Objectifs par rapport aux acquis d'apprentissage du programme

• Mettre en oeuvre une démarche d'ingénieur face à un problème aux contours définis, compte tenu de contraintes techniques, économiques et environnementales.
• Identifier et acquérir les connaissances et compétences nécessaires à la résolution du problème.
• Maîtriser les connaissances fondamentales (théoriques et méthodologiques) en sciences et en sciences de l'ingénieur pour résoudre des problèmes impliquant ces disciplines.
• Identifier, décrire et expliquer les principes scientifiques et mathématiques fondamentaux.
• Identifier, décrire et expliquer les principes de base en sciences de l'ingénieur en particulier dans la dominante.
• Maîtriser les techniques de laboratoire : expérimentation, mesure, suivi de protocole, sécurité.
• Choisir et appliquer avec rigueur les connaissances, méthodes et outils en sciences et en sciences de l'ingénieur pour résoudre des problèmes impliquant ces disciplines.
• Communiquer de manière structurée - oralement et par écrit, en français et en anglais - des informations claires, précises, argumentées.
• Argumenter et convaincre, tant à l'oral qu'à l'écrit, vis-à-vis d'un client, des enseignants et des jurys.
• Faire preuve de rigueur et d'autonomie dans son parcours de formation.
• Identifier les différents champs et acteurs du métier de l'Ingénieur
• Développer sa curiosité scientifique et son ouverture d'esprit.
• Maîtriser différents moyens mis à disposition pour se documenter et se former de manière autonome.

Acquis d'apprentissage UE

Connaître les méthodes numériques pour résoudre le problème de la recherche d'un optimum d'une fonction objective linéaire avec contraintes linéaires d'égalités ou d'inégalités. Les cas continu et le cas discret sont considérés ;comprendre le fonctionnement des méthodes d'optimisation ;choisir la méthode adéquate à la résolution d'un problème d'optimisation posé ;être sensibilisé aux problèmes d'optimisation que l'on rencontre dans le monde industriel, à la complexité croissante de ces problèmes et à l'évolution des techniques d'optimisation.
 

Contenu de l'UE

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.
 

Compétences préalables

Propriétés des espaces vectoriels; résolution des systèmes d'équations linéaires

Types d'évaluations Q1 pour l'UE

• Examen écrit

Commentaire sur les évaluations Q1 de l'UE

Un examen écrit en présentiel portant sur les trois parties du cours et comprenant des questions courtes de compréhension de la théorie et des exercices. Partie 1 : Théorie et   Partie 2 : Exercices  [=90 % de l'évaluation] et  Partie 3 : Modélisation [=10 % de l'évaluation]

Les modalités d'évaluation sont susceptibles d'être ajustées en fonction
du contexte d'enseignement/évaluation imposé par les mesures sanitaires.
 

Types d'évaluation Q3 pour l'UE

• Examen écrit

Commentaire sur les évaluations Q3 de l'UE

Un examen écrit en présentiel portant sur les trois parties du cours et comprenant des questions courtes de compréhension de la théorie et des exercices. Partie 1 : Théorie et   Partie 2 : Exercices  [=90 % de l'évaluation] et  Partie 3 : Modélisation [=10 % de l'évaluation]

Les modalités d'évaluation sont susceptibles d'être ajustées en fonction
du contexte d'enseignement/évaluation imposé par les mesures sanitaires.

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

• Néant

Commentaire sur les évaluations rattr. Q1 de l'UE

Sans objet