Aide à la décision multiobjective
Master 2 WeDSci - 2020/2021
But
S'initier à l'aide à la décision par optimisation multiobjective, savoir construire un modèle d'un système et le simuler, pour ensuite l'exploiter afin d'optimiser des grandeurs d'intérêt. Cet enseignement aborde la résolution complète d'un problème boite noire issu d'une simulation numérique coûteuse avec les notions d'optimisation multiobjective, de réglage de paramètres, de calcul parallèle, et de méta-modèle (modèle de substitution, surrogate).
hautEvaluation
L'évaluation comprend :
- à déterminer
Cette matière appartient à l'UE "Aide à la décision" comptant pour x crédits ECTS.
haut
Équipe d'enseignants
Eric Ramat
Sébastien Verel
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Supports de Cours et de TP
Voici l'ensemble des supports de cours et des énoncés des TP.
| Séance | Titre | cours | TD/TP |
|---|---|---|---|
| 01 | Introduction aide à la décision | lien pdf lien video |
|
| 02 | Introduction optimisation multiobjective | cours | tp exo2 (zip) code2 (zip) exo3 (zip) code3 (zip) |
| 03 | Algorithmes d'optimisation multiobjective | cours | tp code (zip) |
| 04 | Réglage des paramètres | cours | td |
| 05 | Algorithmes d'optimisation parallèle | cours | td |
| 06 | Optimisation par méta-modéle (surrrogate) | cours | td |
| 07 | Exemple complet | cours | td |
Bibliographie
Quelques repères biblio- /webo- graphiques qui vont se complèter au fur et à mesure :
dernière modification : 21 septembre 2018