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  • Nadia Brauner - Hadrien Cambazard - Nicolas Catusse
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    • Compétences à acquerir dans ce cours

      Ces compétences sont détaillées dans les chapitres du cours et elles sont associées à des activités auto-évaluées qui vous permettent de vérifier que vous les avez acquises.

      • RO
        •     Reconnaître une situation où les méthodes de la Recherche Opérationnelle sont pertinentes
        •     Disposer des éléments méthodologiques pour choisir, face à un problème pratique, les méthodes de résolution et les outils les plus adaptés
      • Programmation linéaire
        •     Modéliser un problème décrit en langage naturel
        •     Résoudre graphiquement un PL à deux variables
        •     Comprendre et connaitre l'algorithme du simplexe (base, pivotage, critères d'arrêt)
      • Dualité en programmation linéaire
        •     Enoncer les trois théorèmes de dualité et expliquer leur intérêt
        •     Interpréter les variables duales
        •     Mener une analyse de sensibilité
      • Programmation linéaire en nombres entiers
        •     Connaitre les principaux problèmes d'optimisation combinatoire et les modéliser en PLNE
        •     Connaitre les principales techniques de modélisation et modéliser un problème décrit en langage naturel
        •     Expliquer le principe de l'algorithme du branch and bound adapté à la PLNE
      • Programmation dynamique
        • Pouvoir expliquer les principes de base de la programmation dynamique
        • Savoir mettre en place une solution de programmation dynamique pour un problème de type sac-à-dos

    • Ressources


    • Parcours en autonomie


    • Prérequis du cours de RO

      Ce cours s'adresse à des étudiants de niveau Bac+4 scientifique. Cochez les prérequis si vous pensez les avoir acquis. Les liens dans les items vous permettent de vous former sur ces prérequis.

    • Algorithmes classiques (tri, diviser pour régner)

    • Calcul de complexité des algorithmes

    • Programmation : notions de base (variables, fonctions, if, for, while, tableaux)

    • Langage Python ou Java

    • Notions de base sur les matrices (multiplier des matrices, définition d'une matrice inversible)

    • Notions de base sur les graphes (Définitions de base, parcours de graphe en largeur et en profondeur, arbres, plus court chemin)


    • Discover Caseine...

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