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Programmation linéaire Formulation du probl`eme Méthode et interprétation graphique Algorithme du simplexe Détail de l'algorithme 



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MODÈLE GÉNÉRAL DE PROGRAMMATION LINÉAIRE 9 En résumé nous avons le problème d'optimisation suivant: max x z = 3x1 + 5x2 sous les contraintes



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expose l'algorithme du simplexe pour résoudre un programme linéaire En optimisation et plus généralement en Recherche Opérationnelle modéliser un 



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C Prins et M Sevaux - Programmation linéaire avec Excel : 55 probl`emes d'optimisation modélisés pas `a Le fabricant cherche `a maximiser son profit



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U des Sciences Economues et de Gestion COURS DE RECHERCHE OPERATIONNELLE ECUE 1 : PROGRAMMATION LINEAIRE NOTES DE COURS PAR Dr Yao Silvère KONAN



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Un programme linéaire (PL) mis sous la forme particulière où toutes les contraintes sont des équations et toutes les variables sont non négatives est dit sous 



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Recherche Opérationnelle 1A Programmation Linéaire Mod`eles classiques Zoltán Szigeti Laboratoire G-SCOP INP Grenoble France Z Szigeti (G-SCOP 



Recherche opérationnelle et applications

2 Tour d’horizon des techniques de recherche opérationnelle Recherche opérationnelle La recherche opérationnelle est une technique d’aide à la décision Etapes pratiques 1 Dé?nition du problème 2 Construction d’un modèle 3 Solution du modèle 4 Validation du modèle 5 Implémentation de la solution Méthodologie



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La programmation linéaire est un outil très puissant de la recherche opérationnelle C’est un outil générique qui peut résoudre un grand nombre de problèmes

Quels sont les principes de la recherche opérationnelle ?

Dans les années 70-80, on applique même les principes de la recherche opérationnelle à la compréhension des phénomènes de trou noir. Aujourd’hui, elle représente une première approche des problèmes techniques et est devenue un outil d’aide à la décision. L’algorithme du simplexe est la méthode la plus utilisée en recherche opérationnelle.

Comment faire une recherche opérationnelle?

La recherche opérationnelle porte sur la gestion pratique de l’organisation. De ce fait, elle doit fournir des conclusions positives et compréhensibles aux décideurs lorsque cela est nécessaire pour la prise de décision. Elle nécessite de ce fait une approche pluridisciplinaire

Quel est l'objectif de la programmation linéaire ?

L'objectif de la programmation linéaire (P.L.) est de trouver la valeur optimale d'une fonction linéaire sous un système d'équations d'inégalités de contraintes linéaires.

Qui a inventé la recherche opérationnelle?

La Recherche Opérationnelle 5 Commençons par citer Robert FAURE qui a été un des principaux initiateurs de la R.O. en France... a) Le caractère pratique de la Recherche Opérationnelle : Définition

[PDF] programmes linéaires modélisation et résolution graphique ExemplesProgramme lin´eaireR´esolution graphiquePoints extrˆemesForme standard, basesBilan

Programmation Lin´eaire

Cours 1 : programmes lin´eaires, mod´elisation et r´esolution graphique

F. Clautiaux

francois.clautiaux@math.u-bordeaux1.fr

Universit´e Bordeaux 1

Bˆat A33

ExemplesProgramme lin´eaireR´esolution graphiquePoints extrˆemesForme standard, basesBilan

Motivation et objectif du cours

Introduction `a la programmation lin´eaire

Un outil qui permet de :

•mod´eliser •r´esoudre toute une classe de probl`emes d"optimisation.

Existence de solveurs efficace pour la PL

ExemplesProgramme lin´eaireR´esolution graphiquePoints extrˆemesForme standard, basesBilan

Ouvrages de r´ef´erence

V. Chv´atal - Linear Programming, W.H.Freeman, New York, 1983. •R. J. Vanderbei - Linear Programming, Foundations and Extensions,

Springer-Verlag, 2008.

•C. Gu´eret, C. Prins et M. Sevaux - Programmation lin´eaire :65 probl`emes d"optimisation mod´elis´es et r´esolus avec Visual Xpress,

Eyrolles, 2000.

•C. Prins et M. Sevaux - Programmation lin´eaire avec Excel : 55 probl`emes d"optimisation mod´elis´es pas `a pas et r´esolus avec Excel,

Eyrolles, 2011.

ExemplesProgramme lin´eaireR´esolution graphiquePoints extrˆemesForme standard, basesBilan

Sommaire

Introduction par l"exemple

Exemple 1 : Production

Exemple 2 : Transport

Exemple 3 : Planification

Programme lin´eaire

R´esolution graphique

Points extrˆemes

Forme standard, bases

Bilan ExemplesProgramme lin´eaireR´esolution graphiquePoints extrˆemesForme standard, basesBilan

Probl`eme de production

Un fabricant produit 2 types de yaourts `a la fraise A et B `a partir de Fraise, de Lait et de Sucre. Chaque yaourt doit respecter les proportions suivantes de mati`eres premi`eres. AB

Fraise21

Lait12

Sucre01

On dispose de 800 Kg de Fraises, 700 Kg de Lait et 300 Kg de sucre. La vente de 1 Kg de yaourts A et B rapporte respectivement 4eet 5e.

Le fabricant cherche `a maximiser son profit.

ExemplesProgramme lin´eaireR´esolution graphiquePoints extrˆemesForme standard, basesBilan

Mod´elisation

Sur quelles quantit´es peut-on travailler?

•Que cherche-t-on `a optimiser? •Quelles sont les contraintes du probl`eme? ExemplesProgramme lin´eaireR´esolution graphiquePoints extrˆemesForme standard, basesBilan

Mod´elisation

Sur quelles quantit´es peut-on travailler?

•Seules valeurs non constantes : les quantit´es de yaourtsAetB produites •On parle devariables •On les noteraxAetxB •Que cherche-t-on `a optimiser? •Quelles sont les contraintes du probl`eme? ExemplesProgramme lin´eaireR´esolution graphiquePoints extrˆemesForme standard, basesBilan

Mod´elisation

Sur quelles quantit´es peut-on travailler?

•Variables :xAetxB •Que cherche-t-on `a optimiser? •Le profitz •Calcul´e `a partir dexAetxB •On parle defonction objectif •z= 4xA+ 5xB •Quelles sont les contraintes du probl`eme? ExemplesProgramme lin´eaireR´esolution graphiquePoints extrˆemesForme standard, basesBilan

Mod´elisation

Sur quelles quantit´es peut-on travailler?

•Variables :xAetxB •Que cherche-t-on `a optimiser? •maxz= 4xA+ 5xB •Quelles sont les contraintes du probl`eme? •Premi`ere contrainte : 800 Kg de fraises disponibles •la quantit´e utilis´ee d´epend de la production : 2xA+xB ExemplesProgramme lin´eaireR´esolution graphiquePoints extrˆemesForme standard, basesBilan

Mod´elisation

Sur quelles quantit´es peut-on travailler?

•Variables :xAetxB •Que cherche-t-on `a optimiser? •maxz= 4xA+ 5xB •Quelles sont les contraintes du probl`eme? x x ExemplesProgramme lin´eaireR´esolution graphiquePoints extrˆemesForme standard, basesBilan

Mod´elisation

Sur quelles quantit´es peut-on travailler?

•Variables :xAetxB •Que cherche-t-on `a optimiser? •maxz= 4xA+ 5xB •Quelles sont les contraintes du probl`eme? x x x

A,xB≥0

positivit´e! ExemplesProgramme lin´eaireR´esolution graphiquePoints extrˆemesForme standard, basesBilan

Mon premier programme lin´eaire

max4xA+ 5xB x x x

A,xB≥0

ExemplesProgramme lin´eaireR´esolution graphiquePoints extrˆemesForme standard, basesBilan

Probl`eme de transport

Approvisionner au moindre coˆut les clients `a partir des usines.

Usines (i?I)BordeauxBiarritzToulouse

Productions (pi)251520

Clients (j?J)PauBayonneBordeauxLibourne

Demandes (dj)2012914

Prix/unit´e (ci,j)PauBayonneBordeauxLibourne

Bordeaux261904

Biarritz1222024

Toulouse19302428

ExemplesProgramme lin´eaireR´esolution graphiquePoints extrˆemesForme standard, basesBilan

Mod´elisation

Variables :

x i,j: quantit´e transport´ee dei`aj ExemplesProgramme lin´eaireR´esolution graphiquePoints extrˆemesForme standard, basesBilan

Mod´elisation

Variables :

x i,j: quantit´e transport´ee dei`aj •Objectif :

Minimiser?

i?I? j?Jci,jxi,j ExemplesProgramme lin´eaireR´esolution graphiquePoints extrˆemesForme standard, basesBilan

Mod´elisation

Variables :

x i,j: quantit´e transport´ee dei`aj •Objectif :

Minimiser?

i?I? j?Jci,jxi,j •Contraintes :? i?Ixi,j=dj,?j?J(Demandes `a satisfaire) x i,j≥0,?i?I,j?J ExemplesProgramme lin´eaireR´esolution graphiquePoints extrˆemesForme standard, basesBilan

Probl`eme de planification

Planifier la production d"articles `a moindre coˆut pour les 4 prochains mois. Production maximale normale : 1200 articles / mois Production maximale en heure sup : 400 articles / mois

Surcoˆut heures sup : 7 euros / article

Stockage : 3 euros / article / mois

mois 1mois 2mois 3mois 4

Demandes900110017001300

ExemplesProgramme lin´eaireR´esolution graphiquePoints extrˆemesForme standard, basesBilan

Mod´elisation

Variables :

x t: production normale en p´eriodet= 1,...,4 y t: production en heure sup en periodet= 1,...,4 s t: stock en fin de p´eriodet= 1,...,3 ExemplesProgramme lin´eaireR´esolution graphiquePoints extrˆemesForme standard, basesBilan

Mod´elisation

Variables :

x t: production normale en p´eriodet= 1,...,4 y t: production en heure sup en periodet= 1,...,4 s t: stock en fin de p´eriodet= 1,...,3 •Objectif :

Minimiser 7?t=4

t=1yt+ 3?t=3 t=1st •Contraintes : x

1+y1= 900+s1

s

1+x2+y2= 1100+s2

s

2+x3+y3= 1700+s3

s

3+x4+y4= 1300

s t≥0,t= 1, ...,3 ExemplesProgramme lin´eaireR´esolution graphiquePoints extrˆemesForme standard, basesBilan

Sommaire

Introduction par l"exemple

Programme lin´eaire

R´esolution graphique

Points extrˆemes

Forme standard, bases

Bilan ExemplesProgramme lin´eaireR´esolution graphiquePoints extrˆemesForme standard, basesBilan

R`egles de r´e´ecriture (1)

Toute contrainte d"´egalit´e peut s"´ecrire comme deux in´egalit´es : n i=1a ixi=b≡? n i=1a ixi≥b≡n? Tout probl`eme de minimisation peut s"´ecrire comme un probl`eme de maximisation : max n? i=1c ixi≡minn? i=1-cixi ExemplesProgramme lin´eaireR´esolution graphiquePoints extrˆemesForme standard, basesBilan Ecriture g´en´erale d"un programmation lin´eaire On peut ´ecrire ainsi un programme lin´eaire avecnvariables x

1,...,xnetmcontraintes.

max ?ni=1cixi x i?R,(i= 1,...,n) •Lin´earit´e :Objectif et contraintes sont des fonctions lin´eaires des variables de d´ecision (les coefficientscietaijdes variables sont constants) •Continuit´e :Les variables peuvent prendre n"importe quelle valeur r´eelle respectant les contraintes linaires ExemplesProgramme lin´eaireR´esolution graphiquePoints extrˆemesForme standard, basesBilan Exemples simples de programmes non lin´eaires (1) min?ni=1xixi x i?R,(i= 1,...,n) min ?ni=1xi x i?

N,(i= 1,...,n)

ExemplesProgramme lin´eaireR´esolution graphiquePoints extrˆemesForme standard, basesBilan Exemples simples de programmes non lin´eaires (2) min?ni=1cixi x i?

R∩[l1,u1]∩[l2,u2],(i= 1,...,n)

min ?ni=1cixi x 1=x2 oux1=x3 x i?R,(i= 1,...,n) ExemplesProgramme lin´eaireR´esolution graphiquePoints extrˆemesForme standard, basesBilan

Forme normale d"un programme lin´eaire

Tout programme lin´eaire peut s"´ecrire sousforme normale. max ?ni=1cixi x i≥0,xi?R,(i= 1,...,n)

Si on a une variablexi?R, on introduitx+

i≥0 etx- i≥0 et on posexi=x+ i+x- i. ExemplesProgramme lin´eaireR´esolution graphiquePoints extrˆemesForme standard, basesBilan

Sommaire

Introduction par l"exemple

Programme lin´eaire

R´esolution graphique

Repr´esentation graphique d"un PL

R´esolution graphique

Points extrˆemes

Forme standard, bases

Bilan ExemplesProgramme lin´eaireR´esolution graphiquePoints extrˆemesForme standard, basesBilan

R´esolution graphique

On dispose d"un outil (la PL) pour mod´eliser des probl`emes •Comment r´esoudre les probl`emes `a l"aide de la PL? •Plusieurs algorithmes existent, dont le simplexe (prochain cours)

•Pour des probl`emes avec deux variables, on peut r´esoudregraphiquement (aide `a comprendre la structure du probl`eme)

ExemplesProgramme lin´eaireR´esolution graphiquePoints extrˆemesForme standard, basesBilan

Repr´esentation graphique

max 4xA+ 5xB x x x

A,xB≥0

x xAx B ExemplesProgramme lin´eaireR´esolution graphiquePoints extrˆemesForme standard, basesBilan

Repr´esentation graphique

max 4xA+ 5xB x x x

A,xB≥0

xAx B ExemplesProgramme lin´eaireR´esolution graphiquePoints extrˆemesForme standard, basesBilan

Repr´esentation graphique

max 4xA+ 5xB x x x xAx B x ExemplesProgramme lin´eaireR´esolution graphiquePoints extrˆemesForme standard, basesBilan

Repr´esentation graphique

max 4xA+ 5xB x x x

A,xB≥0

xAx B x ExemplesProgramme lin´eaireR´esolution graphiquePoints extrˆemesForme standard, basesBilan

Terminologie

Solution :

affectation de valeurs aux variables

•Solution r´ealisable :solution r´ealisable si les valeurssatisfont l"ensemble descontraintes

•R´egion r´ealisable :ensemble des solutionsr´ealisables. xAx B x x= (80,150) ExemplesProgramme lin´eaireR´esolution graphiquePoints extrˆemesForme standard, basesBilan

Terminologie

Solution :

affectation de valeurs aux variables

•Solution r´ealisable :solution r´ealisable si les valeurssatisfont l"ensemble descontraintes

•R´egion r´ealisable :ensemble des solutionsr´ealisables. xAx B x ExemplesProgramme lin´eaireR´esolution graphiquePoints extrˆemesForme standard, basesBilan

R´esolution graphique

Max 4xA+ 5xB

x x x

A,xB≥0

xAx B x ExemplesProgramme lin´eaireR´esolution graphiquePoints extrˆemesForme standard, basesBilan

R´esolution graphique

Max 4xA+ 5xB

x x x

A,xB≥0

x

4xA+ 5xB= 10004xA+ 5xB= 22004xA+ 5xB= 2900

4xA+ 5xB= 0x

Ax B ExemplesProgramme lin´eaireR´esolution graphiquePoints extrˆemesForme standard, basesBilan

R´esolution graphique

Max 4xA+ 5xB

x x x

A,xB≥0

x

4xA+ 5xB= 22004xA+ 5xB= 2900

4xA+ 5xB= 04xA+ 5xB= 1000xAx

B ExemplesProgramme lin´eaireR´esolution graphiquePoints extrˆemesForme standard, basesBilan

R´esolution graphique

Max 4xA+ 5xB

x x x

A,xB≥0

x

4xA+ 5xB= 2900

4xA+ 5xB= 04xA+ 5xB= 10004xA+ 5xB= 2200

x Ax B ExemplesProgramme lin´eaireR´esolution graphiquePoints extrˆemesForme standard, basesBilan

R´esolution graphique

Max 4xA+ 5xB

x x x

A,xB≥0

x

4xA+ 5xB= 04xA+ 5xB= 10004xA+ 5xB= 22004xA+ 5xB= 2900

x Ax B ExemplesProgramme lin´eaireR´esolution graphiquePoints extrˆemesForme standard, basesBilan

Existence d"une solution (optimale)

Quatre possibilit´es

minx+ 2y x+y≥3 x,y≥0

Une solution optimale unique.

?x ?y ExemplesProgramme lin´eaireR´esolution graphiquePoints extrˆemesForme standard, basesBilan

Existence d"une solution (optimale)

Quatre possibilit´es

maxx+ 2y x+y≥3 x,y≥0

Solution non born´ee.

?x ?y ExemplesProgramme lin´eaireR´esolution graphiquePoints extrˆemesForme standard, basesBilan

Existence d"une solution (optimale)

Quatre possibilit´es

maxx+ 2y x+y≥3 x,y≥0

Pas de solution.

?x ?y ExemplesProgramme lin´eaireR´esolution graphiquePoints extrˆemesForme standard, basesBilan

Existence d"une solution (optimale)

Quatre possibilit´es

maxx x+y≥3 x,y≥0

Infinit´e de solutions.

?x ?y ExemplesProgramme lin´eaireR´esolution graphiquePoints extrˆemesForme standard, basesBilan

Sommaire

Introduction par l"exemple

Programme lin´eaire

R´esolution graphique

Points extrˆemes

Points extrˆemes et convexit´e

Algorithme g´eom`etrique

Forme standard, bases

Bilan ExemplesProgramme lin´eaireR´esolution graphiquePoints extrˆemesForme standard, basesBilan

Notion de point extrˆeme

Proposition

S"il en existe, il y a toujours

une solution optimale sur un sommet (point extrˆeme) de la r´egion r´ealisable

Corollaire

Pour trouver l"optimum, il

"suffit" d"examiner les points extrˆemes de la r´egion r´ealisable x

4xA+ 5xB= 04xA+ 5xB= 10004xA+ 5xB= 22004xA+ 5xB= 2900

x Ax B ExemplesProgramme lin´eaireR´esolution graphiquePoints extrˆemesForme standard, basesBilan

Poly`edres et points extrˆemes (1)

D´efinition

Unpoly`edre convexeest l"ensemble des solutions d"un syst`eme fini d"in´egalit´es lin´eaires. L"ensemble des solutions admissibles d"un PL est donc un poly`edre convexe. On s"int´eressera dans un premier temps aux poly`edresborn´es.

Rappel : S est convexe si

?x,y?S,?λ?[0,1],λx+ (1-λ)y?S.quotesdbs_dbs28.pdfusesText_34
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