[PDF] Dualité en Programmation Linéaire Algorithmes primal et dual du





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Chapitre 3 Méthode du simplexe

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L'algorithme du simplexe - HEC Montréal

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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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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

Dualité en Programmation Linéaire

Algorithmes primal et dual du simplexe

Alain Faye

Option 3A

Optimisation 1

1 Plan

Dualité 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 3

Dualité lagrangienne

Dualité lagrangienne

avec ܴܺ

Problème Primal

Fonction de Lagrange

Fonction duale

Problème Dual

4

Dualité lagrangienne

Théorème de dualité

Soit ݔܺכ

et כǡכ tels que:

Corollaire

5 6

Programmation Linéaire et dualité

7

96coût

unités 10unités 5C vitamine unités 20unités 30B vitamine unités 5unités 20A vitamine

2 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 8

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602030

25520
s.c. 96min
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21
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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 18

Comment obtenir des minorants?

͍ ч zΎ

9

Majorants 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 ?

10

Généralisons cette approche

Introduisons les variables

yAш0 , yBш0 , yCш0

25 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 11

Résumons

Problème primal (P)

s.c. ൝σ௝ୀଵ௡ܽ௜௝ݔ௝൒ܾ

Problème dual (D)

s.c. ൝σ௜ୀଵ௠ܽ௜௝ݕ௜൑ܿ tt t t t 00 15105

602030

25520
s.c. 96min
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