Mise à niveau (MAN)
- Titre :
- Mise à niveau (MAN)
- Section :
- Mise à niveau
- État pour cette année :
- OPEN
- Mots clés :
- Ects :
- 0
- Responsable :
- Amélie Lambert (CNAM/CEDRIC)
- Intervenants :
-
Agnès Plateau-Alfandari (CNAM/CEDRIC/OC)José Néto (Telecom SudParis / SAMOVAR)
- Prérequis :
aucun
- Objectif :
Etre capable de suivre les cours du master RO
- Contenu / Plan :
Complexité des algorithmes :
- Définition d'un algorithme, évaluation des algorithmes, complexité des algorithmes.
Probabilités et chaînes de Markov
-
Séance 1 : Probabilité d’une expérience aléatoire, dénombrement, variables aléatoires.
-
Séance 2 : Processus aléatoires (markoviens, stationnaires, poisson, naissance, naissance et mort), les chaînes de Markov (Définition, matrice associée à une chaîne de Markov, matrice stochastique, graphe associé à une chaîne de Markov, distribution limite dans une chaîne de Markov).
Graphes
-
Séance 1 : (Notions de base – Arbres)
Graphes orienté et non orienté, représentations matricielles, sous-graphe, graphe partiel, graphe complet, clique, stable. -
Séance 2 : (Problèmes de plus courts chemins)
Algorithmes de plus courts chemins: Moore- Dijkstra, Bellman-Ford et Bellman. -
Séance 3 : (Flots dans les réseaux)
Problème de transport, propriétés des coupes dans un graphe, graphe d'écart, algorithme de Ford & Fulkerson, extensions.
Programmation linéaire
-
Séance 1 : rappels sur la forme générale d'un PL, les égalités linéaires, convexité et solutions de base, caractérisation des bases et solutions de base optimales, changement de bases, algorithme du simplexe.
-
Séance 2 : problèmes soulevés par la dégénérescence, initialisation de l'algorithme du simplexe (résolution en 2 phases avec la méthode des variables artificielles), notion de dualité.
Méthode de séparation et d'évaluation et programmation dynamique
-
Séance 1 : Procédures Branch & Bound : généralités et définitions, concepts de séparation et d’ évaluation, algorithme de séparation et évaluation, illustration sur le problème du sac à dos.
-
Séance 2 : Programmation dynamique déterministe illustrée sur le problème du sac à dos.
Modèles stochastiques
-
Partie 1 : Espérance conditionnelle d’un couple de variables aléatoires (espace de probabilités, variables aléatoires, couple de variables aléatoires – cas discret.
-
Partie 2 : Optimisation continue : optimisation sans contraintes, optimisation sous contraintes d’égalité et d’inégalité, conditions d’optimialité.
- Bibliographie :
- Liens :
- Compétences visées :
- Modalités de contrôle :