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Atelier en optimisation avancée

(3.0 cr.)

Se familiariser à la science des données pour la prise de décision. Développer des stratégies pour résoudre un problème réel en utilisant l'optimisation des données brutes à une interface utilisateur. Modéliser des données numériques avec les outils pertinents. Modéliser mathématiquement des problèmes afin de les résoudre avec des algorithmes/solveurs d'optimisation.

Utilisation de plusieurs logiciels et solveurs afin de fournir un éventail de possibilités à l'étudiant: Matlab, Xpress, librairies Python, Coin-OR, etc. Survol des méthodes numériques pour l'approximation de fonctions et des outils utilisés. Types d’optimisation: rappel modélisation mathématique, optimisation linéaire et en nombres entiers, programmation dynamique, optimisation non-linéaire, optimisation de boîtes noires, introduction à la théorie des graphes, optimisation stochastique et notions avancées en nombres entiers (génération de colonnes, algorithmes de plans coupants).

Formule pédagogique : Cours Magistral

(04/2022)

Appartenance départementale

Informatique et mathématique

Programmes dans lesquels se trouve ce cours

1537 Maîtrise en informatique (jeux vidéo)
2138 Maîtrise en informatique (cybersécurité)
2139 Maîtrise en informatique (intelligence artificielle)
3017 Maîtrise en informatique
3037 Maîtrise en informatique (professionnel)
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