[PDF] Méthode du simplexe pour les problèmes de première espèce 1





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Chapitre 3 Méthode du simplexe

Dans ce cas la solution sera optimale car les coefficients (pour x1 à x4) de la dernière ligne sont tous négatifs ou nuls. On ne peut améliorer la solution en 



LES ÉTAPES DE LALGORITHME DU SIMPLEXE

Contraintes de type () : Pour chaque contrainte de ce type on retranche une variable d'excédent



1. Méthode du simplexe et son analyse

Cette solution est la seule pour le système précédent lorsque y = u = 0 puisque la matrice des coefficients des variables x p et h est non singulière. • Par 



Le simplexe pour les nuls

12 déc. 2005 Le simplexe pour les nuls ... 2 Algorithme du simplexe ... déterminer pour chaque ligne Lj de la matrice A la valeur vj = ?LjUi.





Méthode du simplexe

De cette façon on est sûr que w restera nul. Lorsque le problème est dégénéré



Chapitre 3 Méthode du simplexe : un aperçu par lexemple

tous négatifs ou nuls on déduit que la solution réalisable voyons une deuxi`eme méthode pour l'aborder et qui consiste `a placer les calculs en tableau.



Introduction au Compressed sensing. Méthode du simplexe

l'algorithme du simplexe qui est un algorithme itératif de marche sur les sommets tableau n'ayant que des coefficients négatifs ou nuls (sauf pour b0).



Méthode du simplexe pour les problèmes de première espèce 1

Dans le TP précédent il n'était pas encore question de la méthode du simplexe. On appliquait la transformation de G -J à une matrice intégrant uniquement 



Optimisation linéaire Algorithme du simplexe

Si x est une solution de base admissible non dégénérée la jième direction de base en x est admissible



Chapitre 3 Méthode du simplexe - Université Laval

Méthode du simplexe CommetoujoursonsupposequeA unematricedeformatm n etb 2Rm Onnoterales colonnesdeA par[a 1;a 2;:::;a n] Aussionferal’hypothèsequelerangdelamatriceA est égalàm Selonlechapitreprécédentnoussavonsquelasolutionoptimaleduproblèmed’optimisation linéaire max z = ctx; Ax = b; x 0: (3 1)



Programmation linéaire - Méthodes et applications

Avant que l’algorithme du simplexe puisse être utilisé pour résoudre un programme linéaire ce programme linéaire doit être converti en un programme équivalent où toutes les contraintes technologiques sont des équations et toutes les variables sont non négatives a Contraintes de type



1 Méthode du simplexe et son analyse - Université de Montréal

Méthode du simplexe – forme algébrique • Les contraintes constituent un système de 3 équations comportant 5 variables Exprimons 3 des variables en fonction des 2 autres: u = 30 – 5x – 3y p = 24 – 2x – 3y h = 18 – 1x – 3y z = 0 – 8x – 6y • En fixant x et y nous retrouvons les valeurs des autres variables



2 Méthode du simplexe et son analyse

Méthode du simplexe – forme algébrique • Les contraintes constituent un système de 3 équations comportant 5 variables Exprimons 3 des variables en fonction des 2 autres: u = 30 – 5x – 3y p = 24 – 2x – 3y h = 18 – 1x – 3y z = 0 – 8x – 6y • En fixant x et y nous retrouvons les valeurs des autres variables



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CHAPITRE 1 L’ALGORITHME DU SIMPLEXE On appellera forme simpliciale une expression des contraintes égalités sous la forme [1 H] xB xH = b avec b? 0 (1 4) On a alors une solution directe: ˆ xB = b xH = 0 1 4 2 Cas où la forme simpliciale n’est pas évidente Lorsqu’il n’existe pas de forme simpliciale de départ évidente pour le

Comment fonctionne l’algorithme du simplexe ?

L’algorithme du simplexe est mis en œuvre selon deux méthodes, la méthode des dictionnaires et la méthode des tableaux. La première méthode permet de bien comprendre le déroulement du simplexe alors que la méthode des tableaux est plus algébrique et elle conduit à la mise en œuvre effective de l’algorithme du simplexe.

Qu'est-ce que la méthode du simplexe?

1 - Principe Lorsque nous sommes en présence de plus de deux produits, la méthode du simplexe est la seule méthode permettant de trouver la combinaison de produits qui rend optimal la fonction économique.

Comment résoudre un problème de minimisation en utilisant la méthode de simplexe ?

Il y a deux manières de résoudre un problème de minimisation en utilisant la méthode de simplexe. La première méthode nécessite le changement de la règle de choix de la variable entrante. Dans un problème de maximisation la règle est de choisir comme variable entrante celle qui a le plus grand effet net positif non nul.

Qui a inventé le simplexe ?

Ce terme a été introduit pendant la Seconde Guerre mondiale et systématiquement utilisé à partir de 1947 lorsque G. Dantzig inventa la méthode du simplexe pour résoudre les problèmes de programmation linéaire.

Méthode du simplexe pour les problèmes de première espèce 1

3M239: Optimisation linéaire et convexité2018-2019TP n

4: Méthode du simplexe pour les problèmes de premièreespèce

Objectif :Dans cette séance on s"intéressera à l"application de la méthode du simplexe aux problèmes

depremière espèce. On commencera par appliquer de manière extensive la transformation deGauss-

Jordan, puis on utilisera le critère deDantzigpour sélectionner les pivots. Enfin le phénomène de

cyclage est illustré.

1 Recherche extensive des solutions de base

Dans le TP précédent, il n"était pas encore question de la méthode du simplexe. On appliquait la

transformation deGauss-Jordanà une matrice intégrant uniquement les contraintes. Lorsqu"on ajoute à

cette matrice une ligne associée à la fonction de coût, on obtient à chaque itération l"expression de celle-

ci en fonction des variables hors base. Il est dès lors possible d"identifier simplement le(s) sommet(s)

du convexe des contraintes correspondant au maximum. Voici ici une implémentation possible de la fonctionpivot1#l af onctionp ivot

2defpivot(M,i,j):

3#M e stu nenp.array(2d imensions)

4#i i ndiced el al igne

5#i ndiced el ac olonne

6N = M.copy()

7l,c =np.shape(N)

8forkinn p.arange(l):

9ifk==i :#o ne sts url al igned ei

10N[k,:] = M[k,:]/M[k,j]#o nn ormalisel al ignep oura voir1 e n( i,j

11else:

12#o ns oustraita uxl ignesp oura nnulera ud essuse te nd essousd u

pivot

13N[k,:]=M[k,:] - M[k,j]/M[i,j]*M[i,:]

14returnN

Exercice1On s"intéresse au problème d"optimisation linéaire suivant :

MaximiserZ1x;y=2x+y;

8 >>>><>>>>:x+2y68 x+y65

9x+4y636

x;y>0:(1) 1.

Ref ormulationdu pr oblème

Mettre ce problème sous forme standardAX=ben introduisant les variables d"écart e

1;e2;e3.

En déduire une solution de base. Est-elle réalisable? 2. Constr uctiona vecp ythonde la ma triceint égrantcontraint eset f onctionobjectif .

Définir le vecteurv=2;1;0;0;02R5.

Construire la matriceM2M4;6Rdéfinie par bloc de la manière suivante : M= v0 A b! La matriceMainsi définie contient donc dans les lignes d"indices26i64la décomposition des vecteursV1;V2;1;2;3dans la base canonique deR3. Elle a pour première ligne les prix marginaux associés aux variables hors-base.Remarque : Attention! la convention change donc par rapport au cours. D"après un énoncé de MaximeChupinSorbonne Université

3M239: Optimisation linéaire et convexité2018-20193.Recher ched" optimumà tâ tons.

En utilisant la fonctionpivot, définie dans le TP3, appliquerà la matriceMles transforma- tions deGauss-Jordanqui donnent la décomposition des vecteursV1;V2;1;2;3dans les bases successives :fV2;2;3g;fV2;1;3g;fV2;1;2g fV1;1;2g;fV1;1;3g;fV1;2;3g fV1;V2;3g;fV1;V2;2g;fV1;V2;1g: Il su?ra d"identifier l"indice du pivotMijcorrespondant à cette transformation.Pour la déter- mination dei, prendre garde au fait que l"on a ajouté une ligne. Après chaque transformation, donner une solution de base, préciser si elle est admissible ou non, donner la valeur deZassociée. La manière de procéder vous semble-t-elle optimale?

2 Utilisation du critère deDantzig

Ainsi, lorsqu"on parcourt au hasard les solutions de base, on finit par tomber (sauf cas particulier)

sur l"optimumcorrespondant à un sommet du convexe des contraintes. Mais ce choix aléatoire du pivot

n"est pas satisfaisant. La méthode du simplexe repose sur deux critères de sélection, à savoir le choix

de la variable entrante et celle de la variable sortante. On note (D1) le premier critère, qui revient à

choisir lacolonnedu pivot à partir des prix marginaux des variables hors base. Le second critère est

noté (D2) , et permet de choisir lalignedu pivot. On rappelle que le critère deDantzigfournit deux tels critères : (D1)on choisit la colonne iparmi celles associées à un prix marginalstrictement positif;

(D2)on choisit la colonne iparmi celles associées à une constante renormalisée positive minimale,

c"est-à-direbi=ai;jpositif et minimal.

Si plusieurs choix sont possibles, alors on considère le plus petit indice pour le choix de la ligne;

pour le choix de la colonne, selon le critère deBlandon choisit à nouveau l"indice le plus petit, et

selon le critère naturel celui associé au prix marginal le plus élevé.

Exercice2

On s"intéresse au problème d"optimisation linéaire suivant :

MaximiserZx;y;z=20x+18y+15z;

8 >>>><>>>>:2x+2y+z66000 x+2y+2z67000 x+y+z64000 x;y;z>0:(2) 1.

P remièreit ération

Définir la matriceMsuivant le même principe que dans l"exercice 1. À l"aide des critères (D1) et (D2) deDantzig, déterminer les indicesietjdu pivot préco-

nisés par la méthode du simplexe, correspondant respectivement à la ligne et à la colonne

du pivot. Appliquer la fonctionpivotà la matriceMpour les indicesietj. En déduire une solution de base. Correspond-elle au maximum deZ? Pourquoi? 2.

It érationssuiv antes

Rappeler le critère d"arrêt permettant de terminer les itérations sur une solution optimale du problème. Appliquer la fonctionpivotjusqu"à ce que le critère d"arrêt soit satisfait. Donner la valeur du maximum. Pour quelle(s) valeur(s) des variablesx;y;zest-il atteint? Combien d"itérations la procédure a-t-elle nécessité? D"après un énoncé de MaximeChupinSorbonne Université

3M239: Optimisation linéaire et convexité2018-2019Exercice3Appliquer la méthode du simplexe au problème d"optimisation linéaire de première espèce

suivant :MaximiserZx;y;z=8x+5y+7z;

8>>>>>>><>>>>>>>:x+y630

x+z640

2x+3y+z6100

x+y2z660 x;y;z>0:(3)

Exercice4Appliquer la méthode du simplexe au problème d"optimisation linéaire de première espèce

suivant :MaximiserZx;y;z;t=20x+27y+5z+6t;

8>>>>>>><>>>>>>>:x+z+12

t64

2x+y+145

z2t65

3x+2y+z66

4x+3y+2z+t67

x;y;z;t>0:(4)

On testera le critère naturel et le critère deBland. Comparer le nombre d"itérations obtenus.

3 Cyclage

Exercice5On considère le problème d"optimisation linéaire suivant

MaximiserZx;y;z;t=10x52y9z24;

8 >>>><>>>>:x=211y=25z=2+9t60 x=23y=2z=2+t60 x61 x;y;z;t>0:(5) 1. E?ectuer a vecp ython7 it érationsstandar dsde l"alg orithmedu sim plexe. 2. P oursuivre,en appliquant le critèr ena turel.Q u"observe-t-on? 3. Repr endrela question pr écédentea vecle critèr ede Bland. Conclure. D"après un énoncé de MaximeChupinSorbonne Universitéquotesdbs_dbs33.pdfusesText_39
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