COURS // ADM9957 -
Optimisation stochastique

Objectifs

Ce cours traite de l'incertitude qui est généralement présente dans la planification et la gestion des opérations des entreprises. À ce titre, les étudiants seront appelés à analyser les sources d'incertitude et les risques présents pour les entreprises tant d'un point global (la gestion des réseaux logistiques) que spécifique (les activités et opérations propres aux entreprises). À travers cette analyse, les étudiants seront amenés à formuler les problèmes décisionnels auxquels les entreprises font face et à traiter explicitement l'incertitude influençant les décisions en cause. Un ensemble de modèles et d'outils permettant de supporter les décisions en contexte d'incertitude seront présentés.

À la fin du cours les étudiants devraient :

• Être en mesure d'identifier et d'analyser les sources d'incertitude influençant les principales problématiques de planification et de gestion des opérations;
• Savoir reconnaître et formuler les risques auxquels font face les entreprises dans leurs opérations;
• Connaître les principaux modèles et méthodes de recherche opérationnelle servant à supporter les décisions de planification et de gestion en contexte d'incertitude;
• Être en mesure de proposer des modèles et des outils d'aide à la décision adaptés aux problématiques considérées en contexte d'incertitude : - Proposer des modèles et des outils qui traitent explicitement les risques opérationnels encourus par les entreprises; - Proposer des modèles et des outils permettant d'obtenir des solutions mieux adaptées (flexibles et robustes) vis-à-vis l'incertitude présente; - Résoudre ces modèles d'optimisation.
• Savoir interpréter et analyser les solutions obtenues à l'aide des modèles et méthodes développés.

Sommaire du contenu

Les thèmes abordés :

• Problématiques : planification et incertitude; modélisation de l'incertitude (probabilités et statistiques); propagation de l'incertitude dans les réseaux logistiques; impact de l'incertitude sur la qualité des produits et services offerts; fiabilité des systèmes (production/services);
• Modèles et outils : modèles d'optimisation linéaire et non-linéaire, modèles de files d'attente, programmation stochastique et simulation.

Modalité d'enseignement

Cours de 15 semaines combinant enseignement magistral, lectures dirigées, présentations d'étudiantes, d'étudiants, démonstrations et illustrations de logiciels d'aide à la décision et de simulation.