? Bases d’algorithmique.
? Bases de modélisation mathématique.
Objectifs
? Conna?tre des méthodes d'optimisation des problèmes industriels.
? Identifier le problème et mettre en place des méthodes d'optimisation.
? Savoir modéliser et implémenter le modèle en utilisant le logiciel Cplex.
? Savoir mettre en ?uvre d'une métaheuristique simple sur un problème d'optimisation combinatoire.
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Ce cours présente un aper?u de la proposition d'algorithmes d'aide à la décision pour différents problèmes industriels. L'objectif de ce module est de donner une vision globale du domaine, de la théorie aux aspects algorithmiques, en s’attachant à faire découvrir aux étudiants l'intérêt de la modélisation mathématique et des métaheuristiques dans le monde industriel, pour résoudre des problèmes d’optimisation difficiles. Voici les sujets abordés :
1. Les problèmes classiques d’optimisation combinatoire - Introduction aux problèmes d'optimisation combinatoire - Programmation Linéaire - Programmation Linéaire en Nombres Entiers : problèmes classiques - Introduction aux méthodes de résolution exactes et heuristiques. - Exercices de modélisation des problèmes d’optimisation combinatoire.
2. Méthodes exactes de résolution des problèmes d'optimisation discrète - L’algorithme Branch-and-Bound - Logiciel Cplex et implementation
3. Métaheuristiques - Définition et la présentation de quelques métaheuristiques "historiques" (recuit simulé, recherche taboue, algorithme génétique, intelligence en essaim). - D'exemples concrets (problème du voyageur de commerce, du sac-à-dos, ...). - Mis en ?uvre lors de la conception d'une application Excel
4. Applications industrielles d’équilibrage de ligne d’assemblage - Présentation des problèmes industriels d'équilibrage de ligne d'assemblage. - Définition théorique et modélisation mathématique du Simple Assembly Line Balancing Problem (SALBP). - Des approches de résolution du type heuristiques et métaheuristiques pour le SALBP. - Des extensions du SALBP.
? Conna?tre des méthodes d'optimisation des problèmes industriels.
? Identifier le problème et mettre en place des méthodes d'optimisation.
? Savoir modéliser et implémenter le modèle en utilisant le logiciel Cplex.
? Savoir mettre en ?uvre d'une métaheuristique simple sur un problème d'optimisation combinatoire.
