Programme d’études 2018-2019English
Optimisation
Unité d’enseignement du programme de Master en sciences informatiques à la Faculté des Sciences
CodeTypeResponsable Coordonnées
du service
Enseignant(s)
US-MC-SCINFO-042-MUE ObligatoireGILLIS NicolasF151 - Mathématique et Recherche opérationnelle
  • GILLIS Nicolas
  • TUYTTENS Daniel

Langue
d’enseignement
Langue
d’évaluation
HT(*) HTPE(*) HTPS(*) HR(*) HD(*) CréditsPondération Période
d’enseignement
  • Français
Français141400033.001er quadrimestre

Code(s) d’AAActivité(s) d’apprentissage (AA) HT(*) HTPE(*) HTPS(*) HR(*) HD(*) Période
d’enseignement
Pondération
I-MARO-035Optimisation linéaire1414000Q1100.00%

Unité d'enseignement

Objectifs par rapport aux acquis d'apprentissage du programme

  • Avoir acquis des connaissances hautement spécialisées et intégrées et des compétences larges dans les diverses disciplines des sciences informatiques, qui font suite à celles relevant du niveau de bachelier en sciences informatiques
  • Gérer des travaux de recherche, de développement ou d'innovation
    • -Etre capable d'appréhender une problématique inédite relevant des sciences informatiques et de ses applications
    • -Pouvoir organiser et mener à son terme un travail de recherche, de développement ou d'innovation
    • -Rechercher de façon méthodique des informations scientifiquement valides, mener une analyse critique, proposer et argumenter des solutions éventuellement innovantes à des problématiques ciblées
  • Appliquer une méthodologie scientifique
    • -Avoir la capacité de mener une réflexion critique sur l'impact de l'informatique en général et, en particulier, lors de la contribution à des projets
    • -Faire preuve de rigueur, d'autonomie, de créativité, d'honnêteté intellectuelle, de sens éthique et déontologique.

Acquis d'apprentissage UE

- Modéliser un problème d'optimisation- Choisir une méthode adéquate pour résoudre un problème d'optimisation- Développement et mise en oeuvre de méthodes d'optimisation 

Contenu de l'UE

Ce cours analyse les modèles et méthodes de base pour résoudre des problèmes d'optimisation linéaires (continus et discrets). 

Compétences préalables

Cours de mathématiques de base (1ère et 2ème BAC).  

Types d'évaluations Q1 pour l'UE

  • Présentation et/ou travaux
  • Examen écrit

Commentaire sur les évaluations Q1 de l'UE

Sans objet

Types d'évaluation Q3 pour l'UE

  • Présentation et/ou travaux
  • Examen écrit

Commentaire sur les évaluations Q3 de l'UE

Sans objet

Types d'évaluation rattrapage BAB1 (Q1) pour l'UE

  • Présentation et/ou travaux
  • Examen écrit

Commentaire sur les évaluations rattr. Q1 de l'UE

Sans objet

Types d'activités

AATypes d'activités
I-MARO-035
  • Cours magistraux
  • Conférences
  • Exercices dirigés
  • Utilisation de logiciels
  • Démonstrations

Mode d'enseignement

AAMode d'enseignement
I-MARO-035
  • Face à face

Supports principaux

AA
I-MARO-035

Supports principaux non reproductibles

AASupports principaux non reproductibles
I-MARO-035Transparents 

Supports complémentaires

AA
I-MARO-035

Supports complémentaires non reproductibles

AASupport complémentaires non reproductibles
I-MARO-035Sans objet

Autres références conseillées

AAAutres références conseillées
I-MARO-035Sans objet

Reports des notes d'AA d'une année à l'autre

AAReports des notes d'AA d'une année à l'autre
I-MARO-035Autorisé
(*) HT : Heures théoriques - HTPE : Heures de travaux pratiques encadrés - HTPS : Heures de travaux pratiques supervisés - HD : Heures diverses - HR : Heures de remédiation - Dans la colonne Pér. (Période), A=Année, Q1=1er quadrimestre et Q2=2e quadrimestre
Date de génération : 02/05/2019
20, place du Parc, B7000 Mons - Belgique
Tél: +32 (0)65 373111
Courriel: info.mons@umons.ac.be