Recherche opérationnelle
On admettra que ces résultats se généralisent `a un programme linéaire `a n variables. 1.3.6 Exercices. §. ¦. ¤. ¥. Exercice 1.
Cahier dexercices corrigés Eric LALLET Jean-Luc RAFFY
D'ailleurs pour toutes ces recherches et tout l'aspect logistique
Recherche Opérationnelle:
Programmation dynamique chaînes de Markov
Examens avec Solutions Recherche opérationnelle
Corrigé de l'examen de la session normale. Recherche opérationnelle. Semestre 6 Filière Economie et Gestion Ensembles : 2 et 3 M .ATMANI. Exercice 1.
Examen de recherche opérationnelle – Corrigé
Examen de recherche opérationnelle – Corrigé. Marc Roelens. Décembre 2006. 1 Ordonnancement de tâches. 1.1. On dresse le tableau des contraintes de
GRAPHES - EXERCICES CORRIGES Compilation réalisée à partir
Le but de cet exercice est de rechercher la limite de la suite (an) en utilisant deux méthodes différentes. Première méthode : graphe probabiliste. Pour tout
Recherche Opérationnelle-exercices-ordonnancement
21 ??.?. 2558 Corrigés de quelques exercices du chapitre d'ordonnancement. Du livre « Gestion des Opérations ». Prof. Mohamed El Merouani.
Introduction à loptimisation et la recherche opérationnelle (2017
20 ?.?. 2560 Dans le cas de cet exercice il n'est pas possible d'utiliser la solution de départ usuelle qui consiste à mettre les variables d'écart en base ...
Cahier dexercices corrigés Eric LALLET Jean-Luc RAFFY
D'ailleurs pour toutes ces recherches et tout l'aspect logistique
Exercices corrigés sur probl`emes NP-complets
12 ?.?. 2561 Les classes de complexité. — La classe P est la classe des probl`emes de décision qui admettent un algorithme de complexité polynomiale.
Examen de recherche op
´erationnelle - Corrig´e
Marc Roelens
D´ecembre 2006
1 Ordonnancement de t
ˆaches
1.1On dresse le tableau des contraintes de pr
´ec´edence :T
ˆacheABCDEFGHIJ
Pr´ec.JHA, HA, BC, IDD, F
On d´etermine successivement :
- les tˆaches de niveau 0 (celles qui n"ont pas d"ant´ec´edent) : ce sont C, D et F (que l"on peut num´eroter
dans cet ordre); - les tˆaches de niveau 1 (celles qui n"ont que des ant´ec´edents de niveau 0) : ce sont I et J (que l"on
num´erote dans cet ordre);
- les tˆaches de niveau 2 (celles qui n"ont que des ant´ec´edents de niveau 0 ou 1) : ce sont A et H (que
l"on num´erote dans cet ordre);
- les tˆaches de niveau 3 (celles qui n"ont que des ant´ec´edents de niveau 0, 1 ou 2) : ce sont B et E (que
l"on num´erote dans cet ordre);
- les tˆaches de niveau 4 (celles qui n"ont que des ant´ec´edents de niveau 0, 1, 2 ou 3) : il ne reste plus
que G!Voici donc le tableau des t
ˆaches avec niveau et num´ero d"ordre :T
ˆacheABCDEFGHIJ
Pr´ec.JHA, HA, BC, IDD, F
Niv.2300304211
N o68129310745Comme on a r
´eussi`a num´eroter tous les sommets, c"est que le graphe de pr´ec´edence est sans circuit, et la
num´erotation des sommets constitue un tri topologique (si la tˆache X est avant la tˆache Y, alors le num´ero
de X est inf´erieur au num´ero de Y).
Une repr
´esentation par niveau possible pour ce graphe est la suivante (on a ajout´e des tˆaches fictives
correspondant au d´ebut et`a la fin des travaux) :niveau 4
CDF IJ AH E GDéb
Fin niveau 0 niveau 2 niveau 3 niveau 1 B1 1.2On porte sur chaque arc du graphe de pr
´ec´edence la dur´ee de la tˆache dont cet arc est issu, et on sait que l"on calcule la date de d ´ebut au plus tˆot en d´eterminant le chemin le plus long depuis le d´ebut des travaux; ceci permet de trouver la dur ´ee minimale d"ex´ecution qui est la date de d´ebut au plus tˆot de la tˆache fictive repr´esentant la fin des travaux.
Ensuite, on d
´etermine la date de d´ebut au plus tard en calculant le chemin le plus long depuis chaque sommet jusqu" `a cette tˆache fictive de fin des travaux.Comme le graphe est ordonn
´e par niveaux, ces calculs se font par niveaux croissants pour les dates de d´ebut au plus tˆot, par niveaux d´ecroissants pour les dates de d´ebut au plus tard. Le r´esultat est r´esum´e sur
le graphe suivant :32,32C D F I JA HEGDébFin
101084 5 5 1 2105
5 3
70,00,5
0,38,9
5,65,5 12,1213,1422,31 22,22
BLes dates de d
´ebut au plus tˆot et au plus tard sont indiqu´ees (s´epar´ees par des virgules) au dessus des tˆaches.
On obtient ainsi les r
´eponses :
- la dur ´ee minimale d"ex´ecution est de 32 unit´es; - le chemin critique est D 1.3Le graphe PERT est d
´ecrit ci-apr`es : il comprend 8´etapes et deux tˆaches fictives (en pointill´es), de dur ´ees nulles, servant`a repr´esenter les contraintes de pr´ec´edence. [32,32]H (5) B (8)
G (10)
A (10) E (1)J (7)C (4)
D (5)F (2)I (3)
[12,12][8,9] [5,5] [0,0][13,14] [22,22][22,22]Pour chaque´etape, on a indiqu´e la date au plus tˆot et la date au plus tard (entre crochets). Le chemin critique
est (heureusement!) le m ˆeme que celui calcul´e par le graphe de pr´ec´edence. On peut alors calculer les marges libres, totales et certaines, dont on rappelle la d´efinition. Pour toute
etapeei, on notetila date au plus tˆot de cette´etape, ett?ila date au plus tard. Alors, pour une tˆacheXjde
dur ´eedj, comprise entre l"´etapek(avant) et l"´etapel(apr`es), on d´efinit : -MT(Xj) =t?l-tk-dj(marge totale deXj); -ML(Xj) =tl-tk-dj(marge libre deXj); -MC(Xj) =tl-t?k-dj(marge certaine deXj).On obtient les r
´esultats suivants :T
ˆacheABCDEFGHIJ
MT0150930110
ML0140930000
MC0040930000
2 1.4On voit sur le tableau pr
´ec´edent que la marge totale de H est de 1 unit´e : donc, l"augmentation de 1 unit´e de la dur´ee de H va r´esorber cette marge (sans pour autant d´ecaler la fin du projet). Si H augmente`a
nouveau de 1 unit ´e, alors on obtient un nouveau chemin critique D et la dur ´ee minimale d"ex´ecution du projet passe`a 33 unit´es de temps.2 Allocation de ressources
2.1On note doncxjla quantit´e de cageots plac´ee dans le magasinj. Ces variablesxjsont enti`eres, posi-
tives, inf ´erieures`a la valeurn. Le b´en´efice global (que l"on cherche`a maximiser) est donc :F(x1,···,xm) =m?
j=1b(xj,j) en respectant bien s ˆur la contrainte que le nombre total de cageots estn, c"est-`a-dire : m j=1x j=nC"est donc un probl
`eme de programmation dynamique. 2.2 dans lesjpremiers magasins. On a bien´evidemment : (?i? {0..n})(P(i,1) =b(i,1))Ensuite, pourj≥2, pour placer optimalementicageots dans lesjpremiers magasins, on peut dire l"on
choisit bien s ˆur la valeur dexjqui maximise la somme des b´en´efices obtenus. En clair : 2.3 D"apr dynamique.En regardant plus attentivement la formule de r
´ecurrence, on constate que pour calculerP(i,j), on a besoin de conna seul tableau pour calculer les valeurs deP: pour i allant de 0 `a nP(i) = b(i,1)
pour j allant de 2 `a m pour i allant de n `a 0 kmin = 0; vkmin = P(i)+b(0,j) pour k allant de 0 `a i 3 vk = P(i-k)+b(k,j) si vk est sup´erieur`a vkmin
kmin = k; vk = vkmin finsi finpour(k)P(i,j) = vkmin
finpour(i) finpour(j) afficher P(n,m)Cet algorithme permet de d
´eterminerP(n,m)(d"ailleurs, dans la derni`ere boucle, il n"est pas n´ecessairede calculerP(i,m)pouri < n!) : on souhaite´egalement conserver la r´epartition correspondante! Il suffit
pour cela de m ´emoriser les valeurs de vkmin en cours d"algorithme. En termes de complexit´e, on a ainsi : - une complexit´e en espace proportionnelle`an×m(on conserve pour toutile b´en´efice et la r´epartition
optimale, de taillem); - une complexit ´e proportionnelle`an2×m(voir les trois boucles imbriqu´ees de l"algorithme). 2.4Voici l"algorithme d
´etaill´e sur l"exemple :
- calcul de P(6,2) : on d´etermine les r´epartitions possibles
- 0 cageots sur le magasin 2, 6 sur le premier magasin : 0 + 4 = 4 - 1 cageots sur le magasin 2, 5 sur le premier magasin : 4 + 4 = 8 - 2 cageots sur le magasin 2, 4 sur le premier magasin : 6 + 4 = 10 - 3 cageots sur le magasin 2, 3 sur le premier magasin : 7 + 4 = 11 - 4 cageots sur le magasin 2, 2 sur le premier magasin : 8 + 4 = 12 - 5 cageots sur le magasin 2, 1 sur le premier magasin : 8 + 3 = 11 - 6 cageots sur le magasin 2, 0 sur le premier magasin : 8 + 0 = 8P(6,2) = 12, r
´epartition optimale 2+4
- calcul de P(5,2) : on d´etermine les r´epartitions possibles
- 0 cageots sur le magasin 2, 5 sur le premier magasin : 0 + 4 = 4 - 1 cageots sur le magasin 2, 4 sur le premier magasin : 4 + 4 = 8 - 2 cageots sur le magasin 2, 3 sur le premier magasin : 6 + 4 = 10 - 3 cageots sur le magasin 2, 2 sur le premier magasin : 7 + 4 = 11 - 4 cageots sur le magasin 2, 1 sur le premier magasin : 8 + 3 = 11 - 5 cageots sur le magasin 2, 0 sur le premier magasin : 8 + 0 = 8P(5,2) = 11, r
´epartition optimale 2+3
- calcul de P(4,2) : on d´etermine les r´epartitions possibles
- 0 cageots sur le magasin 2, 4 sur le premier magasin : 0 + 4 = 4 - 1 cageots sur le magasin 2, 3 sur le premier magasin : 4 + 4 = 8 - 2 cageots sur le magasin 2, 2 sur le premier magasin : 6 + 4 = 10 - 3 cageots sur le magasin 2, 1 sur le premier magasin : 7 + 3 = 10 - 4 cageots sur le magasin 2, 0 sur le premier magasin : 8 + 0 = 8P(4,2) = 10, r
´epartition optimale 2+2
- calcul de P(3,2) : on d´etermine les r´epartitions possibles
- 0 cageots sur le magasin 2, 3 sur le premier magasin : 0 + 4 = 4 - 1 cageots sur le magasin 2, 2 sur le premier magasin : 4 + 4 = 8 - 2 cageots sur le magasin 2, 1 sur le premier magasin : 6 + 3 = 9 - 3 cageots sur le magasin 2, 0 sur le premier magasin : 7 + 0 = 7P(3,2) = 9, r
´epartition optimale 1+2
- calcul de P(2,2) : on d´etermine les r´epartitions possibles
- 0 cageots sur le magasin 2, 2 sur le premier magasin : 0 + 4 = 4 - 1 cageots sur le magasin 2, 1 sur le premier magasin : 4 + 3 = 7 - 2 cageots sur le magasin 2, 2 sur le premier magasin : 6 + 0 = 6 4P(2,2) = 7, r
´epartition optimale 1+1
- calcul de P(1,2) : on d´etermine les r´epartitions possibles
- 0 cageots sur le magasin 2, 1 sur le premier magasin : 0 + 3 = 3 - 1 cageots sur le magasin 2, 0 sur le premier magasin : 4 + 0 = 4P(1,2) = 4, r
´epartition optimale 0+1
- calcul de P(0,2) : on d´etermine les r´epartitions possibles
- 0 cageots sur le magasin 2, 0 sur le premier magasin : 0 + 0 = 0P(0,2) = 0, r
´epartition optimale 0+0
- calcul de P(6,3) : on d´etermine les r´epartitions possibles
- 0 cageots sur le magasin 3, 6 sur les deux premiers magasins : 0 + 12 = 12 - 1 cageots sur le magasin 3, 5 sur les deux premiers magasins : 2 + 11 = 13 - 2 cageots sur le magasin 3, 4 sur les deux premiers magasins : 4 + 10 = 14 - 3 cageots sur le magasin 3, 3 sur les deux premiers magasins : 6 + 9 = 15 - 4 cageots sur le magasin 3, 2 sur les deux premiers magasins : 7 + 7 = 14 - 5 cageots sur le magasin 3, 1 sur les deux premiers magasins : 8 + 4 = 12 - 6 cageots sur le magasin 3, 0 sur les deux premiers magasins : 9 + 0 = 9P(6,3) = 15, r
´epartition optimale 1+2+3
Ainsi, le grossiste doit placer 1 cageot dans le premier magasin, 2 dans le second magasin, 3 dans le
troisi `eme magasin : son b´en´efice (maximal) est de 15.3 Production
`a optimiser 3.1 On notex1etx2les quantit´es de produitsP1etP2. Ainsi, on cherche`a maximiser le produit de la vente, c"est- `a-dire la quantit´e :F(x1,x2) = 40x1+ 50x2
sachant que l"on doit bien s ˆur respecter les contraintes de stock des ingr´edients A, B et C : xOn a affaire
`a un (classique) probl`eme de programmation lin´eaire. 3.2Comme on n"a que deux variables, une r
´esolution graphique (planaire) est donc possible. La figure 1 reprend cette r´esolution graphique.
Surcegraphique,onatrac
(solutions v´erifiant les contraintes, en hachur´e), et une droite d"isob´en´efice (en pointill´es). La solution
optimale est le point du polytope par lequel passe une parall `ele`a la droite d"isob´en´efice qui est la plus eloign´ee possible de l"origine : ce point est le point X de la figure.Pour d
´eterminer pr´ecis´ement ce point, on remarque qu"il est l"intersection des droites de contraintes
relatives `a B et C : c"est donc la solution du syst`eme lin´eaire : ?x1+ 2x2= 243x1+ 2x2= 36
qui donne comme solution optimale : x 1= 6 x 2= 9F= 6×40 + 9×50 = 690
5 x1x2 10 20 1020D(B) droite d'isobénéfice OX X2 X1
X'D(A)
D(C)FIG. 1 - R´esolution graphique
3.3On va maintenant r
´esoudre le probl`eme par la m´ethode du simplexe. On sait que par cette m´ethode, on se d´eplace sur les sommets du polytope des solutions admissibles : ainsi,`a partir du sommet O, on veut
aboutir au sommet X. Que l"on passe par X1 ou par X2, il suffit dans les deux cas de deux´etapes, ce qui
explique pourquoi on aura trois tableaux. Voici les tableaux successifs en prenant comme crit `ere de choix de colonne celui du coefficient maximal pour la fonction´economique.
On introduit donc 3 variables d"
´ecartyA,yBetyC(qui repr´esentent les quantit´es non utilis´ees des ingr ´edients A, B et C), et le tableau initial du simplexe s"´ecrit alors :x1x2yAyByCy
A5 4 1 0 080
yB120 1 024
yC3 2 0 0 136
40 50 0 0 0F
Ce tableau correspond
`a la solution initiale (x1= 0,x2= 0,yA= 80,yB= 24,yC= 36), qui est g ´eom´etriquement repr´esent´ee par le sommet O.Le choix du pivot se fait alors :
- en d´eterminant la colonne o`u le coefficient est maximal dans la fonction´economique : c"est la co-
lonne dex2; - pour cette colonne, et pour chaque ligne, on calcule le quotient entre la valeur du second membre (s"il est positif) et le coefficient de la ligne (s"il est non nul) : - pour la ligneyA, on obtient le quotient804 = 20; - pour la ligneyB, on obtient le quotient242 = 12; - pour la ligneyA, on obtient le quotient362 = 18; - on retient comme pivot la valeur r´ealisant le minimum, soit ici la ligneyB
On dit queyBsort de la baseet quex2entre dans la base. Cela signifie que l"on passe de la solution initiale`a une nouvelle solution en se d´eplac¸ant sur l"arˆete [O;X2] : on cherche le point le plus´eloign´e sur
6 cette ar ˆete qui est donc X2. On obtient le nouveau tableau :x1x2yAyByCy
A3 0 1-2 032
x 212 1 012 012 y
C20 0-1 112
15 0 0-25 0F-600
correspondant `a la nouvelle solution (x1= 0,x2= 12,yA= 32,yB= 0,yC= 12) de b´en´efice 600.quotesdbs_dbs21.pdfusesText_27[PDF] exercices corrigés recherche opérationnelle s5
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