À Distance
20 heures
Français
Ce cours vous permettra d’acquérir les compétences nécessaires pour utiliser AnyLogic, un logiciel de simulation multi-méthodes puissant, dans le domaine du génie industriel et au-delà. Vous apprendrez à modéliser et à simuler des systèmes complexes, à combiner différentes approches de modélisation (discret, continu, agent-based) et à analyser les résultats pour prendre des décisions éclairées en matière de conception, d’optimisation et de gestion de systèmes.
- 20 heures / en ligne
Public cible
Étudiants en génie industriel, ingénieurs, chercheurs, consultants et professionnels de divers secteurs (logistique, santé, énergie, etc.) souhaitant utiliser la simulation pour résoudre des problèmes complexes.
Prérequis
- Connaissances de base en mathématiques, en statistiques et en modélisation de systèmes.
À l'issue de ce cours, vous serez capable de:
- Modéliser et simuler des systèmes complexes en utilisant différentes approches de modélisation.
- Combiner des modèles discrets, continus et agent-based pour représenter des systèmes hybrides.
- Analyser les résultats de simulation pour identifier les problèmes, les opportunités d'amélioration et prendre des décisions éclairées
- Utiliser des algorithmes d'optimisation pour trouver les meilleurs paramètres du modèle.
- Appliquer AnyLogic dans divers domaines d'application pour résoudre des problèmes concrets.
Modules du cours
Module 1 – Introduction à AnyLogic et concepts de base de la simulation (5 heures)
Introduction à l’interface AnyLogic (1 heure)
- Présentation de l'espace de travail : palette, propriétés, événements, etc.
- Navigation dans l'interface : utilisation de la souris, du clavier, zoom, panoramique.
- Création d'un nouveau modèle : choix du type de modèle (discret, continu, agent-based).
Concepts fondamentaux de la simulation (2 heures)
- Systèmes et modèles : définition, types de modèles, avantages de la simulation.
- Variables, paramètres et événements : concepts clés de la modélisation.
- Générateurs de nombres aléatoires et distributions statistiques : utilisation pour représenter l'incertitude.
- Collecte et analyse des données de simulation : indicateurs de performance, graphiques, etc.
Module 2 – Modélisation à événements discrets (5 heures)
Processus et ressources (2 heures)
- Modélisation de processus complexes avec plusieurs étapes et ressources.
- Gestion des ressources : allocation, conflits, priorités.
- Utilisation de files d'attente et de stocks pour gérer les flux de produits ou d'entités.
Logistique et chaîne d’approvisionnement (3 heures)
- Modélisation de réseaux de transport et de distribution.
- Gestion des stocks multi-échelons.
- Optimisation des flux de matières et de produits.
Module 3 – Modélisation continue et hybride (5 heures)
Systèmes dynamiques (2.5 heures)
- Modélisation de systèmes avec des variables continues qui évoluent dans le temps.
- Utilisation de diagrammes de stocks et de flux pour représenter les relations entre les variables.
- Résolution d'équations différentielles pour simuler le comportement du système.
Modélisation hybride (2.5 heures)
- Combinaison de modèles à événements discrets et de modèles continus pour représenter des systèmes complexes.
- Exemples d'applications : systèmes de production avec des flux de matières et des processus de contrôle, systèmes de transport avec des véhicules et des flux de trafic.
Module 4 – Modélisation basée sur les agents et optimisation (5 heures)
Systèmes multi-agents (2.5 heures)
- Modélisation d'entités autonomes (agents) qui interagissent entre elles et avec leur environnement.
- Utilisation de règles de comportement pour définir les actions des agents.
- Exemples d'applications : simulation de foules, de marchés, de réseaux sociaux, etc.
Optimisation et analyse de sensibilité (2.5 heures)
- Utilisation d'algorithmes d'optimisation pour trouver les meilleurs paramètres du modèle.
- Analyse de sensibilité pour évaluer l'impact des variations des paramètres sur les résultats de la simulation.
- Prise de décision basée sur les données de simulation.
Evaluation
- Quiz à la fin de chaque module pour évaluer la compréhension des concepts
- Projet final consistant à modéliser, simuler et analyser un système complexe en utilisant AnyLogic. Le projet sera évalué sur la qualité du modèle, la pertinence des méthodes de modélisation utilisées, les analyses effectuées et la clarté de la documentation produite.
- Vous postulez
Parlez-nous un peu de vous et nous vous aiderons pour le reste. Notre outil de candidature en ligne pratique ne prend que 10 minutes.
- Nous nous connectons
Après avoir soumis votre candidature, un représentant des admissions vous contactera et vous aidera à terminer le processus.
