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Systèmes à évènements discrets et optimisation

Objectifs

A la fin de ce module, l'étudiant devra avoir compris et pourra expliquer (principaux concepts) :
- différentes approches pour analyser et évaluer les performances de systèmes à événements discrets,
- différents types de modélisation adaptées aux problèmes considérés (modèles déterministes ou stochastiques, modèles d'optimisation numérique et combinatoire, modèles concurrents),
- les algorithmes disponibles pour résoudre ces problèmes.
L'étudiant devra être capable de :
Apprendre à modéliser et résoudre des problèmes de recherche opérationnelle (optimisation, graphes, processus stochastiques) et des systèmes à évènements discrets. Modéliser systèmes stochastiques tel que un réseaux de files d'attente par une chaîne de Markov. Calculer ses mesures de performances stationnaire et dimensionner sa capacité.
Modéliser un SED par réseau de Petri, analyser les propriétés du réseau de Petri par différentes méthodes d'analyse (exhaustive et structurelle).

Pré-requis

Algèbre linéaire - Probabilités - Systèmes dynamiques (notion d'état) - bases en logique et réseaux de Petri.

Evaluation

L'évaluation des acquis d'apprentissage est réalisée en continue tout le long du semestre. En fonction des enseignements, elle peut prendre différentes formes : examen écrit, oral, compte-rendu, rapport écrit, évaluation par les pairs...