Optimisation dans l'incertain

Informations

Langue d'enseignement : Français
Crédits ECTS: 6

Programme

  • Heures d'enseignement dispensées à l'étudiant : 48 heures
  • Temps de travail personnel : 120 heures

Objectifs et compétences

Objectifs :
Maîtrise des approches diverses pour appliquer les méthodes d'optimisation aux problèmes où se présentent des données aléatoires ou inconnue.

Acquisition d'une connaissance profonde des méthodes différentes d'optimisation (leurs points forts, leurs inconvénients) pour résoudre des problèmes avec des éléments stochastiques.

Compétences :
  • Être en capacité d'investir ses connaissances et aptitudes dans le cadre d'une mise en situation professionnelle.
  • Etre capable de communiquer des résultats à l'écrit et à l'oral
  • Etre capable d’adapter les modèles théoriques à un objet de recherche ou aux réalités de terrain.
  • Acquisition des méthodologies à la recherche

  • Être autonome dans le travail
  • Faire preuve de capacités de recherche d'informations, d'analyse et de synthèse.
  • Poursuivre par soi-même ses apprentissages ; se préparer à se former tout au long de la vie
  • Maitriser les bases scientifiques de la modélisation et les outils modernes du langage scientifique : mathématiques, statistiques, méthodes numériques
  • Utiliser des outils mathématiques et statistiques, apprécier les limites de validité et les conditions d’application d’un modèle

  • Connaître et mettre en application les principaux modèles mathématiques intervenant dans les différentes disciplines connexes du domaine Sciences et Technologies mais aussi des autres domaines
  • Construire et rédiger une démonstration mathématique synthétique et rigoureuse.
  • Être capable de traduire un problème simple en langage mathématique.
  • Être initié aux limites de validité d’un modèle (par conduite de situations de modélisation).
  • Mettre en œuvre des techniques d’algorithmique et de programmation nécessaire à l’élaboration d’un calcul scientifique.
  • Mettre en œuvre des outils mathématiques et informatiques pour des applications relevant du domaine des sciences cognitives, de l’économie et de la gestion.
  • Mettre au point un nouvel algorithme ou adapter un algorithme existant pour répondre à un problème donné

Organisation pédagogique

le mode de fonctionnement de l'UE est présenté au début des enseignements

Contrôle des connaissances

Session 1 : Contrôle continu - coef. 1/3 + Examen final (3 heures) - coef. 2/3

Pas de seconde session.

Note éliminatoire : 5

Lectures recommandées

l'ensemble des références bibliographiques est communiqué au début des enseignements

Responsable de l'unité d'enseignement

Boris Detienne

Enseignants

la composition de l'ensemble de l'équipe pédagogique est communiquée au début des enseignements