Le cours d'Optimisation 1 - Concepts et outils de résolution vise à aborder l'ensemble des connaissances et compétences de base en optimisation attendues d'un expert en sciences des données.
Les compétences en optimisation sont nécessaires d'une part pour modéliser et résoudre les problèmes d'optimisation qui se posent dans tous les domaines, et d'autre part pour comprendre certaines des techniques modernes abordées dans d'autres cours (apprentissage statistique - machine learning notamment).
Les compétences visées par ce cours sont les suivantes :
- Maîtriser les concepts de base de l'optimisation : optimum global/local, point col, dualité... et savoir interpréter ces concepts géométriquement et économiquement.
- Savoir reconnaître la difficulté d'un problème d'optimisation.
- Savoir formuler un problème d'optimisation sous forme d'un programme mathématique, notamment d'un programme linéaire ou quadratique continu ou discret.
- Connaître des méthodes classiques d'optimisation sous contraintes (méthodes de simplexe, méthodes de points intérieurs, méthodes de sous-gradients, méthodes de plans coupants, Branch and Bound...)
- Savoir utiliser un solveur d'optimisation pour résoudre numériquement un programme mathématique avec des variables continues ou entières.
Le cours se décompose en quatre journées de 7h qui chacun abordent un thème important de l'optimisation.
- Enseignant: Knippel Arnaud