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De nombreux problèmes de recherche opérationnelle sont « difficiles », en particulier les problèmes d’optimisation en variables 0-1 ou entières (PLNE). Ce cours présente les métaheuristiques, des  méthodes de résolution approchée des problèmes de grandes tailles, en particulier les méthodes de voisinage comme la recherche tabou ou le recuit simulé et les méthodes par population comme les algorithmes génétiques. La présentation des méthodes s'appuiera sur divers problèmes d'école de RO.

Le cours comporte également la réalisation d’un projet incluant la programmation d’une métaheuristique.

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