Algorithmes pour la décision en entreprise

Responsable(s) : Joël PERRET LIAUDET, Philippe MICHEL
Cours ⋅ 14 hTD ⋅ 4 hBE ⋅ 10 h

Objectifs de la formation

Dans ce cours, nous montrons comment modéliser certains problèmes complexes rencontrés dans des domaines divers (biologie, politique, économie, conception, ... ) en traitant d'algorithmes d'optimisation non standards ((heuristiques, méta-heuristiques), et de théorie des jeux. Sur des cas simples, nous illustrerons ces processus de résolution.

Mots-clés

optimisation, heuristiques, théorie des jeux

Programme

Complexité / Introduction aux heuristiques / Recuit simulé / Algorithmes génétiques / Système Fourmis / Essaims particulaires Théorie des Jeux

Compétences visées

  • - résoudre des problèmes d'optimisations appliqués - modélisation et mise en application via des heuristiques - modélisation et mise en application via la théorie des jeux

Contrôle des connaissances

Final mark = 50% Knowledge + 50% Know-how Knowledge = final exam Know-how = continuous assessment