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École de technologie supérieure

Responsable(s) de cours : Marc Paquet


PLAN DE COURS

Automne 2020
GOL405 : Méthodes quantitatives en logistique (4 crédits)


Modalités de la session d’automne 2020
Pour assurer la tenue de la session d’automne 2020, les modalités suivantes seront appliquées :


La plupart des cours de la session d'automne seront donnés à distance. Les autres seront donnés en présence. Cette information vous a déjà été communiquée.

L’étudiant inscrit à un cours à distance doit avoir accès à un ordinateur, un micro, une caméra et un accès à internet, idéalement de 10Mb/s ou plus.

Les cours à distance pourraient être enregistrés, à la discrétion de l’ÉTS. Le cas échéant, les enregistrements de cours pourraient notamment être rendus accessibles aux étudiants par le biais notamment du portail de l’ÉTS.

La notation des cours sera la notation régulière prévue aux règlements des études de l'ÉTS.

Pour les cours à distance, les examens (intra, finaux) se feront normalement à distance. Leur surveillance se fera à l’aide de la caméra et du micro de l’ordinateur et pourrait être enregistrée. Ceci est nécessaire pour se conformer aux exigences du Bureau canadien d’agrément des programmes de génie (BCAPG) afin d’assurer la validité des évaluations.
 
Le contexte actuel oblige bien sûr l’ÉTS à envisager la possibilité d’une deuxième vague de la pandémie de COVID-19, laquelle pourrait entraîner, après le début de la session d’automne 2020, un resserrement des directives et recommandations gouvernementales. Nous vous assurons que l’ÉTS se conformera aux règles en vigueur afin de préserver la santé publique et que, si requis, elle pourrait aller jusqu’à interdire l’accès physique au campus universitaire et ordonner la dispense en ligne de toutes les activités d’enseignement et d’évaluation pour la durée restante de la session d’automne 2020.

Des exigences additionnelles pourraient être spécifiées par l’ÉTS ou votre département, suivant les particularités propres à votre programme.

Si vous ne consentez pas aux modalités décrites précédemment, vous devez vous désinscrire de vos cours avant le 13 septembre et vous pourrez être remboursé.

Pour les nouveaux étudiants inscrits au programme de baccalauréat uniquement, vous devez vous désinscrire avant le 25 septembre et vous pourrez être remboursé.

En demeurant inscrit, vous acceptez les modalités particulières de la session d'automne 2020.




Préalables
Programme(s) : 7095, 7495
             
  Profils(s) : Administration, Genie de la production, Informatique, Production, Reseaux  
             
    MAT165    
             
Unités d'agrément
Total d'unités d'agrément : 64,8 29,9 % 29,9 % 40,1 %




Qualités de l'ingénieur

Qn
Qualité visée dans ce cours  
Qn
  Qualité visée dans un autre cours  
  Indicateur enseigné
  Indicateur évalué
  Indicateur enseigné et évalué



Descriptif du cours

Au terme de ce cours, l’étudiant sera familier avec les principales techniques d'optimisation et applications en génie. Il aura appris à formuler un modèle d'optimisation pour représenter un système, identifier la technique appropriée pour résoudre un modèle d'optimisation et utiliser les outils informatisés pour déterminer la solution optimale à un problème donné.

Modélisation d'un système et formulation mathématique du problème : identifier les variables ou inconnues du problème, déterminer les objectifs de l'optimisation, définir une mesure de performance, fixer les limites permises ou les contraintes à respecter, préciser les paramètres de décision. Méthodes de résolution d'un problème d'optimisation : programmation linéaire (algorithme du simplexe), programmation en nombres entiers, techniques de séparation et d’évaluation progressive branch and bound, programmation non linéaire (conditions analytiques, méthodes numériques classiques du gradient réduit généralisé et de la programmation quadratique séquentielle, méthodes heuristiques).

Durant les séances de travaux pratiques, les concepts vus en classe sont repris plus en détail et sous forme appliquée.




Objectifs du cours

Au terme de ce cours l’étudiant doit être en mesure de connaître et d’utiliser les techniques de modélisation et d’optimisation afin de proposer des solutions réalistes à des problèmes complexes réels compte tenu de contraintes logiques, techniques et  financières.

À la fin du cours, l’étudiant devrait être capable :

  • De formuler un modèle d’optimisation, linéaire ou non, pour représenter de façon réaliste un système complexe réel.
  • D’identifier la technique appropriée, principalement lié à un algorithme ou à une heuristique, pour résoudre ce modèle d’optimisation.
  • D’utiliser des outils informatisés spécialisés pour résoudre ce problème d’optimisation.
  • D’analyser et d’interpréter la solution au problème d’optimisation afin d’en extraire une solution applicable au système réel.



Stratégies pédagogiques

39 heures de cours
36 heures de laboratoires
6 heures de travail personnel/en équipe par semaine, en moyenne sur la durée de la session
Trois (3) heures de cours magistral par semaine. De nombreuses applications seront étudiées en classe pour permettre aux  étudiants de bien assimiler la théorie et les techniques présentées en cours.
Trois (3) heures de travaux pratiques par semaine pour appliquer la théorie étudiée sur des applications commerciales et industrielles.
Les travaux réalisés en dehors des heures de cours et de laboratoire permettront de mettre en pratique les notions vues en classe.




Utilisation d’appareils électroniques

L’utilisation et la possession de tout appareil électronique sont interdites aux examens, à l’exception de la calculatrice.




Horaire
Groupe Jour Heure Activité
01 Mardi 18:00 - 21:00 Travaux pratiques
Jeudi 18:00 - 21:30 Activité de cours



Coordonnées de l’enseignant
Groupe Nom Activité Courriel Local Disponibilité
01 Fausto Errico Activité de cours Fausto.Errico@etsmtl.ca A-3491
01 Virginie Destuynder Travaux pratiques cc-Virginie.Destuynder@etsmtl.ca



Cours
Activité Contenus traités dans le cours Heures
C01 Introduction à la recherche opérationnelle Hillier et Lieberman, chapitres 1 à 3 / Notes du cours (site Web) 3
C02 Modélisation de problèmes de programmation linéaire Hillier et Lieberman, chapitre 3 / Notes du cours (site Web) 3
C03 Modélisation à l’aide de nombres entiers Hillier et Lieberman, chapitre 12  /  Notes du course (site Web) 3
C04 Fondements de la résolution de problèmes linéaires Hillier et Lieberman, chapitres 3 et 4  /  Notes du course (site Web) 3
C05 Résolution de problèmes de programmation linéaire Hillier et Lieberman, chapitres 4 et 5 /  Notes du course (site Web) 3
C06 Analyse de sensibilité Hillier et Lieberman, chapitres 4, 6 et 8 /  Notes du course (site Web) 3
C07 Examen intra (cours 1 à 6 inclusivement) Toute documentation permise 3
C08 Dualité Hillier et Lieberman, chapitres 4, 6 et 8 /  /  Notes du course (site Web) 3
C09 Problèmes de réseaux Hillier et Lieberman, chapitres 9 et 10 /  Notes du course (site Web) 3
C10 Problèmes de réseaux Hillier et Lieberman, chapitres 9 et 10 /  Notes du course (site Web) 3
C11

Programmation non-linéaire Hillier et Lieberman, chapitre 13 /  Notes du course (site Web)

3
C12

Introduction aux méthodes heuristiques Hillier et Lieberman, chapitre 14 / Notes du cours (site Web) /  Notes de course (site Web)

3
C13 Synthèse de la seconde partie Notes du cours (site Web) 3
  Total 39

 




Laboratoires et travaux pratiques
Activité Description Heures
TP01 Présentation du plan de cours / Atelier LINGO (Logiciel : LINGO) 3
TP02 Modélisation (Logiciel : LINGO) 3
TP03 Résolution graphique 3
TP04 Algorithme du simplexe 3
TP05 Dualité et analyse de sensibilité 3
TP06 Révision 3
TP08 Résolution de problèmes en nombres entiers (Logiciel : LINGO) 3
TP09 Modélisation à l’aide de nombres binaires (Logiciel : LINGO) 3
TP10 Problèmes de réseaux 3
TP11 Programmation non-linéaire 3
TP12 Introduction aux méthodes heuristiques 3
TP13 Révision 3
  Total 36



Utilisation d'outils d'ingénierie
  • Logiciel d’optimisation LINGO



Évaluation
Activité Description % Date de remise
Quiz Test individuel de modélisation à l'aide de Lingo Remise électronique 5 Dernier jour des cours, 23 h
Devoir 1 Modélisation, simplexe, dualité et analyse de sensibilité 15 TP07, 8 h
Devoir 2 Modélisation en nombres entiers, résolution de problèmes en nombres entiers, programmation non-linéaire, problèmes de réseaux 20 Dernier jour des cours, 23 h
Examen intra Cours 1 à 6 inclusivement Toute documentation permise 30 TP07, horaire régulier
Examen final Cours 7 à 12 inclusivement Toute documentation permise 30 Période d'examens finaux



Dates des examens intra
Groupe(s) Date
1 20 octobre 2020



Date de l'examen final
Votre examen final aura lieu pendant la période des examens finaux, veuillez consulter l'horaire à l'adresse suivante : http://etsmtl.ca/Etudiants-actuels/Baccalaureat/Examens-finaux


Politique de retard des travaux
Tout travail (devoir pratique, rapport de laboratoire, rapport de projet, etc.) remis en retard sans motif valable, c’est-à-dire autre que ceux mentionnés dans le Règlement des études (1er cycle, article 7.2.7 b / cycles supérieurs, article 6.5.4 b) se verra attribuer la note zéro, à moins que d’autres dispositions ne soient communiquées par écrit par l’enseignant dans les consignes de chaque travail à remettre ou dans le plan de cours pour l’ensemble des travaux.

Dispositions additionnelles

Aucun retard ne sera toléré pour la remise des travaux.




Absence à un examen
Dans les cinq (5) jours ouvrables suivants, la tenue de son examen, l’étudiant devra justifier son absence d’un examen durant le trimestre auprès de la coordonnatrice – Affaires départementales qui en référera au directeur du département ou du SEG. Pour un examen final, l’étudiant devra justifier son absence auprès du Bureau du registraire. Dans tous les cas, l’étudiant doit effectuer sa demande en complétant le formulaire prévu à cet effet qui se trouve dans son portail Mon ÉTS/Formulaires. Toute absence non justifiée par un motif majeur (maladie certifiée par un billet de médecin, décès d’un parent immédiat, Activité compétitive d’un étudiant appartenant à un club scientifique ou un club sportif d’élite de l’ÉTS ou au programme « Alliance sport étude » ou autre) à un examen entraînera l’attribution de la note zéro (0).



Plagiat et fraude
Les clauses du « Règlement sur les infractions de nature académique de l’ÉTS » s’appliquent dans ce cours ainsi que dans tous les cours du département. Les étudiants doivent consulter le Règlement sur les infractions de nature académique (https://www.etsmtl.ca/docs/ETS/Gouvernance/Secretariat-general/Cadre-reglementaire/Documents/Infractions-nature-academique ) pour identifier les actes considérés comme étant des infractions de nature académique ainsi que prendre connaissance des sanctions prévues à cet effet.  À l’ÉTS, le respect de la propriété intellectuelle est une valeur essentielle et les étudiants sont invités à consulter la page Citer, pas plagier ! (https://www.etsmtl.ca/Etudiants-actuels/Baccalaureat/Citer-pas-plagier).



Documentation obligatoire
  • HILLIER, F.S. et G.J. LIEBERMAN (2015). Introduction to Operations Research, 10e édition, McGraw-Hill, ISBN : 978-0-07-352345-3.
  • Notes du cours Errico et Destuynder

 




Ouvrages de références
  • AARTS, E. (2003). Local Search in Combinatorial Optimization, Princeton University Press, ISBN : 0691115222.
  • BOYD, S. (2004). Convex Optimization, Cambridge University Press, ISBN : 0521833787.
  • DEB, K. (2009). Multi-Objective Optimization using Evolutionary Algorithms, John Wiley and Sons, ISBN : 9780470743614.
  • KLEINBERG, J. et É. TARDOS (2005). Algorithm Design, Addison-Wesley, ISBN : 0321295358.
  • LUNDGREN, J., M. Rönnqvist et P. VÄRBRAND (2010). Optimization, Studentlitteratur, ISBN : 9789144053080.
  • NEMHAUSER, G.L. et M.J. TODD (1994). Handbooks in Operations Research and Management Science, 1: Optimization, Elsevier Science Publishing, ISBN : 0444872841.
  • NOBERT, Y., R. OUELLET et R. PARENT (2009). Méthode d’optimisation pour la gestion, Gaëtan Morin éditeur, ISBN : 9782896320028.
  • RAO, S.S. (2009). Engineering Optimization: Theory and Practice, 4e édition, John Wiley and Sons, ISBN : 9780470183526.
  • VENKATARAMAN, P. (2009). Applied Optimization with MATLAB Programming, John Wiley and Sons, ISBN : 9780470084885.
  • WOLSEY, L.A. (1998). Integer Programming, John Wiley and Sons, ISBN : 0471283665.
  • WOLSEY, L.A. et G.L. NEMHAUSER (1999). Integer and Combinatorial Optimization, John Wiley and Sons, ISBN : 0471359432.
  • YANG, X.-S. (2010). Engineering Optimization: An Introduction with Metaheuristic Applications, John Wiley and Sons, ISBN : 9780470582466.



Adresse internet du site de cours et autres liens utiles

GOL405 – Méthodes quantitatives en logistique, Documentation complémentaire, Environnement numérique d’apprentissage de l’ÉTS (Site Moodle), http://ena.etsmtl.ca.




Autres informations

La note de passage est fixée à 50 %. Pour réussir le cours, la note sur la partie individuelle (examens et tests) doit également être de 50 %.