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GIMAS8AF

Modèles stochastiques pour la gestion de production

 

Crédits : 2 ECTS

Durée : 21 heures

Semestre : S8

Responsable(s) :

Christophe RAPINE, christophe.rapine@univ-lorraine.fr

Mots clés : Gestion des stocks, modèles stochastiques, Chaine de Markov à temps discret, Optimisation robuste

Pré requis : Notions en probabilité.

Objectif général : Introduction à l'optimisation/évaluation en présence d'incertitudes sur les données

 

 

Ce cours aborde les problèmes d'optimisation en gestion de production en présence d'incertitudes. Nous étudierons des modèles stochastiques, dans lesquels la connaissance déterministe des données est remplacée par la connaissance d'une distribution de probabilité. La gestion des stocks, où la demande à satisfaire repose souvent sur des prévisions, constitue l'exemple central du cours, à travers lequel sont illustrées différentes approches.

 

Le cours commence par une introduction à la gestion des stocks, présentant les différentes classes de politiques usuelles (point de commande, recomplètement,...) et le modèle déterministe EOQ. Il s'intéresse ensuite aux problèmes stochastiques proprement dits, dans le cas mono-période (problème du vendeur de journeaux) et multi-périodes, où il s'agit de minimiser le coût en espérance en répondant à une qualité de service voulue. Il présente des approches exactes, heuristiques, et garanties en espérance. L'évaluation des processus stochastiques est abordé dans le cas simple des chaines de Markov à temps discret (CMTD) : chaine ergodique et processus de terminaison. Le cours présente en conclusion quelques notions d'optimisation robuste, à travers des exemples tirés de l'ordonnancement, qui constitue une autre approche pour traiter de l'incertitude sur les données.

 

Compétences : 

Niveaux

Description et verbes opérationnels

Connaître 

 

Comprendre 

 

Appliquer 

 

Analyser 

 

Synthétiser

 

Évaluer

 

Évaluations :

  • Test écrit
  • Contrôle continu
  • Oral, soutenance
  • Projet
  • Rapport
  • Aucune étiquette