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Sujet 5: Dualité --- faible et forte

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Programmation linéaire et dualité. – Définition du dual d'un programme linéaire. – Théorème de dualité forte. • Algorithmes primal et dual du simplexe.



Quelques compléments de dualité.

On ne se situe pas forcément en dimension finie. Définition 1.8 x est un vecteur isotrope si ?(x)=0. On appelle l'ensemble des vecteurs isotropes le cône 



Chapitre 4 : Dualité en programmation linéaire

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Le théor`eme de dualité : Poincaré aux prises avec les symétries

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Définition 4 3 1 Un point (¯x ¯y) ? A × B est un point de selle du Lagrangien L si L(¯x y) ? L(¯x ¯y) ? L(x ¯y) ?x ? A ?y ? B Exemple 4 3 1 Le 



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Définition : Un hyperplan de est un s e v tq dim + 1 = dim (1) Prop : Les hyperplans sont les noyaux des formes linéaires non nulles



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1 La dualité Par définition de la fonction d'utilité indirecte v(p R) = U(x(p R)) Par définition de la demande hicksienne : x? = h(p0

  • Qu'est-ce que la dualité en recherche opérationnelle ?

    La dualité, c'est la théorie qui nous permet de trouver avec confiance une solution optimale d'un programme linéaire. Si on a une solution réalisable qui n'est pas optimale, la dualité nous donne la capacité de savoir pourquoi cela n'est pas optimale.
  • Comment calculer la dualité ?

    Le dual est max z = bty, Aty ? c, y ? 0. min z = ctx, (At)tx ? b, x ? 0. ?? min z = ctx, Ax ? b, x ? 0. Donc, le dual du dual est le primal.
  • C'est quoi un programme dual ?

    Par définition, le programme dual est un programme linéaire consistant à minimiser une fonction économique dans un domaine défini par des contraintes sous forme d'inéquations de type inférieures ou égales (?).
  • Le primal a une solution optimale est le dual a aussi une solution optimale. Le primal est non-borné est le dual est irréalisable. Le dual est irréalisable est le primal est non-borné. Tous les deux probl`emes sont irréalisables.

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

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 tt t t t 00 15105

602030

25520
s.c. 96min
21
21
21
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21
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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