Le but de ce cours est de présenter la théorie et quelques applications de la méthode de la programmation dynamique en environnement stochastique.
A la fin du cours, les élèves devront pouvoir formuler un problème d'optimisation stochastique, en caractériser les solutions, étudier leur complexité et trouver éventuellement des solutions sous-optimales.
Le cours est illustré par des travaux pratiques en salle informatique, à l'aide du logiciel Scilab.
A la fin du cours, les élèves devront pouvoir formuler un problème d'optimisation stochastique, en caractériser les solutions, étudier leur complexité et trouver éventuellement des solutions sous-optimales.
Le cours est illustré par des travaux pratiques en salle informatique, à l'aide du logiciel Scilab.
Ce cours est fait en commun avec le M2 Optimization de l'Université Paris-Saclay .
- les 18 premières heures du cours constituent la partie ENSTA du cours,
- les 12 heures suivantes sont des compléments apportés dans le cadre du Master,
- l'examen commun a lieu lors de la dernière séance.
- les 18 premières heures du cours constituent la partie ENSTA du cours,
- les 12 heures suivantes sont des compléments apportés dans le cadre du Master,
- l'examen commun a lieu lors de la dernière séance.
Les élèves de l'ENSTA ne suivant pas un M2 en parallèle de ce parcours sont fortement encouragés à suivre la totalité du cours.
Le cours sera donné en anglais.
- Enseignant: Marianne AKIAN
- Enseignant: Mélanie LIMACHE GOMEZ
- Enseignant: Alejandro REYMOND
- Enseignant: Sophie ROUX
- Enseignant responsable de l'UE: Andrea SIMONETTO