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.
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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
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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 –
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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.
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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
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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
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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.
Modèles de Recherche Opérationnelle
Fabian Bastin
bastin@iro.umontreal.ca Département d"Informatique et de Recherche OpérationnelleUniversité de Montréal
IFT-1575
Hiver 2010
http://www.iro.umontreal.ca/~bastinLa présente version du syllabus s"inspire des notes de Patrice Marcotte, Bernard Gendron, ainsi que des livres
Introduction to Operational Research[1] etThe Basics of Practical Optimization[3].Le présent document peut être modifié et redistribué à des fins non commerciales, sous conditions d"être diffusé
sous les même conditions. Photographie de couverture: viaduc de Millau, France. cFabian Bastin, 2006
Table des matières
1 Introduction1
1.1 Les origines de la recherche opérationnelle . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
11.2 La nature de la recherche opérationnelle . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
11.3 Modélisation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
21.4 Algorithmes et logiciels . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
51.4.1 Un exemple avec GAMS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
51.5 Notes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
62 Programmation linéaire7
2.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
72.2 Modèle général de programmation linéaire . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
92.3 Terminologie de base . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
102.4 Hypothèses . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
112.5 La méthode du simplexe . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
162.5.1 Solution de base . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
172.5.2 Interprétations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
192.5.3 Critère d"optimalité . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
202.5.4 Adaptation à d"autres formes de modèles . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
232.5.5 Obtention d"une base admissible initiale . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
232.5.6 Variables à valeurs quelconques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
252.6 Dualité . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
252.6.1 Motivation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
252.6.2 Analyse de sensibilité . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
272.7 Notes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
293 Programmation non linéaire31
3.1 Fonctions convexes et concaves . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
313.1.1 Ensembles convexes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
323.2 Algorithmes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
353.2.1 L"algorithme du simplexe dans le cas non-linéaire . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
353.2.2 Optimisation sans contrainte . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
363.2.3 Méthode de la bissection . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
363.2.4 Méthode du gradient . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
373.2.5 Optimisation sous contraintes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
383.2.6 Conditions d"optimalité . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
383.3 Notes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
404 Programmation mixte entière 41
4.1 Présentation générale . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
414.2 Contraintes mutuellement exclusives . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
444.2.1 Deux contraintes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
444.2.2Kcontraintes parmiN. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .45
4.2.3 Fonction ayantNvaleurs possibles . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .45
iii ivTABLE DES MATIÈRES4.2.4 Objectif avec coûts fixes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
464.2.5 Variables entières en variables 0-1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
474.2.6 Problème de recouvrement . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
494.3 Stratégies de résolutions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
504.3.1 Relaxation linéaire . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
504.3.2 Approche par énumération . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
524.3.3 Les hyperplans coupants (méthode de coupe) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
574.4 Modélisation avec GAMS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
584.5 Exercices . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
624.6 Notes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
625 Réseaux63
5.1 Graphes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
635.1.1 Graphe orienté . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
635.1.2 Graphe non orienté . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
635.1.3 Transformations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
645.1.4 Chemins et circuits . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
645.1.5 Connexité . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
645.2 Problème du chemin le plus court - algorithmes de corrections d"étiquettes . . . . . . . . . . . . . . .
655.2.1 Algorithme de Dijkstra . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
655.3 Flot dans un réseau . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
675.3.1 Réseau . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
675.3.2 Modèle de flot . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
675.3.3 Algorithme de Bellman-Ford . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
685.3.4 Modèle du chemin critique (PERT/CPM) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
685.4 Problème de l"arbre partiel minimum . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
695.4.1 Algorithme de Prim (1957) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
705.5 Problème du flot maximum . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
705.5.1 Algorithme de Ford-Fulkerson . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
725.5.2 Flot maximum - Coupe minimum . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
745.6 Problème de flot minimum . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
765.7 Notes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
766 Modèles stochastiques77
6.1 Concepts de base . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
776.2 Variable aléatoire . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
786.2.1 Variables aléatoires discrètes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
796.2.2 Variables aléatoires continues . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
796.2.3 Espérance mathématique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
796.2.4 Variance . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
806.3 Loi de probabilité . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
806.3.1 Loi de Bernouilli . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
806.3.2 Loi uniforme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
806.3.3 Loi de Poisson . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
816.3.4 Loi exponentielle . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
816.4 Modèles stochastiques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
816.4.1 Processus stochastiques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
816.4.2 Chaînes de Markov . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
826.5 Notes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
83TABLE DES MATIÈRESv
7 Programmation dynamique85
7.1 Principe d"optimalité de Bellman . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
857.2 Affectation de ressources . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
887.3 Programmation dynamique déterministe et plus court chemin . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
907.4 Cas probabiliste . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
907.5 Notes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
928 Simulation93
8.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
938.2 Files d"attente . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
938.2.1 Concepts de base . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
938.2.2 ModèleM=M=1. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .94
8.3 Simulation à événements discrets . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
968.4 Notes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
96Annexe99
8.5 Logiciels d"optimisation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
998.5.1 IOR Tutorial . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
998.5.2 GAMS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
998.5.3 Autres logiciels . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1058.6 Notes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
105Bibliographie105
viTABLE DES MATIÈRESChapitre 1
Introduction
1.1 Les origines de la recherche opérationnelle
Si la recherche opérationnelle, en abrégé RO, est aujourd"hui présente dans la plupart des domaines civils, ses
racines sont habituellement attribués aux services militaires. La seconde guerre mondiale, de part son envergure,
créa une besoin urgent d"allouer de manière efficace des ressources limitées aux différentes opérations militaires
et aux activités au sein de chaque opération. En particulier, l"organisation militaire britannique, puis américaine,
mis à contribution un grand nombre de scientifiques pour gérer ces allocations, et s"occuper d"autres problèmes
stratégiques et tactiques. Ce faisant, ils furent appelés à poursuivre des recherches sur des opérations (militaires),
et constituèrent les premières équipes de RO. Leurs efforts furent signifactifs dans la marche vers la victoire, par
exemple en ce qui touche l"utilisation du radar, nouvellement développé. Ces succès encouragèrent la poursuite de
l"utilisation de la RO dans d"autres domaines. La croissance importante de l"industrie d"après-guerre entraîna des
problèmes, causés par la complexité croissante et la spécialisation dans les organisations, problèmes en fait proches
de ceux présent lors du conflit. Au début des années 1950"s, la RO avait pénétré une multitude d"organisations
commerciales, industrielles, et gouvernementales. Et ce n"était que le début.Au moins deux autres facteurs ont joué un rôle clé dans la croissance rapide de la RO. Tout d"abord, des
progrès substantiels ont été obtenus très tôt afin d"améliorer les techniques de RO. Ces techniques, dans leur mise
en pratique, furent soutenues par l"essor des outils informatiques.1.2 La nature de la recherche opérationnelle
"Rechercher sur des opérations" touche tous les problèmes reliés à la conduite et à la coordination des opérations
(activítés) au sein d"une organisation. Cette organisation peut représenter des domaines très divers: l"industrie
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