L'objectif de cette UE concerne l’étude de la modélisation et la simulation des flux. La simulation repose sur l’exploitation d’un ensemble de modèles et de méthodes permettant d’approcher, d’imiter le comportement d’un système physique réel, [Law and Kelton, 2000]. Dans le cadre de cette UE l’étude portera sur la simulation Monte-Carlo et la simulation à événements discrets. La simulation Monte-Carlo est une méthode qui permet d’obtenir des nombres au hasard pour les arrivées et les temps de traitement, une distribution de probabilité des arrivées et des temps de traitement qui permet de décrire adéquatement le système à simuler. Dans le contexte de la simulation à événements discrets, un système à évènements discrets est un système où l’on considère que l’état change seulement au moment où se produit un événement, qui peut être d’occurrence aléatoire.

Ressources pédagogiques :

Law, A.M. and W.D. Kelton, 2000. Simulation, Modeling and Analysis. McGraw-Hill Higher Education, New York, ISBN: 978-0070592926.

Kelton, W.D., J. S. Smith, D. T. Sturrock, and A. Verbraeck. 2010. Simio and Simulation: Modeling, Analysis, Applications. 1st ed. New York: McGraw-Hill, Inc

Logiciel de simulation : https://www.anylogic.fr/

• Étudier des systèmes complexes ;
• Modéliser le comportement d’un système ;
• Traduire ou interpréter un modèle en programme informatique ;
• Définir de multiples scénarii ;
• Conduire un processus expérimental ;
• Observer le comportement de multiples variables ;
• Interpréter les résultats obtenus dans un contexte d’aide à la décision.

Programmation informatique ; Modélisation d’entreprises

Évaluation Continue Intégrale (ECI) 100%