La recherche opérationnelle peut être définie comme l'ensemble des méthodes et techniques rationnelles orientées vers la recherche du meilleur choix dans la façon d'opérer en vue d'aboutir au résultat visé ou au meilleur résultat possible ou encore au résultat optimal.
Elle fait partie des « aides à la décision » dans la mesure où elle propose des modèles conceptuels en vue d'analyser et de maitriser des situations complexes pour permettre aux décideurs de comprendre, d'évaluer les enjeux et d'arbitrer ou de faire les choix les plus efficaces.
Ce domaine fait largement appel au raisonnement mathématique (logique, probabilités, analyse des données) et à la modélisation des processus. Il est fortement lié à l'ingénierie des systèmes, ainsi qu'au management du système d'information.
thumb|150px|Patrick Blackett.
Dès le , des mathématiciens comme Christiaan Huygens et Blaise Pascal (problème des partis) tentent de résoudre des problèmes de décision dans l'incertain avec l'espérance mathématique. D'autres, au et , résolvent des problèmes combinatoires. Au début du , l'étude de la gestion de stock peut être considérée comme étant à l'origine de la recherche opérationnelle moderne avec la formule du lot économique (dite formule de Wilson) proposée par Harris en 1913.
Mais ce n'est qu'avec la Seconde Guerre mondiale que la pratique va s'organiser pour la première fois et acquérir son nom. En 1940, Patrick Blackett est appelé par l'état-major anglais à diriger la première équipe de recherche opérationnelle, pour résoudre certains problèmes tels que l'implantation optimale de radars de surveillance ou la gestion des convois d'approvisionnement. Le qualificatif « opérationnelle » vient du fait que la première application d'un groupe de travail organisé dans cette discipline avait trait aux opérations militaires. La dénomination est restée par la suite, même si le domaine militaire n'est plus le principal champ d'application de cette discipline.
Après la guerre, les techniques se sont considérablement développées, grâce, notamment, à l'explosion des capacités de calcul des ordinateurs.
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Couvre les considérations opérationnelles dans l'ingénierie des systèmes, en mettant l'accent sur la mise en service, la recherche sur les opérations et l'examen après vol.
Couvre les aspects clés de la planification de l'entrepreneuriat, y compris les opérations, le financement et la croissance des équipes, en soulignant l'importance d'un plan d'affaires bien structuré.
This course introduces the theory and applications of optimization. We develop tools and concepts of optimization and decision analysis that enable managers in manufacturing, service operations, marke
The objective of the Winter School is to expose the audience to modern topics on Optimization and Operations Research. Every year, two prominent researchers are invited to provide tutorials on selecte
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Les sciences de gestion ou sciences du management (auparavant connues également sous le nom de « sciences commerciales ») sont une discipline des sciences sociales principalement issue de l'économie (discipline-mère), des mathématiques mais aussi du droit, de la sociologie et de la psychologie. Les sciences de gestion se subdivisent en plusieurs disciplines : Finance (d'entreprise et de marché) ; Comptabilité ; Stratégie ; Théorie des organisations ; Comportement organisationnel et gestion des ressources humaines ; Logistique, transport(s) et gestion de la production ; Marketing ; Systèmes d'information ; Analyse et Science des données ; Science de la décision ; Responsabilité sociétale des entreprises (RSE).
L'optimisation est une branche des mathématiques cherchant à modéliser, à analyser et à résoudre analytiquement ou numériquement les problèmes qui consistent à minimiser ou maximiser une fonction sur un ensemble. L’optimisation joue un rôle important en recherche opérationnelle (domaine à la frontière entre l'informatique, les mathématiques et l'économie), dans les mathématiques appliquées (fondamentales pour l'industrie et l'ingénierie), en analyse et en analyse numérique, en statistique pour l’estimation du maximum de vraisemblance d’une distribution, pour la recherche de stratégies dans le cadre de la théorie des jeux, ou encore en théorie du contrôle et de la commande.
thumb|400px|La chaîne logistique: complexe et dynamique(cf. Wieland/Wallenburg, 2011). La gestion de la chaîne logistique (GCL; en anglais, supply chain management ou SCM) est un savoir-faire d'application qui vise une mise en œuvre ou une gestion opérationnelle, soit le respect sur le terrain de l'enchaînement des tâches (illustré par le terme de « chaîne »), ainsi que le bon fonctionnement du système logistique, tel que fixé par le cahier des charges logistique de l'organisation concernée.
Discrete choice models are used extensively in many disciplines where it is important to predict human behavior at a disaggregate level. This course is a follow up of the online course “Introduction t
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Monitoring the health of complex industrial assets is crucial for safe and efficient operations. Health indicators that provide quantitative real-time insights into the health status of industrial assets over time serve as valuable tools for, e.g., fault d ...
Polyelectrolyte brushes are responsive to salt in the environment, and this has found broad applications in antifouling, biolubrication, and drug delivery. Salt primarily influences the conformation of the polyelectrolytes through ion adsorption. While ion ...
Washington2024
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Fifty years ago, transportation and logistics problems were primarily analyzed either from a supply-side or a demand-side perspective, with the fields of operations research and demand modeling evolving separately. Since then, there has been a growing inte ...