Dans ce module, vous apprendrez à identifier les meilleures décisions dans des environnements à faible incertitude en construisant des modèles d'optimisation et en les appliquant à des défis commerciaux spécifiques. Au cours de la semaine, vous utiliserez des formulations algébriques pour exprimer de manière concise les problèmes d'optimisation, vous verrez comment les modèles algébriques doivent être convertis dans un format de feuille de calcul et vous apprendrez à utiliser les Solveurs de feuille de calcul comme outils pour identifier le meilleur plan d'action.

Comment évaluer et comparer des décisions dont l'impact est incertain ? Dans ce module, vous apprendrez à construire et à interpréter des modèles de simulation qui peuvent vous aider à évaluer des décisions commerciales complexes dans des contextes incertains. Au cours de la semaine, vous serez initié à certaines mesures courantes du risque et de la récompense, vous utiliserez la simulation pour estimer ces quantités, et vous apprendrez à interpréter et à visualiser vos résultats de simulation.

Ce module présente les arbres de décision, un outil utile pour évaluer les décisions prises dans l'incertitude. À l'aide d'un exemple concret, vous apprendrez comment l'optimisation, la simulation et les arbres de décision peuvent être utilisés conjointement pour résoudre des problèmes commerciaux plus complexes présentant un degré élevé d'incertitude. Vous découvrirez également comment le problème du vendeur de journaux présenté en semaine 1 peut être résolu à l'aide du cadre de simulation et d'optimisation présenté en semaines 2 et 3.