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Méthodes d'optimisation pour les services

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Détails et horaire du cours
Légende
Cours de jour
Cours de soir
Cours en ligne
Certificats et microprogrammes de 1er cycle
Baccalauréat (formation d'ingénieur)
Études supérieures
MTH8410
Méthodes d'optimisation pour les services
Nombre de crédits :
3 (3 - 1.5 - 4.5)
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) :
MTH2402
ou 70 crédits
Corequis :
Notes :
Responsable(s) :
Antoine Legrain
Description
Problèmes d'optimisation dans les services : fabrication d'horaires de quarts de travail, fabrication d'horaires mensuels de membres d'équipage, planification des besoins en personnel, gestion du revenu, localisation de points de services, etc. Séries chronologiques et files d'attente. Programmation en nombres entiers : modèle de partitionnement/recouvrement généralisé, méthode de séparation et évaluation progressive, plans coupants. Génération de colonnes, problème de plus court chemin avec contraintes de ressource. Heuristiques de recherche locale. Coloration de graphes. Méthodes de recherche taboue et de recherche à grands voisinages. Programmation par contraintes. Applications dans les domaines suivants : transport, hospitalier, bancaire, services publics, services d'urgence, centres d'appel.
Problèmes d'optimisation dans les services : fabrication d'horaires de quarts de travail, fabrication d'horaires mensuels de membres d'équipage, planification des besoins en personnel, gestion du revenu, localisation de points de services, etc. Séries chronologiques et files d'attente. Programmation en nombres entiers : modèle de partitionnement/recouvrement généralisé, méthode de séparation et évaluation progressive, plans coupants. Génération de colonnes, problème de plus court chemin avec contraintes de ressource. Heuristiques de recherche locale. Coloration de graphes. Méthodes de recherche taboue et de recherche à grands voisinages. Programmation par contraintes. Applications dans les domaines suivants : transport, hospitalier, bancaire, services publics, services d'urgence, centres d'appel.
Plan triennal
2022-2023 | 2023-2024 | 2024-2025 | ||||||
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