Recherche opérationnelle

• Comprendre les principes fondamentaux de la recherche opérationnelle et son rôle dans la prise de décision.

• Apprendre à modéliser des problèmes industriels et logistiques.

• Maîtriser les méthodes d’optimisation (programmation linéaire, entière, non linéaire).

• Savoir analyser et réaliser une analyse post-optimale

Ce cours introduit les méthodes quantitatives et analytiques permettant de modéliser, analyser et optimiser des systèmes  dans le domaine de la production et de la logistique. Les étudiants découvrent les outils de modélisation, de programmation linéaire et non linéaire afin de proposer des solutions optimales ou quasi-optimales aux problèmes industriels et organisationnels.

Examen écrit

• Modéliser des systèmes et problèmes industriels à l’aide d’outils mathématiques.

• Appliquer des méthodes d’optimisation adaptées aux contraintes et objectifs.

• Analyser les résultats et prendre des décisions rationnelles basées sur les données.

• Intégrer les solutions proposées dans la planification, l’ordonnancement et la gestion des flux