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Méth. décomposition optimisation temps réel

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Certificats et microprogrammes de 1er cycle
Baccalauréat (formation d'ingénieur)
Études supérieures
MTH6601
Méth. décomposition optimisation temps réel
Nombre de crédits :
3 (3 - 0 - 6)
Les chiffres indiqués entre parenthèses sous le sigle du cours, par exemple (3 - 2 - 4), constituent le triplet horaire.
Le premier chiffre est le nombre d'heures de cours théorique par semaine (les périodes de cours durent 50 minutes).
Le second chiffre est le nombre d'heures de travaux dirigés (exercices) ou laboratoire, par semaine.
(Note : certains cours ont un triplet (3 - 1.5 - 4.5). Dans ce cas, les 1,5 heure par semaine sont des laboratoires qui durent 3 heures mais qui ont lieu toutes les deux semaines. À Polytechnique, on parle alors de laboratoires bi-hebdomadaires).
Le troisième chiffre est un nombre d'heures estimé que l'étudiant doit investir de façon personnelle par semaine pour réussir son cours.
Le premier chiffre est le nombre d'heures de cours théorique par semaine (les périodes de cours durent 50 minutes).
Le second chiffre est le nombre d'heures de travaux dirigés (exercices) ou laboratoire, par semaine.
(Note : certains cours ont un triplet (3 - 1.5 - 4.5). Dans ce cas, les 1,5 heure par semaine sont des laboratoires qui durent 3 heures mais qui ont lieu toutes les deux semaines. À Polytechnique, on parle alors de laboratoires bi-hebdomadaires).
Le troisième chiffre est un nombre d'heures estimé que l'étudiant doit investir de façon personnelle par semaine pour réussir son cours.
Département :
Mathématiques et génie Ind.
Préalable(s) :
Corequis :
Notes :
Responsable(s) :
À venir
Description
Prise de décision en temps réel. Programmation linéaire en ligne (online). Ordonnancement en temps réel. Routage dynamique des véhicules. Allocation des ressources en temps réel. Partitionnement en ligne. Méthodes de ré-optimisation rapide. Méthodes primales exactes et heuristiques. Méthodes de décomposition pour la résolution parallèle des problèmes de très grande taille. Techniques de parallélisation pour l'optimisation en temps réel.
Prise de décision en temps réel. Programmation linéaire en ligne (online). Ordonnancement en temps réel. Routage dynamique des véhicules. Allocation des ressources en temps réel. Partitionnement en ligne. Méthodes de ré-optimisation rapide. Méthodes primales exactes et heuristiques. Méthodes de décomposition pour la résolution parallèle des problèmes de très grande taille. Techniques de parallélisation pour l'optimisation en temps réel.
Plan triennal
2023-2024 | 2024-2025 | 2025-2026 | ||||||
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Automne | Hiver | Été | Automne | Hiver | Été | Automne | Hiver | Été |
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