Microprogramme en science de la décision (3^e cycle)

Nos équipes de recherche disposent d’un leadership reconnu dans le domaine des sciences de la décision. Spécialisez-vous à leur contact, avec une formation de niveau doctoral marquée par des échanges d’expertises structurés.

Présentation

Un pont entre la recherche et la pratique

Acquisition ou approfondissement de compétences méthodologiques ou de spécialisation avancées applicables en organisation ou en milieu de recherche.

Séminaires donnant lieu à des interactions de niveau expert entre chercheuses, chercheurs, et personnes disposant d’une expérience solide, acquise en organisation.

Large offre de cours, portant notamment sur : les méthodes d’apprentissage automatique et de recherche opérationnelle, les modèles de tarification, l’optimisation (à grande échelle, dynamique ou robuste) et la théorie des jeux.

Exploration de thèmes avancés de recherche en sciences de la décision présentés par plusieurs membres du corps professoral.

Caractéristiques
du programme

3ᵉ cycle
9 crédits

Temps partiel

Jour

Présentiel

Côte-des-Neiges

De la recherche de pointe dans ce domaine

Les membres du corps professoral associés à cette spécialisation doctorale cumulent des centaines d’articles publiés dans les meilleures revues. Plusieurs sont titulaires d’une chaire ou d’un professorship de recherche. Toutes et tous collaborent étroitement avec plusieurs groupes de recherche et pôles de transfert.

Chaires de recherche

Chaire de recherche du Canada sur la prise de décision en incertitude
Chaire de gestion du secteur de l’énergie
Chaire de recherche Scale AI en intelligence artificielle pour la mobilité et la logistique urbaines
Chaire de théorie des jeux et gestion
Deux chaires en intelligence artificielle Canada-CIFAR
Chaire en logistique et en transport
Chaire FRQ-IVADO en science des données

Groupes de recherche

Centre de recherches mathématiques (CRM)
Centre interuniversitaire de recherche sur les réseaux d’entreprise, la logistique et le transport (CIRRELT)
Groupe d’études et de recherche en analyse des décisions (GERAD)
IVADO – consortium de recherche en intelligence artificielle
MILA, centre de recherche en intelligence artificielle

Ce programme est fait pour vous

Vous êtes en emploi et vous envisagez une spécialisation avancée en sciences de la décision. Ce microprogramme est profitable à des personnes détenant déjà un MBA, une maîtrise en sciences de la décision ou dans un domaine connexe.
Vous venez de terminer une maîtrise et vous voulez poursuivre votre spécialisation sans intégrer un programme de doctorat complet.
Vous envisagez de poursuivre vos études avec un doctorat en sciences de la décision, mais vous voulez faire l’expérience des cours de 3^e cycle avant de prendre une décision.
Vous souhaitez élargir votre expertise après avoir obtenu un doctorat dans une discipline connexe.

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3 séminaires de spécialisation (9 crédits)

Vous devez choisir 3 séminaires parmi les suivants :

MATH 80627A

Complex Networks Analysis

Matière

Mathématiques

Programme

Doctorat

Lieu

Côte-des-Neiges

Mode d'enseignement

Présentiel

Crédits

3

Would it be from social networks (Facebook, Twitter for instance), or from their own data (such as email exchanges), organizations have access to important amounts of data. This data may be of specific nature, namely, instead of a description of each observation by characteristics, relations between observations may be known. Studying these relations involves specific techniques. The nature of the data «relations between objects » makes sampling a difficult task. For that reason, it is usually better to work on the whole dataset, which is challenging from the algorithmic point of view.

Thèmes couverts

Centrality analysis
Community detection
Network embeddings
Network descriptors
Distances in networks

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MATH 80680A

Dynamic Optimisation in Management

Matière

Mathématiques

Programme

Doctorat

Lieu

Côte-des-Neiges

Mode d'enseignement

Présentiel

Crédits

3

At the end of the course, the students should be able to identify a business management situation presenting a dynamic optimization problem, represent this problem using a suitable mathematical model, and solve it using one of the available techniques of dynamic optimization.

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MATH 80685A

Game Theory

Matière

Mathématiques

Programme

Doctorat

Mode d'enseignement

Présentiel

Crédits

3

The course covers static noncooperative and cooperative games, bargaining procedures, repeated games, differential games, and games played over event trees. The elements of each class of games are defined rigorously, the main issues are discussed, the solution concepts are introduced, and their computation challenges are highlighted. Examples from different areas of management science are provided to illustrate the concepts and see the limits of the models considered.

Thèmes couverts

Noncooperative games
Cooperative games
Repeated games
Bargaining procedures
Optimal control and dynamic programming (a brief introduction)
Differential games
Dynamic games played over event trees.

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MATH 80655A

Large-Scale Optimization Models and Applications

Matière

Mathématiques

Programme

Doctorat

Lieu

Côte-des-Neiges

Mode d'enseignement

Présentiel

Crédits

3

Advanced modeling approaches are studied, including non-compact models with exponentially many constraints or variables, two-stage models, and bilevel models. Various solution techniques are explored, such as branch-and-bound, cutting-plane methods, branch-and-cut, column generation, and Benders decomposition. Applications span fields such as distribution management, transportation, network design, routing, logistics, production planning, energy systems, telecommunications, disaster management, last-mile delivery, and healthcare logistics. The course incorporates contemporary topics from recent scientific publications. It also includes hands-on implementation of these models, and a course research project.

Thèmes couverts

Introduction to modeling with integer variables; well-solved problems
Optimality relaxation bounds complexity and problem reductions
Branch-and-bound and branch-and-cut (with application to e.g. traveling salesman problems)
Column generation (with application to e.g. vehicle routing problems)
Branch-and-price (with application to e.g. location and routing problems)
Two-stage models and Benders decomposition (with application to e.g. facility location)
Linearization of bilevel models (with application to e.g. network design)

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MATH 80624A

Quantitative Risk Management Using Robust Optimization

Matière

Mathématiques

Programme

Doctorat

Lieu

Côte-des-Neiges

Mode d'enseignement

Présentiel

Crédits

3

More specifically, students will become familiar with the main tools that are used in the application of the robust optimization paradigm: convex theory, data-driven uncertainty sets design, adjustable decision rules, tractable reformulation, and decomposition algorithms for problems of infinite size. The course will also cover a set of practical applications where the use of such tools is called-for. Applications will be inspired from a diversified range of fields of practice.

Thèmes couverts

1) Why is there a recent surge of interest in robust optimization?

2) Robust counterpart of Linear Programs

3) Data-driven Uncertainty Set Design

4) Robust Nonlinear Programming

5) Adjustable Robust Linear Programming

6) Value of Flexibility Using Tractable Decision Rules

7) Globalized Robust Counterparts

8) Distributionally Robust Optimization

9) Robust Markov Decision Processes

10) Robust Preference Optimization

11) Pareto Robust Optimization

12) A Survey of Recent Applications

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MATH 80618A

Sample Efficient Optimization

Matière

Mathématiques

Programme

Doctorat

Lieu

Côte-des-Neiges

Mode d'enseignement

Présentiel

Crédits

3

This course presents methods that combine domain knowledge from management, science or engineering within classical ML and OR techniques to yield practice-relevant optimization tools. Topics include Gaussian process modeling, Bayesian optimization, dimensionality reduction, variance reduction, continuous and/or discrete simulation-based optimization, physics-informed optimization, surrogate modeling. Concepts are illustrated using practical applications. The course presents established and emerging research through lectures and paper discussions. It includes guest research lecturers from major technology companies and / or top academic institutions worldwide.

Thèmes couverts

Gaussian processes
Bayesian optimization
Dimensionality reduction
Variance reduction
Continuous simulation-based optimization
Discrete simulation-based optimization
Surrogate modeling

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MATH 80634A

Special Topics in Management Science

Matière

Mathématiques

Programme

Doctorat

Mode d'enseignement

Présentiel

Crédits

3

This course covers advanced topics in Management Science. This course is typically taught by a team of professors.

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MATH 80617A

Topics in Pricing Models

Matière

Mathématiques

Programme

Doctorat

Mode d'enseignement

Présentiel

Crédits

3

Thèmes couverts

- The economics and marketing of pricing
- Pricing strategically in (imperfectly) competitve markets while anticipating other firms' responses
- Assessing the impact of price on demand (and other variables e.g. perception and buying intention) using easy-to-implement statistical models.
- Multi-attribute models and conjoint analysis and their use in measuring consumer's perception of price
- Adapting prices to diffusion effects (e.g. social imitation and word-of-mouth effects)
- Pricing perishable products and services

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Dates limites de dépôt des demandes d’admission

Trimestre d’automne : au plus tard le 1^er mars
Trimestre d’hiver : au plus tard le 15 septembre
Trimestre d’été : aucune admission

Candidates et candidats de l'international

Ce programme est offert à temps partiel. Consultez notre article d’aide pour connaître les règles d’immigration à respecter.

Conditions et pièces requises

Conditions d’admissibilité

Diplôme requis

Vous devez être titulaire d'une maîtrise dans un domaine connexe au programme convoité ou d’un diplôme jugé équivalent par la direction du programme.

Moyenne minimale

Vous devez avoir obtenu une moyenne cumulative minimale de 3,0 sur 4,3.

Si l’université où vous avez complété votre maîtrise exige une moyenne plus élevée pour l’admission à un programme de 3^e cycle, c’est cette moyenne qui doit être prise en compte.

Exigences linguistiques

Vous devez avoir un niveau de langue intermédiaire-avancé en français ou en anglais.

Vous avez le niveau requis si vous répondez à l’un des critères qui attestent que vous êtes francophone ou anglophone en raison de votre scolarité.

Autrement, vous devez réussir l'un des tests ou programmes de frança is ou d’anglais avec le niveau avancé.

Pièces requises à l'admission

Vous aurez des documents à fournir dans le cadre du processus d'admission.

Consultez la liste des pièces

La capacité d’accueil de certains programmes est limitée. HEC Montréal ne s'engage pas à accepter toutes les candidatures admissibles.

Estimation des frais de scolarité

Les montants indiqués ci-dessous sont approximatifs. Les frais d’assurance, de matériels scolaires, d’hébergement ou autres ne sont pas inclus.

Chaque trimestre, vous recevrez une facture avec le montant exact que vous devrez payer selon le nombre de crédits inscrits.

Résidentes et résidents du Québec

Vous payez le tarif québécois si vous êtes résidente ou résident du Québec selon certains critères tels que la possession d’un certificat de naissance du Québec ou d’un certificat de sélection du Québec.

Coût du programme complet (9 crédits) : X XXX $

Vérifiez si vous répondez à l’un des critères de résidence du Québec.

Canadiennes et canadiens non-résidents du Québec

Vous payez le tarif canadien si vous êtes citoyenne ou citoyen de naissance ou naturalisé, autochtone, ou bien résidente ou résident permanent du Canada.

Coût du programme complet (9 crédits) : X XXX $

Vérifiez si vous pouvez bénéficier d’une exemption et payer le tarif québécois.