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Fouille de données et optimisation

Objectifs

De nombreux problèmes posés dans les entreprises ou les administrations sont des problèmes de décision et/ou d'optimisation NP-difficiles (au sens de la complexité algorithmique) : problèmes de transport et de logistique, ordonnancement de projets, affectation et partage de ressources, etc.
Résoudre de tels problèmes revient à déterminer une (ou plusieurs) solution(s) respectant les contraintes modélisées et présentant éventuellement des garanties de qualité vis-à-vis d'un objectif à optimiser.
La première partie de cet enseignement vise à présenter un outil de modélisation général (les problèmes de satisfaction de contraintes ou CSP), et à maîtriser les algorithmes de propagation de contraintes afin de pouvoir les réutiliser au sein d'un logiciel de résolution automatique ou d'aide à la décision. Les travaux pratiques permettent de se familiariser avec les outils actuels de programmation par contraintes à travers l'utilisation du langage de programmation logique avec contraintes ECLiPSe (extension de Prolog).
La deuxième partie a pour objectif d'introduire les différentes notions, méthodes et algorithmes de l'optimisation combinatoire et de présenter des méthodes de résolution exactes et approchées. Le projet développé aborde des applications pratiques (optimisation pour un problème de transport ou d'ordonnancement).

Pré-requis

Structures de données, Algorithmique, Complexité,
Théorie des graphes,
Logique du premier ordre, Programmation logique,
Introduction à la Recherche Opérationnelle,
Introduction à l'Intelligence Artificielle (problèmes de décision).

Evaluation

L'évaluation des acquis d'apprentissage est réalisée en continu 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...