Recherche opérationnelle
On admettra que ces résultats se généralisent `a un programme linéaire `a n variables. 1.3.6 Exercices. §. ¦. ¤. ¥. Exercice 1.
Cahier dexercices corrigés Eric LALLET Jean-Luc RAFFY
1.5 Programmation linéaire : la méthode géométrique . D'ailleurs pour toutes ces recherches et tout l'aspect logistique
1 Programmation linéaire
Document 4 : Corrigé des exercices d'optimisation linéaire On introduit 3 variables positives x1a
Exercice corrigé de recherche opérationnelle pdf
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RÉSOLUTION DE SYSTÈMES À DEUX INCONNUES
les cours de programmation linéaire et de recherche opérationnelle. Solution d'un système d'équations. Soit le système d'équations linéaires.
Programmation Linéaire en nombres entiers MOD 4.4: Recherche
Exercice: Vérifiez que probl`eme est celui du transversal minimum ! 20/23. Page 45. Dual d'un PL en nombre entier.
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1) Citer trois exemples d'application de la recherche opérationnelle. 2) Définir la programmation linéaire. 3) Formuler le programme linéaire correspondant au
1 Programmation Linéaire 2006·2007
Trouvez une solution optimale. (*) Exercice 4.2 Soit le programme linéaire `a résoudre par l'algorithme du simplexe. : ?. ???.
Programmation Linéaire Cours 1 : programmes linéaires
C. Prins et M. Sevaux - Programmation linéaire avec Excel : 55 probl`emes d'optimisation modélisés pas `a Le fabricant cherche `a maximiser son profit.
Recherche Opérationnelle:
Recherche Opérationnelle: Programmation dynamique chaînes de Markov
Introduction Au Cours Recherche Opérationnelle
La programmation linéaire est l’une des plus importantes techniques d’optimisation utilisées en recherche opérationnelle. Ceci est dû à la facilité de la modélisation, à l’efficacité des algorithmes développés et à l’existence sur le marché de nombreux logiciels. La généralisation de micro-informatique a mis la programmation linéaire à la portée de...
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Quels sont les problèmes de la recherche opérationnelle ?
Par exemple, les problèmes d’ordonnancement et de circulation, les problèmes de gestion des stocks et des files d’attente, ou encore ceux que posent la théorie des jeux et la théorie des chaînes de Markov. Ce livre présente de manière claire et concise les principaux aspects de la Recherche opérationnelle.
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.
Qu'est-ce que la programmation lin'eaire?
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 e?cace pour la PL
Comment mettre en oeuvre un algorithme de programmation linéaire ?
Pour mettre en oeuvre cet algorithme, nous devons poser le problème sous une forme "standard" et introduire la notion de "programme de base" qui est l'expression algébrique correspondant à la notion de "point extrême du polyèdre des programmes admissibles" étudiée lors de la programmation linéaire (noté ci-après P.L.).
![1 Programmation linéaire 1 Programmation linéaire](https://pdfprof.com/Listes/18/5661-18MNM1_corr_doc1.pdf.pdf.jpg)
UNIVERSITÉ PARIS OUEST NANTERRE LA DÉFENSE
U.F.R. SEGMI Année universitaire 2012 - 2013
Master d"économie Cours de M. Desgraupes
Méthodes Numériques
Document 4 : Corrigé des exercices d"optimisation linéaire1 Programmation linéaire 1 Méthode du simplexe . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 Raffinerie de pétrole . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 Méthode des variables ajoutées . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 Indices d"octane . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 Fabrique de pièces détachées . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 Plan de production de moteurs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 Excavation et matériaux de carrière . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 172 Dualité 19
Main d"oeuvre et équipements . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 Trois techniques de production . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21Production en heures-machines . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 221 Programmation linéaire
Corrigé ex. 1 : Méthode du simplexe
Programme 1
8 >>>>>:Max(x1+ 2x2) x1+ 3x221
x1+ 3x218 x 1x25 x1etx20
On introduit des variables d"écart, ce qui conduit aux équations suivantes pour les contraintes du problème : 8>< :x1+ 3x2+x3= 21
x1+ 3x2+x4= 18 x1x2+x5= 5
Le premier tableau du simplexe s"écrit :
1 x1x2x3x4x51 3 1 0 021x
3-1 3 0 1 018x
41 -1 0 0 15x
5-1 -2 0 0 00
La variable entrante estx2qui correspond à l"élément le plus négatif de la dernière ligne. La variable sortante se calcule en trouvant le plus petit rapport positif entre la colonne de droite et la colonne dex2(colonne entrante) : Min 213;183 =183 = 6 Doncx4est la variable sortante. La ligne dex4sert de ligne pivot et on exécute une transformation du pivot autour de la valeur 3 (à l"intersection de la ligne dex4et de la colonne dex2).
On obtient le tableau suivant :
x1x2x3x4x52 0 1 -1 03x
3-1/3 1 0 1/3 06x
22/3 0 0 1/3 111x
5-5/3 0 0 2/3 012
Maintenant c"estx1qui entre etx3qui sort car :
Min 32;112=3 =32 Un nouveau pivot autour du nombre 2 (à l"intersection de la ligne dex3et de la colonne dex1) conduit au tableau suivant : x
1x2x3x4x51 0 1/2 -1/2 03/2x
10 1 1/6 1/6 013/2x
20 0 -1/3 2/3 110x
50 0 5/6 -1/6 029/2
Maintenant c"estx4qui entre etx5qui sort car :
Min13=21=6;102=3
=102=3= 15 Un nouveau pivot autour du nombre 2/3 (à l"intersection de la ligne dex5et de la colonne dex4) conduit au tableau suivant : x1x2x3x4x51 0 1/4 0 3/49x
10 1 1/4 0 -1/44x
20 0 -1/2 1 3/215x
40 0 3/4 0 1/417
2 Ce tableau correspond à l"optimum car il n"y a plus de termes négatifs dans la dernière ligne. On obtient donc comme solution :8>>>>>><
>>>>>:x 1= 9 x 2= 4 x 3= 0 x 4= 15 x 5= 0 La première et la troisième contrainte sont saturées.Programme 2
8 >>>>>:Min(x13x2)3x12x27
x1+ 4x292x1+ 3x26
x1etx20
On transforme le problème en une maximisation en changeant le signe de la fonc- tion objectif :Max(x1+ 3x2)
On introduit ensuite les variables d"écart comme ceci : 8>>>< >>:3x12x2+x3= 7 x1+ 4x2+x4= 92x1+ 3x2+x5= 6
x1etx20
Le tableau de départ pour la méthode du simplexe est donc : x1x2x3x4x53 -2 1 0 07x
3-1 4 0 1 09x
4-2 3 0 0 16x
51 -3 0 0 00
La variable entrante estx2qui correspond à l"élément le plus négatif de la dernière ligne. La variable sortante se calcule en trouvant le plus petit rapport positif entre la colonne de droite et la colonne dex2(colonne entrante) : Min 94;63 =63 = 2 Doncx5est la variable sortante. La ligne dex5sert de ligne pivot / on exécute une transformation du pivot autour de la valeur 3 (à l"intersection de la ligne dex5et de la colonne dex2).
Cela conduit au tableau suivant :
3 x1x2x3x4x55/3 0 1 0 2/311x
35/3 0 0 1 -4/31x
4-2/3 1 0 0 1/32x
2-1 0 0 0 16
Cette fois la variablex1entre dans la base et la variablex4sort car : Min115=3;15=3
=35 Le pivot se fait autour de la valeur 5/3 (à l"intersection de la ligne dex4et de la colonne dex1). On obtient alors le tableau suivant : x1x2x3x4x50 0 1 -1 210x
31 0 0 3/5 -4/53/5x
10 1 0 2/5 -1/512/5x
20 0 0 3/5 1/533/5
Il n"y a plus de terme négatif dans la dernière ligne et on est donc à l"optimum. La solution est :8>>>>>><
>>>>>:x1= 3=5
x2= 12=5
x 3= 10 x 4= 0 x 5= 0 La deuxième et la troisième contrainte sont saturées. Il ne faut pas oublier de re- changer le signe de la fonction objectif : la valeur à l"optimum est -33/5 (alors que la case inférieure droite du tableau indique 33/5 car ce tableau correspond à la maximisa- tion def).Corrigé ex. 2 : Raffinerie de pétrole On désigne parx1etx2les quantités de brut 1 et 2 qu"il faut traiter. La fonction objectif est la marge totale, qu"il faut maximiser :Max (3x1+ 4x2)
Les contraintes de production s"expriment sous la forme suivante : 8>< :0;25x1+ 0;35x28250;30x1+ 0;30x2750
0;45x1+ 0;35x21065
qui se simplifient sous la forme suivante : 8>< :5x1+ 7x216500 x1+x22500
9x1+ 7x221300
4 Si on notex3,x4,x5les variables d"écart, les contraintes deviennent : 8>< :5x1+ 7x2+x3= 16500 x1+x2+x4= 2500
9x1+ 7x2+x5= 21300
Les tableaux du simplexe sont successivement :
Tableau 1
x1x2x3x4x55 7 1 0 016500x
31 1 0 1 02500x
49 7 0 0 121300x
5-3 -4 0 0 00
x2entre etx3sort.
Tableau 2
x1x2x3x4x55/7 1 1/7 0 016500/7x
22/7 0 -1/7 1 01000/7x
44 0 -1 0 14800x
5-1/7 0 4/7 0 066000/7
x1entre etx4sort.
Tableau 3
x1x2x3x4x50 1 1/2 -5/2 02000x
21 0 -1/2 7/2 0500x
10 0 1 -14 12800x
50 0 1/2 1/2 09500
Il n"y a plus de terme négatif dans la dernière ligne et on est donc à l"optimum. La solution est :8>>>>>><
>>>>>:x1= 500
x2= 2000
x 3= 0 x 4= 0 x5= 2800
La valeur à l"optimum estf= 9500. La première et le deuxième contrainte sont saturées : les quotas imposés pour l"essence et le gasoil sont atteints. La troisièmeprésente un écart de 140 (le tableau indique 2800 mais cette contrainte avait été divisée
par 20 avant d"être insérée dans le tableau) : cela signifie que le quota de 1065 imposé sur le fuel n"est pas atteint et qu"on fabrique seulement1065140 = 925milliers de m3de fuel.
5 Corrigé ex. 3 : Méthode des variables ajoutées Les deux programmes d"optimisation de cet exercice présentent une difficulté sup- plémentaire pour appliquer la méthode du simplexe : on ne peut pas démarrer le sim-plexe à partir de l"origine (c"est-à-dire à partir du point de coordonnées nulles) car ce
point ne vérifie pas les contraintes. L"origine ne fait pas partie du domaine réalisable. Il faut donc trouver un point de départ dans le domaine réalisable, autrement dit trouver un pointà coordonnées positivesqui vérifie les équations des contraintes. On utilise pour cela la méthode des variables ajoutées. Elle consiste à introduire des va- riables supplémentairesx1;a;x2;a;:::dans les contraintes et à chercher à les annuler. Comme ce sont des variables positives, il suffit d"annuler leur somme et on en fait un problème d"optimisation en fixant comme objectif de minimiser cette somme : Min X jx j;a Il y a autant de variables ajoutées qu"il y a de contraintes.Programme 1
8 >>>:Max(x1x2+x3)3x1+ 2x2+x3= 1
x1x2x3+x4= 3
x1+ 4x2+ 2x32x4= 1
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