 | Programme d’études 2021-2022 | English | |
| Modèles et techniques d'optimisation | |||
Activité d'apprentissage |
| Code | Titulaire(s) | Co-Titulaire(s) | Suppléant(s) et autre(s) | Établissement(s) |
|---|---|---|---|---|
| I-MARO-135 |
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| Langue d’enseignement | Langue d’évaluation | HT(*) | HTPE(*) | HTPS(*) | HR(*) | HD(*) | Période d’enseignement |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Français | Français | 24 | 16 | 0 | 0 | 0 | Q1 |
Contenu de l'AA
programmation linéaire en variables continues ; algorithme simplexe ; dualité; algorithme dual ; programmation linéaire en variables discrètes ; méthode du Branch-and-Bound ; optimisation combinatoire ; extensions et modélisation ; algorithme révisé du simplexe ; traitement des variables bornées ; analyse de sensibilité ; modélisation de problèmes linéaires ; utilisation d'un outil d'optimisation (Solveur Excel).
Les modalités d'enseignement sont susceptibles d'être ajustées en fonction
du contexte d'enseignement imposé par les mesures sanitaires.
Supports principaux
Copie de présentation - Modèles et techniques d'optimisation - D. Tuyttens
Supports principaux non reproductibles
Sans objet
Support complémentaires non reproductibles
Sans objet
Autres références conseillées
Teghem, J., Programmation linéaire, Editions de l'ULB, Editions Ellipses, Bruxelles, 2003 Guéret C., Prins C. et Sevaux M. 2000, Programmation linéaire, Editions Eyrolles.
Mode d'enseignement
- Face à face
Types d'activités
- Cours magistraux
- Exercices dirigés
- Utilisation de logiciels
Evaluations
Les modalités d'évaluation de l'AA sont précisées dans la fiche de l'UE dont elle dépend