Table des matières - Pequan - LIP6

Masters
Nom : Projet M1 ANDROIDE (UE mutualisée avec les autres spécialités)
Acronyme :
Porteur :
Descriptif :
Projet
Objectif : Permettre d'approfondir des notions apprises en cours et de s'approcher des thématiques de recherche en
bioinformatique, soit en développant un programme, soit en utilisant des programmes existants pour traiter des
données biologiques, soit en analysant des données biologiques avec des approches statistiques.
M2S3
Nom : Modélisation et Simulation Multi-agents
Acronyme : MoSiMA
Porteur : Jean-Daniel Kant
Descriptif :
Cette UE montre comment les systèmes Multi-Agents (MA) peuvent être utilisés pour modéliser et simuler des
Systèmes Complexes à l'aide de nombreux agents intelligents en interaction dans des environnements riches et
dynamiques (exemples : simulation de phénomènes économiques, simulation de villes, et de réseaux).
Nom : Algorithmique pour l'Optimisation et la Théorie des Jeux
Acronyme : AOTJ
Porteur : Fanny Pascual
Descriptif :
Cette UE vise à fournir aux étudiants une connaissance approfondie des outils permettant d'aborder l'algorithmique
d'approximation polynomiale et en-ligne et la théorie des jeux algorithmique.
Nom : Modèles et Algorithmes pour la Décision dans l'Incertain
Acronyme : MADI
Porteur : Pierre-Henri Wuillemin
Descriptif :
Cette UE traite des différents modèles et algorithmes pour l'aide à la décision et la prise automatique de décision en
contexte incertain. Dans un premier temps, elle se focalise sur les modèles décisionnels probabilistes, et notamment
sur les modèles compacts de représentation. Ensuite, ceux-ci sont étendus pour la prise de décision séquentielle et
des modèles plus généraux de représentation des préférences et des incertitudes sont introduits. Enfin, l'UE présente
les algorithmes classiques de paramétrage de ces différents modèles. Tous les thèmes abordés sont illustrés sur des
problèmes concrets.
Nom : Modèles et Algorithmes pour la Décision Multicrières ou Collective
Acronyme : MADMC
Porteur : Olivier Spanjaard
Descriptif :
L'objectif de cette UE est de fournir aux étudiants des outils permettant d'aborder les problèmes de décision ou
d'optimisation multi-objectifs. La première partie du cours porte sur les bases méthodologiques de la modélisation
multicritère de problèmes décisionnels ainsi que sur les outils formels pour l'agrégation multicritère ; on analyse
formellement les difficultés que l'on peut rencontrer dans les problèmes de décision collective et on présente les
principaux résultats théoriques sur l'agrégation de préférences pour la décision multicritère. La deuxième partie du
cours vise à présenter différents algorithmes exacts ou approchés pour l'optimisation multicritère ou multiagent sur
des domaines combinatoires.
Nom : Coordination et Consensus Multi-Agents : modèles, algorithmes, protocoles
Acronyme : CoCoMA
Porteur : Amal El Fallah Seghrouchni
Descriptif :
Cette UE porte sur les problématiques de coordination et de recherche de consensus entre agents cognitifs. Elle
présente les méthodes de résolution et les mécanismes multi-agents prenant en charge la distribution, l'incertitude,
l'asynchronisme et, éventuellement, l'hétérogénéité des agents.
Nom : Optimisation Continue et Optimisation Combinatoire
Acronyme : OCOC
Porteur : Pierre Fouilhoux, Viet Hung NGuyen
Descriptif :
L'objectif de cette UE est double. D'une part, elle présente les principales méthodes de l'optimisation continue, les
méthodes primales et méthodes duales pour l'optimisation continue non linéaire, convexe et non convexe. Ces
différentes méthodes sont illustrées au travers d'étude de cas divers. D'autre part, l'UE aborde l'utilisation de
certaines de ces méthodes pour résoudre des problèmes d'optimisation non linéaire en nombres entiers, en
particulier des problèmes issus de l'optimisation combinatoire.
Vague D : campagne d’évaluation 2012-2013 Février 2012
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