Cours "Décision dans l'incertain"

Le polycopié du cours.

Vendredi 9 avril : Probabilité, Espérance, Covariance, (Choix optimal de portefeuille). pdf exercices
Vendredi 23 avril : Chaîne de Markov et calcul de loi (Test d'équirépartition, Calcul de prix). pdf exercices
Vendredi 7 mai : Décision à 2 pas de temps (Gestion de stock). pdf exercices
Vendredi 14 mai : Temps d'arrêt, Arrêt Optimal (Recrutement optimal, Options Américaines). pdf exercices
Vendredi 21 mai : Contrôle de chaînes de Markov (Gestion dynamique de stock). pdf exercices
Vendredi 28 mai : Conférence.

Vendredi 9 avril : Programmer en Python et/ou NSP. Un exemple simple de problème de décision. Télécharger le fichier Python du TD. Texte et corrigés du TD (NSP).
Vendredi 23 avril : La théorie du portefeuille de Markowitz, Télécharger le fichier Python du TD. Texte et corrigés du TD (NSP).
Vendredi 7 mai : Test d'équirépartition, Calcul de prix, Télécharger le fichier Python du TD. Texte et corrigés du TD (NSP).
Vendredi 14 mai : Le problème du vendeur de journaux, Télécharger le fichier Python du TD. Texte et corrigés du TD (NSP).
Vendredi 21 mai : Options Américaines, Recrutement optimal, Télécharger le fichier Python du TD. Texte et corrigés du TD (NSP).
Vendredi 28 mai : Le problème dynamique du vendeur de journaux, Télécharger le fichier Python du TD. Texte et corrigés du TD (NSP).

Il vous faudra télécharger et installer Anaconda dans la version Python3 correspondant à votre machine.
Une fois ceci fait: télécharger le texte du TP, le sauvegarder sous son _nom de fichier_, puis exécuter: jupyter notebook _nom de fichier_.

Scicoslab. Disponible sur Linux, MacOs, Windows. Librement accessible.
Nous utilisons cette variante (les corrections sont données dans cette version).
Nous vous conseillons de le télécharger sur votre portable.
Scilab.
NSP (A Better Scilab, expérimental).