Objectif

Acquérir une vue d'ensemble de la démarche à suivre en vue de résoudre un problème d'optimisation combinatoire théorique ou pratique complexe.

Contenu

Concepts de base (entre autres : complexité, heuristique, métaheuristique, optimisation, représentation de solutions). Démarche scientifique et problèmes d'optimisation; résolution des problèmes et présentation des résultats obtenus. Méthodes de recherche de solutions (entre autres : recuit simulé, recherche avec tabous, algorithmes génétiques, l'optimisation par colonie de fourmis, essaims particulaires, recherche à voisinage variable, recherche à voisinage large adaptative). Introduction à l’optimisation multi-objectifs.

Formules pédagogiques

Leçons magistrales, travaux pratiques, exercices, étude de cas.