Objectifs par rapport aux acquis d'apprentissage du programme

• Maîtriser les fondements théoriques des sciences informatiques.
• Montrer une compréhension et une connaissance profondes des concepts fondamentaux de l'informatique et des formalismes mathématiques utilisés dans le domaine de l'informatique.
• Etre capable d'utiliser le vocabulaire et les raisonnements mathématiques adéquats pour formuler et résoudre des problèmes dans le domaine de l'informatique.
• Maîtriser les technologies informatiques.
• Maîtriser les technologies informatiques qui interviennent lors des différentes étapes de la vie d'une application informatique.
• Etre capable de s'auto-former en technologies informatiques.
• Démontrer une connaissance et un savoir-faire de base dans des domaines connexes.
• Démontrer une connaissance et un savoir-faire de base en sciences et techniques.
• Maîtriser les connaissances de base liées à la démarche scientifique.
• Développer des capacités d'abstraction et de modélisation par le biais d'une approche conceptuelle et scientifique.
• Conduire un raisonnement rigoureux s'appuyant sur des arguments scientifiques.
• Maîtriser les bases de la communication.
• Pouvoir communiquer des informations (tant à l'oral qu'à l'écrit) relatives au domaine des sciences informatiques de manière intelligible, claire et structurée.
• Etre capable de communiquer, oralement ou par écrit, une argumentation scientifique cohérente et rigoureuse.

Acquis d'apprentissage UE

Faire comprendre et connaître les notions et problèmes fondamentaux de la théorie des graphes;Etudier les algorithmes correspondants; approfondir les notions d'algorithmique acquises par ailleurs en s'intéressant à l'efficacité des algorithmes (familiarisation avec les calculs de complexité algorithmique);Faire comprendre et connaîre les problèmes fondamentaux et les méthodes de base de l'optimisation combinatoire;Illustrer quelques méthodes sur quelques problèmes;Montrer l'utilité des notions et algorithmes pour la résolution de problèmes pratiques de gestion de production, logistique, etc.

Contenu de l'UE

Notions de base de la théorie des graphes et structures de données; étude de problèmes de la théorie des graphes: arbres, plus court chemin, connexité, flots;introduction à la complexité : classes P et NP; étude de problèmes classiquesde l'optimisation combinatoire : sac-à-dos, couverture, voyageur de commerce; introduction aux méta-heuristiques

Compétences préalables

Programmation linéaire; dualité, notion d'algorithme

Types d'évaluations Q1 pour l'UE

• Examen écrit
• Epreuve pratique

Commentaire sur les évaluations Q1 de l'UE

Rapports de travaux pratiques: 20%.  Examen écrit sans notes portant sur les deux parties du cours.  Partie 1 : Théorie des graphes  (théorie et exercices)  40 %. Partie 2 : Optimisation combinatoire (théorie et exercices)  40 %   

Types d'évaluation Q3 pour l'UE

• Examen écrit
• Epreuves pratiques

Commentaire sur les évaluations Q3 de l'UE

Rapports de travaux pratiques: 20%.  Examen écrit sans notes portant sur les deux parties du cours.  Partie 1 : Théorie des graphes  (théorie et exercices)  40 %. Partie 2 : Optimisation combinatoire (théorie et exercices)  40 %   

Types d'évaluation rattrapage BAB1 (Q1) pour l'UE

• Néant

Commentaire sur les évaluations rattr. Q1 de l'UE

Sans objet