Programme d’études 2022-2023English
Modèles et techniques d'optimisation
Unité d’enseignement du programme de Master : ingénieur civil en informatique et gestion (CHARLEROI) (Horaire décalé) à la Faculté Polytechnique

CodeTypeResponsable Coordonnées
du service
Enseignant(s)
UI-MC-IRIGIG-002-CUE optionnelleTUYTTENS DanielF151 - Mathématique et Recherche opérationnelle
  • TUYTTENS Daniel

Langue
d’enseignement
Langue
d’évaluation
HT(*) HTPE(*) HTPS(*) HR(*) HD(*) CréditsPondération Période
d’enseignement
  • Français
Français241600044.001er quadrimestre

Code(s) d’AAActivité(s) d’apprentissage (AA) HT(*) HTPE(*) HTPS(*) HR(*) HD(*) Période
d’enseignement
Pondération
I-MARO-135Modèles et techniques d'optimisation2416000Q1100.00%

Unité d'enseignement

Objectifs par rapport aux acquis d'apprentissage du programme

  • Imaginer, concevoir, réaliser et mettre en oeuvre des modèles conceptuels et des solutions informatiques pour répondre à des problèmes complexes notamment de décision, d'optimisation, de gestion et de production dans le cadre d'une démarche d'innovation en entreprise en intégrant l'évolution des besoins, contextes et enjeux (techniques, économiques, sociétaux, éthiques et environnementaux).
    • Concrétiser une solution choisie sous la forme de diagrammes, de graphes, de prototypes, de logiciels et/ou de modèles numériques.
    • Evaluer la démarche et les résultats en vue de leur adaptation (modularité, optimisation, qualité, robustesse, fiabilité, évolutivité,...).
  • Mobiliser un ensemble structuré de connaissances et compétences scientifiques et techniques spécialisées permettant de répondre, avec expertise et adaptabilité, aux missions de l'ingénieur civil en Informatique et Gestion
    • Maîtriser et mobiliser de façon pertinente des connaissances, des modèles, des méthodes et des techniques relatifs au domaine de l'Informatique et Gestion
    • Identifier et étudier les applications possibles des technologies nouvelles et émergentes dans le domaine des sciences et technologies de l'information et du management quantitatif et qualitatif de l'entreprise.
    • Evaluer la validité des modèles et des résultats compte tenu de l'état de la science et des caractéristiques du problème.
  • Communiquer et échanger des informations de manière structurée - oralement, graphiquement et par écrit, en français et dans une ou plusieurs autres langues - sur les plans scientifique, culturel, technique et interpersonnel en s'adaptant au but poursuivi et au public concerné.
    • Argumenter et convaincre, tant à l'oral qu'à l'écrit, vis-à-vis de clients, des enseignants et des jurys.
    • Utiliser et produire des documents scientifiques et techniques (modélisation mathématique, architecture des données et du logiciel, rapport, cahier des charges, analyse financière, documentation et manuels, ...) adaptés au but poursuivi et au public concerné.
  • Agir en professionnel responsable, faisant preuve d'ouverture et d'esprit critique, inscrit dans une démarche de développement professionnel autonome.
    • Exploiter les différents moyens mis à disposition pour se documenter et se former de manière autonome.

Acquis d'apprentissage de l'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 : descriptif et cohérence pédagogique

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'activités

AATypes d'activités
I-MARO-135
  • Cours magistraux
  • Exercices dirigés
  • Utilisation de logiciels

Mode d'enseignement

AAMode d'enseignement
I-MARO-135
  • En présentiel

Supports principaux

AASupports principaux
I-MARO-135Copie de présentation - Modèles et techniques d'optimisation - D. Tuyttens

Supports principaux non reproductibles

AASupports principaux non reproductibles
I-MARO-135Sans objet

Supports complémentaires non reproductibles

AASupport complémentaires non reproductibles
I-MARO-135Sans objet

Autres références conseillées

AAAutres références conseillées
I-MARO-135Teghem, J., Programmation linéaire, Editions de l'ULB, Editions Ellipses, Bruxelles, 2003 Guéret C., Prins C. et Sevaux M. 2000, Programmation linéaire, Editions Eyrolles.

Reports des notes d'AA d'une année à l'autre

AAReports des notes d'AA d'une année à l'autre
I-MARO-135Non autorisé

Evaluation du quadrimestre 1 (Q1) - type

AAType(s) et mode(s) d'évaluation du Q1
I-MARO-135
  • Examen écrit - En présentiel

Evaluation du quadrimestre 1 (Q1) - commentaire

AACommentaire sur l'évaluation Q1
I-MARO-135Un 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.

 

Evaluation de l'épreuve de rattrapage du quadrimestre 1 (Q1) pour B1BA - type

AAType(s) et mode(s) d'évaluation rattrapage Q1(BAB1)
I-MARO-135
  • Néant - Néant

Evaluation du quadrimestre 3 (Q3) - type

AAType(s) et mode(s) d'évaluation du Q3
I-MARO-135
  • Examen écrit - En présentiel

Evaluation du quadrimestre 3 (Q3) - commentaire

AACommentaire sur l'évaluation Q3
I-MARO-135Un 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.
(*) HT : Heures théoriques - HTPE : Heures de travaux pratiques encadrés - HTPS : Heures de travaux pratiques supervisés - HD : Heures diverses - HR : Heures de remédiation - Dans la colonne Pér. (Période), A=Année, Q1=1er quadrimestre et Q2=2e quadrimestre
Date de dernière mise à jour de la fiche ECTS par l'enseignant : 15/05/2022
Date de dernière génération automatique de la page : 20/06/2023
20, place du Parc, B7000 Mons - Belgique
Tél: +32 (0)65 373111
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