Au terme de ce cours, l’étudiant sera en mesure :

• de développer et d’utiliser des outils d’aide à la décision pour une planification des activités humaines intégrant les principes d’une gestion responsable des ressources naturelles;
• d’exprimer les processus décisionnels sous forme de problèmes d’optimisation;
• de résoudre des problèmes d’optimisation à l’aide de logiciels;
• d’analyser les résultats obtenus et de les interpréter de façon appropriée au contexte de la problématique environnementale étudiée.

Modélisation sous forme de problèmes d’optimisation: variables décisionnelles, fonction-objectif, contraintes, paramètres; modèles linéaires et non linéaires; modèles en nombres entiers; choix d’une formulation; modélisation et incertitude. Méthodes d’optimisation: algorithme du simplexe; algorithme de séparation et d’évaluation. Heuristiques : algorithme glouton, recherche locale; recuit simulé, recherche taboue, algorithme génétique, colonies de fourmis. Pratique sur des outils informatiques.

À la fin de ce cours vous serez en mesure de:

• Développer et utiliser des outils d’aide à la décision pour une planification des activités humaines intégrant les principes d’une gestion responsable des ressources naturelles
• Exprimer les processus décisionnels sous forme de problèmes d’optimisation
• Résoudre des problèmes d’optimisation à l’aide de logiciels
• Analyser les résultats obtenus et les interpréter de façon appropriée au contexte de la problématique environnementale étudiée.

• formule semi-intensive: 6 cours de 6 heures chacun, toutes les deux semaines;

• chaque séance est structurée en deux parties: la première partie est donnée sous forme de cours magistral; la deuxième sous forme d'atelier en laboratoire informatique;

• trois rapports écrits à livrer pendant le déroulement du cours permettront de vérifier l’état de l’avancement de connaissances des étudiants. L'expertise développée au cours de la session sera évaluée au moyen d’un examen final.