Descriptif
Ce module fait suite à « Optimisation linéaire et non-linéaire » en 2A. La résolution de problèmes linéaires de type MILP de grande taille sera étudiée, ainsi que des approches pour l’optimisation multicritères (pondération, epsilon-contrainte). Les principales classes de métaheuristiques pour l’optimisation globale seront également analysées, mises en œuvre et comparées selon des indicateurs de performances adaptés. Les séances seront sous forme de cours/TP.
Ces notions seront ensuite développées et évaluées dans le cadre d’un projet en binômes en semi-autonomie.
Compétences travaillées
Bloc 1 : Concevoir pour l'industrie et les services, des produits, procédés et processus respectueux d'un avenir durable1.3 : Modéliser un produit, procédé, processus
1.4 : Simuler avec des outils numériques
1.8 : Mobiliser des informations validées
Bloc 3 : Améliorer pour l'industrie et les services, les performances d'un produit, procédé et processus pour anticiper et accompagner les changements induits par les transition
3.1 : Analyser les performances d'un produit, procédé, processus
3.2 : Exploiter des données numériques
3.3 : Modéliser un produit, procédé, processus
3.4 : Simuler avec des outils numériques
3.7 : Mobiliser des informations validées
3.8 : Agir avec responsabilité environnementale et sociétale
Bloc 4 : Piloter un projet en adoptant une approche systémique dans un environnement complexe
4.1 : Identifier les enjeux, les contraintes, les parties prenantes et le périmètre
4.3 : Planifier les actions
4.6 : Mobiliser des informations validées
Bloc Donnée : Concevoir et piloter de manière optimale les systèmes énergétiques renouvelables et les systèmes d’information par le cycle de vie des données
D.2 : Sélectionner et mettre en œuvre des modèles d’IA pour traiter des données
Objectifs pédagogiques
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À la fin de ce module, les élèves seront capables de :
- Définir diverses classes d’algorithmes d’optimisation et identifier leurs limites et contextes d’application
- Résoudre des problèmes d’optimisation multicritères linéaires et non-linéaires
- Comparer les performances de différentes classes de métaheuristiques pour l’optimisation globale
Pour les élèves du diplômeDiplôme d'Ingénieur IMT Mines Albi
Module Optimisation linéaire et non-linéaire (IFIE2 S1)
Format des notes
Numérique sur 20Pour les élèves du diplômeDiplôme d'Ingénieur IMT Mines Albi
Vos modalités d'acquisition :
Le module sera évalué par une soutenance orale du projet final.
Rattrapage éventuel sous forme d’un oral.
Le rattrapage est autorisé (Max entre les deux notes écrêté à une note seuil)Le coefficient de l'enseignement est : 1