Très souvent, les problèmes d’optimisation sont des problèmes d’optimisation discrète où les variables modélisent des entités indivisibles : un nombre de voitures ou d’avions à construire par exemple, ou bien des décisions à prendre : coup d’une stratégie, choix dans un jeu. Un problème d’optimisation discrète revient à trouver dans un ensemble discret (les solutions réalisables), la meilleure solution relativement à une fonction objective donnée. Les problèmes d’optimisation discrète sont, la plupart du temps, difficiles et il est important de savoir les résoudre efficacement.

Objectifs :
- Avoir des notions de complexité des algorithmes
- Connaitre les outils efficaces pour résoudre les problèmes d’optimisation discrète de façon exacte ou approchée.
- Savoir modéliser un problème et utiliser un « solver » (commercial ou libre).