impact des phénomènes aléatoires et de la variabilité sur le comportement d'un système en régime transitoire et stationnaire;
• analyser et calculer les propriétés de différents systèmes de files d'attente (stationnaires et non-stationnaires);
• utiliser différents types de processus stochastiques pour représenter un système comportant des phénomènes aléatoires;
• optimiser des systèmes non-déterministes à l'aide de processus de décision markoviens;
• modéliser différents systèmes sujets à de la congestion à l'aide de modèles de file d'attente;
• mieux appréhender des situations où il faut prendre des décisions avec de l'incertitude.