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| MQGE0002-3 | Advanced Operations Research
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| Durée : | 30h Th |
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| Nombre de crédits : |
| Master en ingénieur de gestion, à finalité didactique, 1re année | | Premier quadrimestre | | 5 |
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| Master en ingénieur de gestion, à finalité spécialisée en financial engineering, 1re année | | Premier quadrimestre | | 5 |
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| Master en ingénieur de gestion, à finalité spécialisée, 1re année | | Premier quadrimestre | | 5 |
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| Master en ingénieur de gestion, à finalité spécialisée en intrapreneuriat, 1re année | | Premier quadrimestre | | 5 |
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| Master en ingénieur de gestion, à finalité spécialisée en Modélisation et technologie, 1re année | | Premier quadrimestre | | 5 |
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| Master en ingénieur de gestion, à finalité spécialisée en supply chain management, 1re année | | Premier quadrimestre | | 5 |
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| Master en ingénieur de gestion, à finalité spécialisée en performance management systems, 1re année | | Premier quadrimestre | | 5 |
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| Nom du professeur : | Yves Crama |
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Langue(s) du cours :
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| Langue anglaise |
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Contenus du cours :
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| Le but du cours est d'approfondir différents aspects de la modélisation mathématique et des stratégies de résolution de problèmes réalistes et complexes telles qu'elles sont utilisées en recherche opérationnelle.
Le cours comporte plusieurs parties indépendantes:
* Stratégies d'optimisation heuristiques génériques pour les problèmes d'optimisation combinatoire, comme le recuit simulé, l'exploration tabou ou les algorithmes génétiques; la mise en oeuvre de ces méthodes est illustrée sur des problèmes d'optimisation variés.
*Problèmes d'optimisation en nombres entiers. Procédures de séparation et évaluation. Modélisation et résolution de modèles de grande taille grâce à l'utilisation de langages de modélisation spécialisés (langages informatiques spécialement développés pour faciliter la formulation, la résolution et l'analyse de modèles d'optimisation de grande taille).
* Eventuellement, en fonction du temps disponible: autres méthodes numériques, comme la simulation, les réseaux de neurones, la programmation par contraintes, etc. |
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Acquis d'apprentissage (objectifs d'apprentissage) du cours :
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| Au terme de ce cours, les étudiants seront à même de modéliser des problèmes de décision complexes et de mettre en oeuvre des méthodes appropriées pour leur résolution. Ils comprendront mieux les opportunités offertes par les méthodes d'optimisation, ainsi que leurs limitations intrinsèques.
Par ailleurs, le cours leur donnera également l'occasion de développer des compétences de programmation informatique avancées, transposables dans d'autres contextes de gestion. |
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Prérequis et corequis / Modules de cours optionnels recommandés :
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| Prérequis:
- Mathématiques: analyse et algèbre matricielle.
- Recherche opérationnelle: un cours introductif couvrant au moins les modèles et méthodes de programmation linéaire.
- Familiarité avec la micro-informatique.
- La maîtrise d'un langage de programmation (MathLab, SciLab, Pascal, C, Visual Basic, ...) est un atout. Une introduction à SciLab sera donnée aux étudiants qui souhaitent utiliser ce langage pour le développement de leurs projets. |
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Activités d'apprentissage prévues et méthodes d'enseignement :
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| Projets de groupes et individuels: développements informatiques, rapports écrits et présentations orales. |
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Mode d'enseignement (présentiel ; enseignement à distance) :
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| Cours ex-cathedra et labos informatiques. Projets de groupes et individuels: développements informatiques, rapports écrits et présentations. Présence obligatoire. |
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Lectures recommandées ou obligatoires et notes de cours :
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| Syllabus:
Y. Crama, Advanced Operations Research, ULg. |
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Modalités d'évaluation et critères :
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| La note finale sera basée sur l'évaluation des projets (rapports écrits et présentations orales). Les présentations orales auront lieu pendant la session d'examens de janvier 2012. |
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Remarques organisationnelles :
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| This course is taught in English.
Voir le site Web
http://lola.hec.ulg.ac.be/index.php
pour toute information additionnelle. |
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Contacts :
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| Professeur: Y. CRAMA
HEC-Ecole de Gestion (Bât. N1)
Tél. : 04 366 30 77
Email : Y.Crama@ulg.ac.be
Assistant: R. SADRABADI
HEC-Ecole de Gestion
Bât. B31, bureau 328
Email: M.Rezaei@ulg.ac.be(%20M.Rezaei@ulg.ac.be) |
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