 | Programme d’études 2020-2021 | English | |
| Graphes et optimisation combinatoire | |||
Activité d'apprentissage |
| Code | Titulaire(s) | Co-Titulaire(s) | Suppléant(s) et autre(s) | Établissement(s) |
|---|---|---|---|---|
| I-MARO-011 |
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| Langue d’enseignement | Langue d’évaluation | HT(*) | HTPE(*) | HTPS(*) | HR(*) | HD(*) | Période d’enseignement |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Français | Français | 36 | 12 | 0 | 0 | 0 | Q1 |
| Modalités d'organisation des évaluations de fin de Q3 2020-2021 (Covid-19) à distance ou en présentiel (selon les informations reprises à l'horaire) |
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| Description des modalités d'évaluation de fin de Q3 2020-2021 (Covid-19) à distance ou en présentiel (selon les informations reprises à l'horaire) |
| Le rapport et la présentation du projet/challenge (partie de l'AA) intervient pour 20%.de la note. L'absence à la présentation du projet/challenge (et/ou non remise du rapport) implique une absence sur la totalité de l'UE. Examen écrit en présentiel en session 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 % Les modalités d'évaluation sont susceptibles d'être ajustées en fonction du contexte d'évaluation imposé par les mesures sanitaires. |
Modalités d'organisation des évaluations de fin de Q1 2020-2021 (Covid-19) à distance ou en présentiel (selon les informations reprises à l'horaire)
- Réalisation d'une production (travail individuel ou de groupe, essai, rapport, mémoire, ...)
Description des modalités d'évaluation à distance de fin de Q1 2020-2021 (Covid-19) à distance ou en présentiel (selon les informations reprises à l'horaire)
Un examen écrit (à distance via Moodle examens) incluant les deux parties de
Théorie des graphes et Optimisation combinatoire (théorie et exercices)
et comptant pour 80% de la note de l'AA.
Les délivrables du projet/challenge (partie l'AA) interviennent pour 20% de la note
(à distance via Moodle examens).
Contenu de l'AA
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
Les modalités d'enseignement sont susceptibles d'être ajustées en fonction
du contexte d'enseignement imposé par les mesures sanitaires.
Supports principaux non reproductibles
Sans objet
Support complémentaires non reproductibles
Sans objet
Autres références conseillées
P. Lacomme, C. Prins & M. Sevaux Algorithmes de graphes, Editions Eyrolles, 2003. J. Dréo, A. Pétrowski, P. Siarry & E. taillard Métaheuristiques pour l'optimisation difficile, Editions Eyrolles, 2003.
Mode d'enseignement
- Face à face
Types d'activités
- Cours magistraux
- Travaux pratiques
Evaluations
Les modalités d'évaluation de l'AA sont précisées dans la fiche de l'UE dont elle dépend