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Recherche Opérationnelle : aspects mathématiques et applications cours en pdf

Data science et machine learning en Python

Le but de ce cours est d’éclairer les aspects de la recherche opérationnelle relevant des mathématiques appliquées. Il s’agit d’apprendre à modéliser les problèmes de décision qui se posent dans l’industrie (gestion, organisation, investissement,. . . ), afin de reconnaître les problèmes qui peuvent être aujourd’hui résolus. Pour cela, nous présentons quelques grandes familles de méthodes, en mettant l’accent sur les techniques d’optimisation en variables entières et continues, en en particulier, sur la programmation linéaire, qui constitue le socle sur lequel s’appuient la plupart des algorithmes.

Ce cours est constitué de deux parties intimement liées : “modélisation et outils combinatoires”, et “outils de programmation convexe et entière”, allant ainsi de questions élémentaires de modélisation à des aspects plus avancés.

Résumé sur le cours Recherche Opérationnelle : aspects mathématiques et applications

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