UE Discrete Event Simulation and Optimization - WGUS8042

Objectif(s)

Le but de ce cours est de fournir aux étudiants les connaissances nécessaires pour évaluer la performance des systèmes à évènements discrets et pour optimiser des problèmes contraints issus de l’industrie. Ce cours est composé d’une partie simulation à évènements discrets et d’une partie programmation linéaire.
En simulation à évènements discrets, nous apprendrons à modéliser des systèmes à événements discrets complexes, à les analyser et les améliorer par la simulation.
En programmation linéaire, nous apprendrons à identifier les critères de décisions et les contraintes de problèmes industriels, à les modéliser sous forme mathématique, à les résoudre par des logiciels d’optimisation et analyser les solutions du problème. Nous aborderons également le couplage entre l’optimisation et la simulation.
Les élèves apprendront les principales étapes à suivre, afin de réaliser et de réussir un projet de simulation et d’optimisation. Le logiciel de simulation ARENA et le solveur d’Excel seront utilisés tout au long du parcours.

Contenu(s)

En simulation :

• Introduction à la simulation à événements discrets: Éléments de modèles de simulation d'événements discrets et principales étapes d'un projet de simulation.
• Présentation du logiciel de simulation ARENA
• L'analyse des données d'entrée
• Vérification d'un modèle de simulation
• Validation d'un modèle de simulation
• Conception d'expériences pour la simulation et l'analyse de sensibilité
• L'analyse des données de sortie: analyse des résultats d'une simulation

En optimisation :
*Modélisation d'un problème industriel par programmation linéaire
*Analyse des résultats fournis par le solveur d'optimisation d'Excel
*Couplage d'un modèle d'optimisation avec un modèle de simulation

Les étudiants réaliseront un projet de simulation tout au long du cours. Le projet sera supervisé et commenté par le professeur pendant les sessions de projets dédiés. Cependant, le travail individuel est nécessaire, pour atteindre les objectifs du projet.

Connaissances de base en probabilité, statisques et analyse