Fondements de la recherche opérationnelle et de l'optimisation en R

La recherche opérationnelle fournit un cadre scientifique axé sur les données pour modéliser des scénarios complexes et trouver les meilleures solutions possibles. Dans ce cours basé sur du texte, vous passerez de la compréhension de la théorie de base de la prise de décision à la construction et à la résolution de vos propres modèles mathématiques. Vous apprendrez à traduire des contraintes du monde réel, telles que des budgets, du temps et du personnel limités, en équations mathématiques et à les résoudre par programmation à l'aide de R. Ce que vous apprendrez: - Comprendre la terminologie de base, l'histoire et la méthodologie scientifique de la recherche opérationnelle. - Formuler des modèles de programmation linéaire pour optimiser les ressources, réduire les coûts et maximiser l'efficacité opérationnelle. - Traduire les contraintes administratives et commerciales en fonctions objectives et variables mathématiques. - Écrivez du code R propre en utilisant des packages d'optimisation modernes pour résoudre des modèles complexes par programmation. - Analyser la sensibilité et interpréter les sorties du solveur pour prendre des décisions exploitables et étayées par des données. Ce cours commence par des concepts fondamentaux, définissant les composants de base des modèles mathématiques, des variables et des contraintes avant d'introduire un code. Vous passerez ensuite étape par étape par des scénarios pratiques, apprenant à structurer, écrire et exécuter des modèles d'optimisation en R. Conçu spécifiquement pour les débutants, ce cours ne nécessite aucune expérience préalable en recherche opérationnelle ou en mathématiques avancées.