LES ÉTAPES DE LALGORITHME DU SIMPLEXE
Avant que l'algorithme du simplexe puisse être utilisé pour résoudre un programme linéaire ce programme linéaire doit être converti en un programme équivalent
Algorithme du simplexe
Algorithme du simplexe. Cours RO. 1 / 30. Page 2. Exemple 1. Plan. 1. Exemple 1. 2. Exemple 2. 3. L'algorithme général du simplexe: Les étapes du simplexe.
Cours 7 Algorithme du simplexe Méthode des deux phases
L'ALGORITHME DU SIMPLEXE EN DEUX PHASES. 4. APPLICATION DE LA METHODE EN DEUX simplexe en deux étapes. La première étape dite Phase 1 consiste à éliminer ...
Méthode du simplexe
Lors de l'initialisation de l'algorithme du simplexe il nous faut déterminer une solution de base réalisable initiale. Les différentes étapes du calcul de l' ...
Optimisation linéaire Algorithme du simplexe
• Etape 3: Choisir j tel que cj < 0. • L'algorithme ne spécifie pas quelle Algorithme du simplexe. Michel Bierlaire. 66. Page 34. 34. Tableau du simplexe.
1 Lalgorithme du simplexe
La méthode des deux phases permet alors de déterminer une forme simpliciale du problème de départ. Son principe est le suivant: - On résout le problème 5 par l'
Dualité en Programmation Linéaire Algorithmes primal et dual du
Ecrire le dual de ce problème. A-t-il une solution réalisable ? Confirmer votre réponse en résolvant (P) par l'algorithme du simplexe. Que se
TD 7 : Exercice corrigé Algorithme du simplexe Méthode des deux
a) Introduisez les variables artificielles et appliquer la méthode des deux phases. ( ). 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7.
3A La méthode en deux phases 3A.1 Contraintes technologiques de
On cherche une solution optimale de (PMF) et l'on voudrait appliquer l'algorithme du simplexe. La 1re étape serait de construire un lexique initial.
[PDF] Chapitre 3 Méthode du simplexe - Cours
Donc nous avons trouver la solution optimale et l'algorithme se termine à cette étape 2 Choix de la ligne de pivot Quels sont les sommets adjacents de
[PDF] Méthode du simplexe
implantation de l'algorithme du simplexe méthode révisée du Le critère d'entrée (l'étape 1) n'est pas unique car toute variable hors
[PDF] Cours 7 Algorithme du simplexe Méthode des deux phases Sommaire
L'algorithme du simplexe débute avec une solution de base réalisable L'étape suivante est d'ajouter des variables artificielles pour les
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5 avr 2011 · L'algorithme du simplexe est la méthode la plus utilisée de la Étape A La mise en évidence d'une solution de base admissible initiale
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devient la variable d'entrée Nous allons à l'étape 2 s c Page 52
[PDF] Leçon 0603C La programmation linéaire 2 le simplexe
La résolution par l'algorithme du simplex se déroule selon 8 étapes avant un nouveau passage 1ère étape : Écrire le système sous forme standard Il s'agit
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Algorithme du simplexe : – Soit x0 une solution de base admissible • Comment déterminer x0 ? • Comment déterminer le tableau initial ?
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18 mar 2008 · L'algorithme du simplexe pour une maximisation suit les étapes suivantes : 1 Trouver une SBR pour le PL appelée la SBR initiale 2 Déterminer
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La premier ligne z ne contient que des nombres positifs z ne peut plus être augmentée l'algorithme s'arrête Les étapes de l'algorithme du simplexe :
![Chapitre 3 Méthode du simplexe Chapitre 3 Méthode du simplexe](https://pdfprof.com/Listes/16/22009-16Chapitre3.pdf.pdf.jpg)
Chapitre 3
Méthode du simplexe
Comme toujours, on suppose queAune matrice de formatmnetb2Rm. On notera les colonnes deApar[a1;a2;:::;an]. Aussi, on fera l"hypothèse que le rang de la matriceAestégal à m.
Selon le chapitre précédent, nous savons que la solution optimale du problème d"optimisation
linéairemaxz=ctx; Ax=b; x0:(3.1) se trouve en un sommet de l"ensemble convexe des solutions admissiblesK=fx0jAx= bg. De plus, nous savons que les sommets sont étroitement reliés aux solutions de base admis- sibles. Concrètement, cela signifie que si on choisit une liste de m variables dites de base B=fxj1;xj2;:::;xjmgassociées à des colonnesfaj1;aj2;:::;ajmgqui forment une base de l"espace-colonne, on peut calculer l"unique solution de bases du système Ax B=b en imposant que les variables hors-basexi= 0pour tous lesi6=j1;j2;:::;jm. SixB0, lasolution est admissible et sera appellée solution de base admissible ou réalisable. D"après le
chapitre précédent, la solution de basexBcorrespond à un sommet deK. Par conséquent, il suffit de calculer tous les sommets deKpour trouver la solution optimale.Mais le nombre de sommets est de l"ordre
n!m!(nm)!ce qui est beaucoup trop pour desnetm relativement grands. Le principe de la méthode du simplexe est d"éviter de calculer tous les sommets. A partir d"un sommet donné, la méthode calculera une suite de sommets adjacents l"un par rapport au précédent et qui améliore la fonction objective.3.1 Solutions de base adjacentes
Définition
3.1.1 Deux sommetsxetysont dits adjacents si les variables de base ne
diffèrent que d"un seul élément. 12CHAPITRE 3. MÉTHODE DU SIMPLEXE
Reprenons le problème modèle du premier chapitre écrit sous la forme canonique maxz= 5x1+ 4x2 x1+x3= 6
x1=4 +x2+x4= 6
3x1+ 2x2+x5= 22
x1;x2;x3;x4;x50
Le sommetx= (4;5;2;0;0)correspond aux variables de basefx1;x2;x3g. De même, le sommety= (6;2;0;2:5;0)est associé aux variables de basefx1;x2;x4g. Les deux sommets sont adjacents ce qui est conforme au graphique de l"ensembleKprojeté dansR2.Le système s"écrit
2 6641 0 1 0 0
1=4 1 0 1 0
3 2 0 0 13
7 7526 6664x
1 x 2 x 3 x 4 x 53
7
7775=2
6 6466 223
7 75
Pour calculer la solution de base(4;5;2;0;0), il suffit d"extraire les 3 colonnes de la matriceA
et de résoudre le système carré par la méthode d"élimination de Gauss. Toutefois, lorsque que
l"on voudra calculer la nouvelle solution de base(6;2;0;2:5;0), il faudra recommencer l"éli- mination de Gauss avec les nouvelles colonnes de base. Il est plus avantageux de poursuivre élimination de Gauss à partir du premier calcul.Voici un exemple de calcul.
a)En premier, on forme la matrice augmen tée
2 6641 0 1 0 0 6
1=4 1 0 1 0 6
3 2 0 0 1 223
7 75b) On applique l"élimination de Gauss-Jordan p ourles v ariablesde base fx1;x2;x3g. 2 6
641 0 04=5 2=5 4
0 1 0 6=51=10 5
0 0 1 4=52=5 23
7 75Donc x
1= 4 + 4=5x42=5x5
x2= 56=5x4+ 1=10x5
x3= 24=5x4+ 2=5x5
En posant les variables hors-basesx4=x5= 0, on obtient bien la solution de base x= (4;5;2;0;0).3.2. MÉTHODE DU SIMPLEXE : PHASE II3
c) Main tenant,on désire calculer la solution de base adjacen tel iéesaux v ariablesd ebase fx1;x2;x4g. Pour cela, on poursuit l"élimination de Gauss-Jordan à partir du pivot a 3;42 6641 0 1 0 0 6
0 13=2 0 1=2 2
0 0 5=4 11=2 5=23
7 75:Donc x
1= 6x3
x2= 2 + 3=2x31=2x5
x4= 5=25=4x3+ 1=2x5
En posant les variables hors-basesx3=x5= 0, on obtient bien la solution de base y= (6;2;0;2:5;0). d) P oursuivonsà u nautre sommet adjacen tz= (6;0;0;4:5;4)dont les variables de base sontfx1;x4;x5g. Ce sommet est adjacent àymais pas àx. Poursuivons l"élimination de Gauss-Jordan à partir du pivota2;5 2 6641 0 1 0 0 6
0 23 0 1 4
0 11=4 1 0 9=23
7 75:On obtient les relations
x1= 6x3
x5= 42x2+ 3x3
x4= 9=2x2+ 1=4x3
En posant les variables hors-basesx2=x3= 0, on obtient bien la solution de base z= (6;0;0;4:5;4). L"opération décrite ci-dessus est aussi connue sous le nom de pivotement. Cette stratégie sera à la base de la méthode du simplexe.3.2 Méthode du simplexe : Phase II
Dans cette section, nous allons présenter la Phase II de la méthode du simplexe. La PhaseI qui sert plus à initialiser la Phase II, sera aborder plus tard. Cette phase s"applique à des
problèmes du type maxz=ptx; Cxb; x0:ouminz=ptx; Cxb; x0:(3.2)4CHAPITRE 3. MÉTHODE DU SIMPLEXE
oùCest une matrice de formatmn. On fera l"hypothèse queb0. Cette supposition est cruciale pour la Phase II. Ceci garantie que02K=fx0jCxbg. De plus, nous savons que le point0est un sommet. Ce point servira de point de départ de l"algorithme du simplexe. En gros, l"algorithme va pivoter autour de ce point pour trouver un meilleur sommet. On poursuit l"algorithme jusqu"à l"obtention de la solution optimale.La méthode débute avec la forme canonique du problème (3.2) que l"on écrira sous la forme
maxz=ctx; Ax=b; x0:(3.3) Attention, nous avons inclus les variables d"écart dans la liste des variables, i.e.x2Rm+n.La matriceAetcsont données par
A= [C I]c=p
0L"idée de base de la méthode du simplexe consiste à appliquer l"élimination de Gauss-Jordan
à partir du système augmenté obtenu en ajoutant au systèmeAx=bla relation linéaire z=ctxAx=b; c txz= 0 Ce système peut s"écrire sous la forme matriciellequotesdbs_dbs2.pdfusesText_3[PDF] Analyse physico-chimique des sols Agricoles
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