Dans ce monde dominé par les données, les entreprises cherchent souvent à savoir quelle est la "meilleure" ligne de conduite, compte tenu des données. Par exemple, les fabricants doivent décider du nombre d'unités d'un produit à produire en fonction de la demande estimée et de la disponibilité des matières premières Doivent-ils fabriquer tous les produits en interne ou en acheter certains à un tiers pour répondre à la demande ? L'analyse prescriptive est la branche de l'analyse qui peut fournir des réponses à ces questions. Elle est utilisée pour prescrire des décisions basées sur des données. La méthode la plus importante dans la boîte à outils de l'analyse prescriptive est l'optimisation. Ce cours présente aux étudiants les principes de base de l'optimisation linéaire pour la prise de décision. À l'aide d'exemples pratiques, ce cours enseigne comment convertir un scénario de problème en un modèle mathématique qui peut être résolu pour obtenir le meilleur résultat commercial. Nous apprendrons à identifier les variables de décision, la fonction objective et les contraintes d'un problème, et à les utiliser pour formuler et résoudre un problème d'optimisation à l'aide d'un solveur Excel et d'une feuille de calcul.
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Optimisation pour la prise de décision
Ce cours fait partie de Spécialisation L'analyse au service de la prise de décision
Enseigné en Anglais
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Instructeur : Soumya Sen
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- Catégorie : Analytique
- Catégorie : Programmation linéaire (LP)
- Catégorie : Optimisation mathématique
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Il y a 4 modules dans ce cours
L'analyse prescriptive est une partie de l'analyse commerciale qui vise à prescrire des solutions aux problèmes de décision. La technique de modélisation la plus importante dans le cadre de l'analyse prescriptive est l'optimisation. Dans ce module, nous apprendrons à reconnaître les contextes dans lesquels elle peut être appliquée et nous nous familiariserons avec les bases de l'optimisation linéaire.
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Pour résoudre les problèmes d'optimisation linéaire (c'est-à-dire les programmes linéaires), nous pouvons utiliser des méthodes graphiques pour les exemples de problèmes de base. Pour les problèmes de plus grande dimension, nous utiliserons des outils comme Excel Solver plus tard dans le cours. L'avantage d'utiliser des méthodes graphiques est qu'elles nous donnent une intuition de la manière dont ces problèmes peuvent être résolus.
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Dans ce module, nous étudierons ce qui se passe lorsque les paramètres du modèle sont modifiés. Nous examinerons également des cas particuliers de problèmes d'optimisation linéaire.
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Après avoir appris à formuler des problèmes d'optimisation linéaire et les méthodes graphiques pour les résoudre, nous allons maintenant commencer à résoudre des problèmes plus importants à l'aide d'Excel Solver. Ce module fournit une vue d'ensemble de la manière de mettre en place et de résoudre ces problèmes de décision à l'aide d'Excel.
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