[PDF] Chapitre 3 Méthode du simplexe - Université Laval





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Chapitre 3 Méthode du simplexe

Le principe de la méthode du simplexe est d'éviter de calculer tous les de ne pas changer de notation pour la matrice A et des vecteurs b et c en cours.



Simplexe - Recherche Opérationnelle et Optimisation Master 1 I2L

Cours de recherche opérationnelle Nadia Brauner



LES ÉTAPES DE LALGORITHME DU SIMPLEXE

Un programme linéaire qui contient des contraintes (technologiques) de type est noté (PL). Un programme linéaire qui contient des contraintes 



Modèles de Recherche Opérationnelle

une et une seule solution;. Page 23. 2.5. LA MÉTHODE DU SIMPLEXE. 17. 3. une infinité de solutions. Nous supposerons que toutes les variables sont positives. Le 



FSJES-AC RECHERCHE OPERATIONNELLE Semestre 6 Filière

La méthode du simplexe est un algorithme qui permet la recherche de la solution optimale d'un programme linéaire donné. Dans la partie précédente ( Partie 



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une variable de base (variable sortante). Introduction. Phase 2 – Progression. Méthode des dictionnaires. Finitude du simplexe. Phase 1 – 



COURS DE RECHERCHE OPERATIONNELLE

On a alors recours à une méthode algébrique basée sur un algorithme appelé algorithme du simplexe. I. L'ALGORITHME DU SIMPLEXE a. Notion du point extrême.



Chapitre 4 Dualité

On ajoute les variables d'écart x4x5



Recherche opérationnelle Les démonstrations et les exemples

Recherche opérationnelle. Les démonstrations et les exemples seront traités en cours linéaires en nombre réels est la méthode du Simplex. En théorie.



Graphes et Recherche Opérationnelle

L'algorithme du simplexe est mis en œuvre selon deux méthodes la méthode des dictionnaires et la méthode des tableaux. La premi`ere méthode permet de bien 



Chapitre 3 Méthode du simplexe - Université Laval

a)On applique la procédure d’élimination de Gauss-Jordan autour du pivot situé à l’intersectiondelalignei etdelacolonnej Ensuiteondiviselalignei parlepivot pourlemettreégalà1 b)Onretourneàl’étape1etonrecommence Remarque 3 2 3 Expliquonslecritèreduquotient A une certaine itération du simplexe nous disposons d’une solution



C D - EPFL

la recherche opérationnelle (2017–2018) Professeur : Michel Bierlaire Assistants responsables : Virginie Lurkin et Nikola Obrenovic Algorithme du simplexe – corrigé (20 octobre 2017) On peut alors identi?er la matrice A le vecteur b et le vecteur c : A = 1 1 ?1 0 2 3 0 1 b = 4 18 et c = ?3 4 0 0



Simplexe - Recherche Opérationnelle et Optimisation Master 1 I2L

Algorithme du simplexe Dantzig 1947 Algo it eratif de r esolution de probl eme de programmation lin eaire Principe A partir d’un sommet chercher un sommet voisin qui am eliore l’objectif Propri et e du probl eme Soit x 0 sommet non optimum Alors il existe x un sommet voisin de x0 tel que f(x) >f(x 0) Donc ca marche



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solution de base pour ce système est obtenue de la manière suivante : a) On pose J F I variables égales à 0 Ces variables sont appelées variables hors base (V H B ) b) On résout le système pour les I variables restantes Ces variables sont appelées les variables de base (V B )

Qu'est-ce que la méthode simplexe ?

La méthode de simplexe est une procédure algébrique qui tient compte de ces trois considérations. Pour illustrer cette procédure, supposons que x2 = 0 et S1 = 0. Notre système devient Les variables x1, S2, S3 et S4 (non nulles) sont dites variables de base et les variables S1, x2, (nulles) sont dites variables hors base.

Quel est le principe de résolution de la méthode de Simplexe?

La méthode de simplexe commence par l'identification d'une solution réalisable de base et ensuite, elle essaye de trouver d'autres solutions réalisables de base jusqu’à atteindre à la solution optimale. Ainsi, on doit, tout d’abord, retrouver cette solution réalisable de base.

Qu'est-ce que la recherche opérationnelle?

La recherche opérationnelle (R.O) ou (la science delà décision) est la discipline des méthodes scientifiques utilisable pour élaborer de meilleurs décisions. Elle permet de rationaliser, de simuler, de planifier et d’optimiser l’architecture et le fonctionnement des systèmes de production ou d’organisation.

Comment trouver une solution optimale pour un programme linéaire ?

Ainsi une autre solution optimale peut être trouvée pour notre programme linéaire. Ceci confirme le résultat de la méthode graphique qui indique que ce problème admet un ensemble de solution optimale décrit par le segment [BC]. La solution optimale donnée par le dernier tableau de simplexe correspond au point C.

Chapitre 3 Méthode du simplexe - Université Laval

Chapitre 3

Méthode du simplexe

Comme toujours, on suppose queAune matrice de formatmnetb2Rm. On notera les colonnes deApar[a1;a2;:::;an]. Aussi, on fera l"hypothèse que le rang de la matriceAest

égal à m.

Selon le chapitre précédent, nous savons que la solution optimale du problème d"optimisation

linéairemaxz=ctx; Ax=b; x0:(3.1) se trouve en un sommet de l"ensemble convexe des solutions admissiblesK=fx0jAx= bg. De plus, nous savons que les sommets sont étroitement reliés aux solutions de base admis- sibles. Concrètement, cela signifie que si on choisit une liste de m variables dites de base B=fxj1;xj2;:::;xjmgassociées à des colonnesfaj1;aj2;:::;ajmgqui forment une base de l"espace-colonne, on peut calculer l"unique solution de bases du système Ax B=b en imposant que les variables hors-basexi= 0pour tous lesi6=j1;j2;:::;jm. SixB0, la

solution est admissible et sera appellée solution de base admissible ou réalisable. D"après le

chapitre précédent, la solution de basexBcorrespond à un sommet deK. Par conséquent, il suffit de calculer tous les sommets deKpour trouver la solution optimale.

Mais le nombre de sommets est de l"ordre

n!m!(nm)!ce qui est beaucoup trop pour desnetm relativement grands. Le principe de la méthode du simplexe est d"éviter de calculer tous les sommets. A partir d"un sommet donné, la méthode calculera une suite de sommets adjacents l"un par rapport au précédent et qui améliore la fonction objective.

3.1 Solutions de base adjacentes

Définition

3.1.1 Deux sommetsxetysont dits adjacents si les variables de base ne

diffèrent que d"un seul élément. 1

2CHAPITRE 3. MÉTHODE DU SIMPLEXE

Reprenons le problème modèle du premier chapitre écrit sous la forme canonique maxz= 5x1+ 4x2 x

1+x3= 6

x

1=4 +x2+x4= 6

3x1+ 2x2+x5= 22

x

1;x2;x3;x4;x50

Le sommetx= (4;5;2;0;0)correspond aux variables de basefx1;x2;x3g. De même, le sommety= (6;2;0;2:5;0)est associé aux variables de basefx1;x2;x4g. Les deux sommets sont adjacents ce qui est conforme au graphique de l"ensembleKprojeté dansR2.

Le système s"écrit

2 6

641 0 1 0 0

1=4 1 0 1 0

3 2 0 0 13

7 752
6 6664x
1 x 2 x 3 x 4 x 53
7

7775=2

6 646
6 223
7 75
Pour calculer la solution de base(4;5;2;0;0), il suffit d"extraire les 3 colonnes de la matriceA

et de résoudre le système carré par la méthode d"élimination de Gauss. Toutefois, lorsque que

l"on voudra calculer la nouvelle solution de base(6;2;0;2:5;0), il faudra recommencer l"éli-quotesdbs_dbs7.pdfusesText_5
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