MA5014 - Introduction to combinatorial optimization

Objectifs

Objectif général :

A l'issue de ce cours, l'étudiant sera capable de prendre en compte les différents types d'incertitudes sur les données existant dans les problèmes d'optimisation de transport aérien, et ce, à toutes les phases de l'aide à la décision (modélisation, résolution et analyse)

Objectifs détaillés :

- Modéliser des incertitudes sous forme de paramètres continus ou discrets (scénario d'incertitude)
- Définir des critères de robustesse pour évaluer des solutions
- Modéliser et évaluer le coût de la robustesse
- Analyser et évaluer l'impact d'une incertitude sur un problème
- Proposer des algorithmes d'optimisation robuste déterministes ou stochastiques
- Analyser les retours d'expérience en vue d'ajuster un modèle et/ou une méthode d'optimisation sous incertitude.