Optimisation sous incertitude - 8MAT710

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(3.0 cr.)

Lors de la prise de décision, il est courant que certains paramètres du modèle d'optimisation ne soient pas connus car ils reflètent une demande inconnue ou alors un scénario incertain. Ce cours aborde l'incertitude présente dans les modèles d'optimisation et couvre diverses méthodes afin de les résoudre.

D'abord, la modélisation de l'incertitude sera abordée, puis différentes méthodologies telle la programmation dynamique stochastique, la programmation stochastique, l'optimisation robuste et l'optimisation averse au risque seront détaillés afin de fournir un éventail d'outils possibles à la personne étudiante pour résoudre ce type de problème. Des cas d'application concerts seront détaillés et résolus à l'aide de différents solveurs et langages de modélisation.

Préalable(s): (8ROP530)

Formule pédagogique : Magistral et/ou formation à distance

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Programme dans lequel se trouve ce cours