Recherche Opérationnelle, Optimisation

But

S'initier à la démarche de modélisation d'un problème pour le résoudre de manière informatique. Cet enseignement présente de nombreuses méthodes de résolution de problèmes et s'appuie sur des exemples pratiques.

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Evaluation

L'évaluation comprend :

• Projets et TP notés, 40%,
• 1 écrit intermédiaire, 10%, le 04/12/2017 de moins de 30 minutes (objectifs de 1 à 11 compris).
• 1 écrit terminal le 26/01/2018, 50%.

Enoncé du projet 1 pdf et code à rendre avant le 28/01/2018 à 23h59.

Code du projet sur la coulée continue zip avec le patch zip

Cette UE compte pour 4 crédits ECTS.

Les énoncés des devoirs de l'année passée : ici.

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Équipe d'enseignants

Sébastien Verel

Pour contacter un des intervenants : contacts. Vous pouvez contacter l'équipe pour tout ce qui concerne cet enseignement et votre orientation.

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Objectifs

Ils sont mis à jour régulièrement :

1. Savoir définir un problème d'optimisation combinatoire
2. Connaitre des exemples de problème d'optimisation (maxSAT, TSP, QAP, knapsack, etc.)
3. Savoir modéliser un problème en un problème d'optimisation.
4. Connaitre le principe d'une recherche locale à solution unique.
5. Connaitre la recherche aléatoire
6. Savoir comparer statistiquement deux algorithmes de recherche stochastiques.
7. Savoir définir une marche aléatoire
8. Connaitre les heuristiques "Hill-Climbing"
9. Connaitre la notion d'optimum local
10. Connaitre le dilemme exploration / exploitation
11. Savoir définir les métaheuristiques classiques (recuit simulé, recherche taboue, iterated local search)
12. Savoir définir les principes des algorithmes évolutionnaires
13. Connaitre les différents types d'algorithmes évolutionnaires
14. Savoir coder dans un langage les algorithmes d'optimisation précédents
15. Savoir définir un problème d'optimisation numérique
16. Connaitre l'algorithme de descente de gradient à pas fixe
17. Connaitre les algorithmes de stratégie d'évolution : (1+1) et (mu/mu,lambda)
18. Connaitre l'influence du step-size (sigma) dans ces algorithmes
19. Connaitre le principe du réglage du step-size à l'aide de la rêgle du 1/5 success rule.
20. Savoir coder dans un langage les algorithmes de stratégies d'évolution précédents

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Supports de Cours et de TP

Voici l'ensemble des supports de cours et des émoncés des TP.

Séance	Titre	cours	TD	TP
01	Intro. pb. optimisation / modélisation	cours annexe	td	tp
02	Algorithmes de recherche locale (1)	cours notes-R	td code-R hc-R	ks5 ks1000 cor cor
03	Algorithmes de recherche locale (2)	cours	td td	tp
04	Algorithmes évolutionnaires	cours	td	tp cor
05	Optimisation numérique et Stratégies d'évolution	cours	part1 cor	part2 cor
06	Optimisation multiobjective	cours	td	tp

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Bibliographie

Quelques repères biblio- /webo- graphiques qui vont se complèter au fur et à mesure :

• Métaheuristiques pour l'optimisation difficile, Johann Dréo, Alain Pétrowski, Patrick Siarry, Eric Taillard, 2003.
• Aide mémoire R, Aymeric Duclert, 2011.
• Comment rédiger un rapport ou une publication scientique., Alexandre Buttler, Université de France-Comté, 2002.

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Horaires

12h de CM, 12h de TD, et 15h de TP.


Consulter l'emploi du master : edt

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