Descriptif
The aim of the course is to give an overview of the basics of graph theory and constrained optimization. The main techniques and some applications will be discussed
Content of the course:
- Introduction to graph theory and computational complexity
- Basic graph problems
- Linear programming
- Integer and nonlinear programming formulations
- Modeling and applications
21 heures en présentiel
21 heures de travail personnel estimé pour l’étudiant.
Diplôme(s) concerné(s)
Format des notes
Numérique sur 20Littérale/grade européenPour les étudiants du diplôme Data Science and Network Intelligence
Pour les étudiants du diplôme Computer Science for Networks
Le rattrapage est autorisé (Max entre les deux notes)- le rattrapage est obligatoire si :
- Note initiale < 10
- Crédits ECTS acquis : 4 ECTS
Le coefficient de l'UE est : 4
La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.
La note obtenue est classante.
L'UE est évaluée par les étudiants.