Logo ÉTS
Session
Cours
Responsable(s) Julio Cesar Montecinos,Julio Cesar Montecinos

Se connecter
 

Sauvegarde réussie
Echec de sauvegarde
Avertissement
École de technologie supérieure

Responsable(s) de cours : Julio Cesar Montecinos,Julio Cesar Montecinos


PLAN DE COURS

Été 2022
GOL681 : Méthodes quantitatives avancées (3 crédits)


Modalités de la session d’été 2022


Vous trouverez ci-dessous les modalités de la session d’été 2022. Vous devez les lire attentivement.


Pour assurer la tenue de la session d’été 2022, les modalités suivantes seront appliquées :


  • Les activités d’enseignement de la session d’été 2022 comprendront des activités en présence et à distance, lesquelles seront ajustées en fonction de l’évolution de la situation socio-sanitaire.
  • Pour les cours (ou séances de cours) donnés à distance, l’étudiant doit avoir accès à un ordinateur, un micro, une caméra et un accès à internet, idéalement de 10Mb/s ou plus. L’étudiant doit ouvrir sa caméra et/ou son micro lorsque requis, notamment pour des fins d’identification ou d’évaluation.
  • Les cours (ou séances de cours) donnés à distance pourraient être enregistrés, afin de les rendre disponibles aux étudiants inscrits au cours.
  • La notation des cours sera la notation régulière prévue aux règlements des études de l’ÉTS.
  • Les examens (intra, finaux) se feront en présence, tant que la situation socio-sanitaire le permet.
  • Le contexte actuel oblige bien sûr l’ÉTS à suivre de près l’évolution de la pandémie de COVID-19, laquelle pourrait entraîner, avant ou après le début de la session d’été 2022, 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 que toutes les activités d’enseignement et d’évaluation soient exclusivement données à distance pour tout ou partie de la session d’été 2022. Ainsi, si les examens (intra, finaux) devaient se faire 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.
  • Des exigences additionnelles pourraient être spécifiées par l’ÉTS ou votre département, suivant les particularités propres à votre programme.

En vous inscrivant ou en demeurant inscrit à la session d’été 2022, vous acceptez les modalités particulières de la session d’été 2022.


Nous vous rappelons que vous avez jusqu’au 17 mai 2022 pour vous désinscrire de vos cours et être remboursé.


Pour les nouveaux étudiants inscrits au programme de baccalauréat uniquement, vous avez jusqu’au 31 mai 2022 pour vous désinscrire de vos cours et être remboursé.




Préalables
Programme(s) : 7095,7495
             
  Profils(s) : Tous profils  
             
    GSY400    
             
Unités d'agrément
Total d'unités d'agrément : 58,8 25,0 % 75,0 %




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 en mesure de modéliser et de résoudre les problèmes d’optimisation de contexte divers en génie des opérations et de la logistique.

Modélisation en recherche opérationnelle : modélisation de situations pratiques en vue de leur traitement par les méthodes d’optimisation exactes et approchées. Cas particuliers pour lesquels il existe des algorithmes simples : transbordement, transport, affectation, chemin le plus court, arbre minimum, flot maximum, flot à coût minimum, sac alpin. Introduction à l’optimisation discrète et combinatoire. Problèmes de tournées : voyageur de commerce et postier chinois. Problèmes de flots à coût minimum avec des commodités multiples. Problèmes d’ordonnancement. Problèmes de gestion des stocks. Méthodes générales pour résoudre les cas plus complexes : programmation dynamique, méthodes heuristiques et métaheuristiques. Applications industrielles et études de cas : gestion de ressources, planification de la production, ordonnancement, localisation d'usines et d'entrepôts, réseau de distribution, planification du transport.

En séances de laboratoire, les concepts vus en classe sont repris plus en détail et sous forme appliquée. Réalisation d’un projet nécessitant le développement de différentes approches de modélisation et de résolution.




Objectifs du cours

Ce cours vise tout d’abord à rendre l’étudiant apte à analyser, à modéliser, à résoudre et à interpréter les résultats de différents problèmes de conception et de planification de réseaux logistiques. Le cours vise également à permettre à l’étudiant d’acquérir des connaissances sur l’utilisation d’outils informatiques reconnus et couramment utilisés pour la modélisation et la résolution de ces problèmes difficiles à résoudre.

Au terme de ce cours l’étudiant doit être  capable de résoudre des problèmes de conception de réseaux logistiques à l’aide de méthodes exactes et heuristiques. L’étudiant doit être en mesure de communiquer de façon claire toutes les étapes de la résolution du problème, d’énoncé des hypothèses du problème, jusqu’à l’interprétation des résultats. Ainsi, les suivants sujets de la recherche opérationnelle seront développés:

  • Modélisation avec la programmation linéaire en graphes et réseaux: transbordement, transport, affectation, chemin le plus court, arbre minimum, flot maximum, flot à coût minimum.
  • Modélisation avec la programmation entière ou mixte: sac alpin, problèmes de tournées  (voyageur de commerce et postier chinois). Problèmes de flots à coût minimum avec des commodités multiples. Problèmes d’ordonnancement. Problèmes de gestion des stocks.
  • Approches de résolution: programmation dynamique (Principe d’optimalité de Bellman) méthodes heuristiques et métaheuristiques.
  • Applications génériques dans l’industrie: gestion de ressources, planification de la production, ordonnancement, localisation d'usines et d'entrepôts, réseau de distribution, planification du transport.

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

  1. De modéliser adéquatement des problèmes complexes en recherche opérationnelle en fonction des hypothèses retenues et de communiquer efficacement cette modélisation.
  2. De déterminer et justifier la meilleure façon de résoudre le problème modélisé en fonction des hypothèses retenues.
  3. De sélectionner ou développer le bon algorithme de résolution et d’utiliser les outils informatiques pertinents en fonction du problème modélisé et des hypothèses retenues et de communiquer efficacement cet algorithme. L’utilisation de langages de modélisation adaptés dans la résolution.
  4. D’interpréter les résultats en fonction du contexte du problème et des hypothèses retenues et de les communiquer efficacement.



Stratégies pédagogiques

39    heures de cours magistral
24    heures de travaux pratiques
9    heures de travail personnel par semaine


Trois (3) heures de cours magistral par semaine. De nombreuses applications seront étudiées en classe pour permettre à l’étudiant de bien assimiler la théorie et les techniques présentées en cours.

Deux (2) heures de travaux pratiques par semaine pour appliquer la théorie sur des applications éducatives, commerciales et industrielles.
Les travaux réalisés en dehors des heures de cours et de travaux pratiques 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 08:30 - 12:00 Activité de cours
Mercredi 08:30 - 10:30 Laboratoire



Coordonnées de l’enseignant
Groupe Nom Activité Courriel Local Disponibilité
01 Julio Cesar Montecinos Activité de cours Julio.Montecinos@etsmtl.ca A-3630
01 Jean Laprés-Chartrand Laboratoire jl_chartrand@hotmail.com



Cours

ACTIVITÉ

ACTIVITÉS DE COURS

Heures

C01

Introduction à la conception et à l’optimisation de réseaux logistiques (LP)

Schrage,chapitre 1; Notes de cours (site Web)

Hillier et Lieberman, Chapitres en Programmation Linéaire et Algorithme Simplex

3

C02

Conception des chaînes d’approvisionnement à 2 échelons (MILP)

Notes de cours (site Web)

Hillier et Lieberman, Chapitre Programmation Entière

3

C03

Problèmes de réseaux

Notes de cours (site Web)

Hillier et Lieberman, Chapitres en Transport et Affectation, Optimisation des réseaux

3

C04

Problèmes de tournées de véhicules

Notes de cours (site Web)

3

C05

Outils d’aide à la décision — Excel et Lingo

Notes de cours (site Web)

Hillier et Lieberman, Chapitres Programmation Linéaire et Algorithme Simplex

3

C06

Programmation dynamique

Notes de cours (site Web)

Hillier et Lieberman, Chapitre Programmation Dynamique

3

C07

Outils d’aide à la décision — Matlab

Notes de cours (site Web)

3

C08

Approches heuristiques

Notes de cours (site Web)

Hillier et Lieberman, Chapitre Métaheuristiques

3

C09

Approches méta-heuristiques — Recuit simulé et recherche avec listes de tabous

Notes de cours (site Web)

Hillier et Lieberman, Chapitre Métaheuristiques

3

C10

Approches méta-heuristiques — Algorithmes génétiques (GA)

Notes de cours (site Web)

Hillier et Lieberman, Chapitre Métaheuristiques

3

C11

Conception de chaînes d’approvisionnement

Paquet et al. (2006), Notes de cours (site Web)

3

C12

Conception de chaînes d’approvisionnement sous incertitude

Paquet et al. (2006), Notes de cours (site Web)

Hillier et Lieberman Chapitre Programmation linéaire sous incertitude

3

C13

Synthèse et révision

Notes de cours (site Web)

3

*

Examen final (cours 1 à 13 inclusivement)

Toute documentation permise, sans connexion Internet

 
    Total 39 heures



Laboratoires et travaux pratiques

Les séances de travaux pratiques sont organisées de façon à intégrer les notions importantes vues en classe dans une démarche structurée. Les activités réalisées dans les séances sont reliées à l’apprentissage d’outils mathématiques et informatique, principalement lors de trois (s) ateliers dirigés sur les logiciels Lingo et Matlab. Le projet sera également présenté et travaillé lors de ces séances.

 

Activités Contenu traité dans le cours Heures
TP01 Outils d’aide à la décision – Excel et Lingo 2
TP02 Définition du projet 2
TP03 Gestion des données du projet avec Excel 2
TP04 Modélisation MILP du projet avec Lingo 2
TP05 Résolution MILP du projet avec Lingo 2
TP06 Outils d’aide à la décision – Matlab 2
TP07 Gestion des données du projet avec Matlab 2
TP08 Outils d’aide à la décision – Toolbox d’optimisation de Matlab 2
TP09 Modélisation GA du projet avec le Toolbox d’optimisation de Matlab 2
TP10 Résolution GA du projet avec le Toolbox d’optimisation de Matlab 2
TP11 Expérimentations MILP et GA du projet 2
TP12 Présentation des projets 2
Total 24

 




Utilisation d'outils d'ingénierie
  • Logiciel d’optimisation Lingo
  • Microsoft Excel intégrant le complément OpenSolver
  • Logiciel Matlab
  • Démonstration des méthodes quantitatives avec Python



Évaluation

ACTIVITÉS

DATE

HEURE

DESCRIPTION

%

Projet00

TP02

8 h 30

Fiche de renseignement

 

-

Projet01

TP04

8 h 30

Rapport de définition de projet

 

2.5

Projet02

TP07

8 h 30

Rapport d’étape

 

7.5

Projet03

TP12

8 h 30

Présentation orale

 

10

Projet04

Final

8 h 30

Rapport technique final

 

30

Quiz01

C03

8 h 30

1) Conception et à l’optimisation de réseaux logistiques

2) Conception des chaînes d’approvisionnement à 2 échelons

3) OpenSolver

5

Quiz02

C06

8 h 30

1) Tournées

2) Réseaux

3) Lingo

5

Quiz03

C08

8 h 30

1) Programmation dynamique

2) Matlab

5

Quiz04

C11

8 h 30

1) Approches heuristiques

2) Métaheuristiques (AG, recuit simulé, recherche avec listes de tabous)

5

Final

*

*

Examen final

http://etsmtl.ca/Etudiants-actuels/Baccalaureat/Examens-finaux

Toute documentation permise, sans accès à l’Internet

30

*L’examen final aura lieu lors de la période d’examens finaux (date et heure à déterminer).




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 dans le cours. Toutes les remises se font par l’intermédiaire du site Moodle.




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
  • La lecture, avant chaque cours, du livre de HILLIER, F. S. et G. J. LIEBERMAN. Introduction to Operations Research, 11e édition, McGraw-Hill. Les éditions antérieures du livre sont aussi utiles pour faire les lectures
  • SCHRAGE, LINUS E. (2006). Optimization modeling with LINGO, 6th ed. Chicago, Ill.: LINDO Systems.
  • Documentation complémentaire sur l’Environnement numérique d’apprentissage de l’ÉTS (Site Moodle, http://ena.etsmtl.ca.) et la documentation du Prof. M. PAQUET, M. (2016). GOL680 — Conception et optimisation de réseaux logistiques.



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
  • LUNDGREN, J., M. et P. VÄRBRAND (2010). Optimization
  • NEMHAUSER, G.L. et M.J. TODD (1994). Handbooks in Operations Research and Management Science
  • 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
  • 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

PAQUET, M. et MONTECINOS, J. GOL681 – Conception et optimisation de réseaux logistiques, Documentation complémentaire, Environnement numérique d’apprentissage de l’ÉTS (Site Moodle), http://ena.etsmtl.ca.




Autres informations

Préalables:

Préalable : GOL405 - GSY400

Disponibilité

Local : A-3593 Courriel : Julio.Montecinos@etsmtl.ca

Tél. :

(514) 396 8464

Disponibilité :

Mardi, après le cours.

Sur rendez-vous, avec Zoo

Séances de Cours et de TP

Mardi (A) Mercredi (E)
  04 mai E1
10 mai A1 11 mai E2
17 mai A2 18 mai E3
24 mai A3 25 mai L3
31 mai A4 01 juin E4
07 juin A5 08 juin E5
14 juin A6 15 juin E6
21 juin A7 22 juin E7
28 juin A8 29 juin E8
05 juil A9 06 juil E9
12 juil A10 13 juil E10
19 juil A11 20 juil E11
26 juil A12 27 juil E12
02 août A13 03 août E13
09 août F 10 août F
16 août F 17 août F

Légende pour le tableau de séances

Légende  
    Sans  Cours ou sans TP
F Examens finaux
R Relâche
C Congé férié
Jrx Permutation d'horaire
Période préférentielle d’entrevue (1)

A : horaire de Cours; E : horaire des TP; Pour « L3 » les étudiants devront arriver à un accord.