Résoudre des problèmes complexes en mobilisant les concepts fondamentaux et avancés de l’informatique

MR116B52
Modéliser et résoudre des problèmes d’optimisation sous contraintes

Description

- Analyser et modéliser du point de vue informatique un problème dans toute son étendue et dans des champs d’applications variés en lien avec les usagers
- Évaluer et maîtriser la complexité du développement d’un logiciel en relation avec un domaine d’application.
- Mettre en relation une catégorie de problèmes avec les algorithmes de résolution adaptés et en évaluer la pertinence : limites d’utilisation et efficacité.
- Proposer une architecture matérielle et logicielle permettant d’intégrer les données du problème et de le résoudre.
- Maîtriser plusieurs paradigmes de modélisation et de programmation et être capable de s’adapter à de nouveaux langages.
- Identifier un problème pouvant être parallélisé ou réparti, choisir et mettre en œuvre le modèle de calcul adapté pour le résoudre.
- Maîtriser les grands enjeux de la sécurité des systèmes informatiques et de la protection des données.
- Analyser un système du point de vue de la sécurité.

Formuler des problèmes de flot, d’affectation ou d’ordonnancement au moyen de graphes et de modèles mathématiques afin d’en caractériser la complexité.
Comparer algorithmes exacts et heuristiques (branch and bound, recherche locale) afin de choisir une méthode adaptée.

Public

Diplôme Bac+3 : cycle préparatoire de la filière informatique du diplôme d'ingénieur CNAM, licence d'informatique, licence de mathématiques-informatique, licence de mathématiques ou tout diplôme  équivalent.

Nombre d’ECTS
12
Domaine
Informatique Télécoms Médias numériques Cybersécurité
Code répertoire
RNCP39278BC05
Date de début de validité

Unités d'Enseignement requises

US331A : Bases de l'optimisation dans les graphes ( 3 ECTS)

Nombre d'heures : 40.00

  1. Apprendre les théorèmes de base en optimisation dans les graphes, et les techniques de preuve associées, et en particulier en ce qui concerne les notions essentielles que sont les couplages, les transversaux, les flots et les coupes.

US331C : Programmation mathématique ( 3 ECTS)

Nombre d'heures : 40.00

Tour d'horizon des concepts fondamentaux en optimisation discrète

US331D : Métaheuristiques ( 3 ECTS)

Nombre d'heures : 20.00

L'objectif de l'UE est d'introduire les éléments nécessaires permettant aux étudiants de concevoir et d'appliquer des métaheuristiques (méthodes approchées générales comme le recuit simulé, la méthode Tabou, les algorithmes évolutionnaires, etc.).

US333K : Théorie de la Complexité ( 3 ECTS)

Nombre d'heures :

La complexité algorithmique étudie la difficulté intrinsèque des problèmes, en particulier vis-à-vis du temps nécessaire à leur résolution. On donne une introduction à l'étude des classes de complexité, en s'appuyant sur divers problèmes d'optimisation combinatoire, principalement de graphes.