- Première partie : Formulation de problème d'optimisation : Plusieurs cas d'étude sont présentés et formulés en classe. Les étudiants apprennent à clairement identifier les variables de décision, le critère ou objectifs ainsi que les contraintes pertinentes. Le cas de problème d'optimisation est également présenté, la frontière de Pareto et sa reformulation en problème mono objectif. Chaque cas d'étude aborde une catégorie particulière de problèmes.
- Deuxième partie : méthodes d'optimisation: Cette partie est consacrée à la présentation des principes des méthodes Optimisation mono et multi-variables, continue, sans et avec contraintes, méthodes déterministes et stochastiques (recuit simulé et génétiques)
- Troisième partie implémentation de problème d'optimisation : Il s'agit de travaux pratiques de mise en oeuvre sur Matlab et Excel d'un cas d'étude.
- Quatrième partie : prise de décision et choix de solution.
- Gestionnaire: Stephane Caro