LES ÉTAPES DE LALGORITHME DU SIMPLEXE
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
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
1 Programmation linéaire Algorithme du simplexe Résolution de
3-Le tableau suivant est–il le dernier et pourquoi ? Si oui donner la solution optimale de (P) et son coût. Question 1. On met le programme linéaire (P)
Chapitre 3 Méthode du simplexe
nous savons que la solution optimale du problème d'optimisation linéaire ... Le principe de la méthode du simplexe est d'éviter de calculer tous les.
Programmation linéaire. Méthode du simplexe.
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Méthode du simplexe
Si un problème de programmation linéaire admet au moins une solution réalisable optimale finie il existe au moins une solution réalisable optimale de base.
LA PROGRAMMATION LINEAIRE : RESOLUTION ANALYTIQUE
Dans cette leçon nous abordons un algorithme de résolution d'un problème de programmation linéaire : l'algorithme du simplexe.
Programmation linéaire -- suite - Cas limites du simplexe
Apr 6 2007 Cas limites de la programmation linéaire. Limites de l'algorithme du simplexe. Solution unique. Solution multiple. Solutions non bornées.
L'algorithme du simplexe - HEC Montréal
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
Programmation linéaire - Méthodes et applications
A une certaine itération du simplexe nous disposons d’une solution de base x B lié à un choixB devariablesdebase Ensuiteils’agitdepivoterversunesolutiondebaseadjacente quidoitêtreadmissible Lecritèreduquotientassurequelanouvellesolutiondebasesera admissible Ene?etnotonsparj lacolonnedepivotdel’étape1etpari
1 INTRODUCTION 2 AJOUT DES VARIABLES ARTIFICIELLES 3 L
simplexe en deux étapes La première étape dite Phase 1 consiste à éliminer les variables artificielles de la base (ou au moins à les rendre nulles) Si tel est le cas la phase II débute avec le dernier tableau de la phase I L’algorithme se poursuit en examinant des solutions réalisables de base au problème original selon les
174 EXERCICES SUPPLÉMENTAIRES — PARTIE II
sation sous contraintes linéaires s’appuie sur l’algèbre linéaire et l’analyse convexe L’èremoderned’optimisationmathématiqueoriginedestravauxdeGeorgeBernardDant-zig sur la programmation linéaire à la ?n des années 1940 Le chapitre 4 en présente les résultats principaux
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Programmation linéaire Algorithme du simplexe Résolution de programmes linéaires par la méthode des tableaux du simplexe Soit le programme linéaire : max????=2????1+????2 Sous les contraintes x 1 0 x 2 0 et {????1?????2?3 ????1+22?6 ?????1+2????2?2 1-Rajouter les variables d’écart (positives ou nulles)
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.
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.
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.
Quels sont les sommets de la programmation linéaire ?
On a le graphique de trois régions colorées correspondant aux contraintes. La région de chevauchement est le quadrilatère marron avec un sommet à l’origine. Il s’agit de l’ensemble réalisable pour ce problème de programmation linéaire. D’après le graphique donné, on peut dire que les sommets sont ( 0, 0), ( 0, 4), ( 2, 3), ( 3, 0).
Dualité en Programmation Linéaire
Algorithmes primal et dual du simplexe
Alain Faye
Option 3A
Optimisation 1
1 PlanDualité lagrangienne (rappels)
Programmation linéaire et dualité
DĠfinition du dual d'un programme linĠaire
Théorème de dualité forte
Algorithmes primal et dual du simplexe
Annexes
Interprétation des variables duales
Théorème des écarts complémentaires
2 3Dualité lagrangienne
Dualité lagrangienne
avec ܴܺProblème Primal
Fonction de Lagrange
Fonction duale
Problème Dual
4Dualité lagrangienne
Théorème de dualité
Soit ݔܺכ
et כǡכ tels que:Corollaire
5 6Programmation Linéaire et dualité
796coût
unités 10unités 5C vitamine unités 20unités 30B vitamine unités 5unités 20A vitamine2 elaboratoir1 elaboratoirpoudre de 100g
Il lui faut au moins
25 unités de vitamine A
60 unités de vitamine B
15 unités de vitamine C
Pb du pharmacien ͗ fournir une potion contenant un minimum d'unitĠs en vitamines A, B, C en utilisant les poudres fournies par 2 laboratoires 896coût
unités 10unités 5C vitamine unités 20unités 30B vitamine unités 5unités 20A vitamine2 elaboratoir1 elaboratoirpoudre de 100g
Il lui faut au moins
25 unités de vitamine A
60 unités de vitamine B
15 unités de vitamine C
Pb du pharmacien ͗ fournir une potion contenant un minimum d'unitĠs en vitamines A, B, C en utilisant les poudres fournies par 2 laboratoires tt t t t 00 15105602030
25520s.c. 96min
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xx xx xx xx xx
Quelques solutions
x1 = 3, x2 = 0, z = 18 x1 = 2, x2 = 1, z = 21 Ce sont des solutions sous-optimales donc majorantsde la valeur optimale z* zΎ ч 18Comment obtenir des minorants?
͍ ч zΎ
9Majorants et minorants
3/10 ×la contrainte vit.A7,5 ч 6 dž1+ 3/2 x2ч 6 dž1+ 9 x2= z
Donc 7,5 ч zΎ
3/20 ×vit.A+ 1/10 ×vit.B75ͬ20 н 6 ч 6 dž1+ (15/20 + 2) x2ч 6 dž1+ 9 x2= z
Donc 3,75 н 6 с 9,75 ч zΎ
2/10 ×la contrainte vit.B12 ч 6 dž1+ 4 x2ч 6 dž1+ 9 x2= z
Donc 12 ч zΎ
On sait dèjàque 12 ч zΎ ч 18
Peut-on faire mieux ?
10Généralisons cette approche
Introduisons les variables
yAш0 , yBш0 , yCш025 ч 20 dž1+ 5 x2×yA60 ч 30 dž1+ 20 x2×yB15 ч 5 dž1+ 10 x2×yC
25 yA+ 60 yB+ 15 yCч dž1(20 yA+ 30 yB+ 5 yC) + x2(5 yA+ 20 yB+ 10 yC)
On impose
20 yA+ 30 yB+ 5 yCч 6(1)
5 yA+ 20 yB+ 10 yCч 9(2)
On a alors
25 yA+ 60 yB+ 15 yCч 6 dž1+ 9 x2= z
maximiser 25 yA+ 60 yB+ 15 yCsous contraintes (1) , (2) et avec yAш0 , yBш0 , yCш0 11Résumons
Problème primal (P)
s.c. ൝σୀଵܽݔܾProblème dual (D)
s.c. ൝σୀଵܽݕܿ tt t t t 00 15105602030
25520s.c. 96min
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