Université Lyon 1
Université de Lyon
Arqus
  • Domaine : Licences du domaine SCIENCES, TECHNOLOGIES, SANTE
  • Diplôme : Licence
  • Mention : Sciences de la Vie
  • Parcours : Bio-informatique, statistique et modélisation
  • Unité d'enseignement : Optimisation
Nombre de crédits de l'UE : 3
Code APOGEE : INF3041L
UE Libre pour ce parcours
UE valable pour le semestre 1 de ce parcours
    Responsabilité de l'UE :
BOUAKAZ BRONDEL SAIDA
 saida.bouakazuniv-lyon1.fr
04.72.44.58.83
    Type d'enseignement
Nb heures *
Cours Magistraux (CM)
15 h
Travaux Dirigés (TD)
10.5 h
Travaux Pratiques (TP)
4.5 h
Durée de projet en autonomie de l'étudiant (PRJ)
0 h
Durée du stage
0 h
Effectifs Cours magistraux (CM)
120 étudiants
Travaux dirigés (TD)
35 étudiants
Travaux pratiques (TP)
18 étudiants

* Ces horaires sont donnés à titre indicatif.

    Pré-requis :
Calcul matriciel
    Compétences attestées (transversales, spécifiques) :
Identification et modélisation d'un problème d'otimisation linéaire et proposer des solution, analyser la compléxité de la solution, analyser et identifier les structures informatiques adéquates.
    Programme de l'UE / Thématiques abordées :

L’objet de ce cours est une initiation à la modélisation d’un problème d’optimisation linéaire.  Le but de ce cours est de permettre aux étudiants d’identifier un problème d’optimisation linéaire, de le modéliser en terme d’équations mathématique. Il s’agit d'amener les étudiants à maîtriser l'écriture des conditions d'optimalité et leur mise en pratique sous forme d'algorithmes efficaces permettant de choisir la méthode de résolution. Bref sillabus :

  • Introduction à la programmation linéaire, notion de variable décisionnelle, contraintes, maximisation/minimisation de la fonction « objectif »
  • Représentation graphique des contraintes, de la fonction « objectif », résolution algébrique, résolution algébrique
  • Méthode du simplexe, notion de base initiale/ base réalisable, algorithme du simplexe
  • Dualité
  • Programmation en nombres entiers ((PLNE) : algorithme de Dakin
  • Problème du voyageur du commerce : modélisation du problème, algorithme de Little
  • Optimisation par méta heuristiques : descente de gradient, recuit simulé, méthode Tabou
  • Compléments : algorithmes génétiques, autres paradigmes
Date de la dernière mise-à-jour : 21/07/2017
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