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 Méthode du simplexe pour les problèmes de première espèce 1](https://pdfprof.com/Listes/18/5401-18TP4.pdf.pdf.jpg)
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 ivot2defpivot(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
pivot13N[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+y659x+4y636
x;y>0:(1) 1.Ref ormulationdu pr oblème
Mettre ce problème sous forme standardAX=ben introduisant les variables d"écart e1;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 Université3M239: 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 Université3M239: 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+z6402x+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
t642x+y+145
z2t653x+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 suivantMaximiserZx;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[PDF] exercices corrigés de recherche opérationnelle méthode du simplexe
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