Examens avec Solutions Recherche opérationnelle
Corrigé de l'examen de la session normale. Recherche opérationnelle. Semestre 6 Filière Economie et Gestion Ensembles : 2 et 3 M .ATMANI. Exercice 1. 1°) le
- Exercices de TD - 1 Modélisation.
Le but de cet exercice est la recherche d'une stratégie mixte optimale pour le jeu de Morra. 2. Page 3. FLIN606 Prog. linéaire 2011/2012. 1 MOD ÉLISATION. a
Livret dexercices Théorie des Graphes et Recherche Opérationnelle
29 août 2016 Donnez la modélisation par graphe. Quel est le problème formel ? Donnez la solution. 6.6 Publication des bancs. Soit M la matrice d'adjacence d' ...
Recherche opérationnelle
La recherche opérationnelle (aussi appelée “aide `a la décision”) peut être Modéliser cet exercice de façon `a pouvoir répondre aux questions suivantes :.
RECHERCHE OPERATIONNELLE
RECHERCHE OPERATIONNELLE – L3 GESTION – M. MEGHRAOUI – SEMESTRE 2. 26. Application numéro 8 : EXERCICES AUTO CORRIGES. Page 21. RECHERCHE OPERATIONNELLE – L3
Introduction à loptimisation et la recherche opérationnelle (2017
21 sept. 2018 Modélisation – corrigé (21 septembre 2018). Solution de la question 1 ... Note : Cette exercice est une version simplifiée du problème réel de ...
Modélisation mathématique en écologie : cours et exercices corrigés
d'images et du signal finance
MODÉLISATION MATHÉMATIQUE EN ÉCOLOGIE
Cours et exercices corrigés. Pierre Auger. Directeur de recherche à l'Institut d'images et du signal finance
GRAPHES - EXERCICES CORRIGES Compilation réalisée à partir
Le but de cet exercice est de rechercher la limite de la suite (an) en utilisant deux méthodes différentes. Première méthode : graphe probabiliste. Pour
Recherche opérationnelle
Exercice d'application. Exercice d'application - corrigé : 1). Variables de décision : x1 : quantité de produits P1 fabriqués x2 : quantité de produits P2
- Exercices de TD - 1 Modélisation.
Modéliser le probl`eme sous forme d'un programme linéaire en nombres entiers. Le but de cet exercice est la recherche d'une stratégie mixte optimale ...
Recherche Opérationnelle:
Recherche Opérationnelle: Notes de cours et exercices corrigés ... permettent de modéliser des processus dans lesquels une réalisation dépend de la ...
Introduction `a la recherche opérationnelle
13 juil. 2017 La recherche opérationnelle (RO) est la discipline des ... parcours est impossible – en procédant `a une modélisation subtile par des mots.
Recherche opérationnelle
1.2 Modélisation d'un programme linéaire . 1.3.6 Exercices . ... La recherche opérationnelle trouve son origine au début du XXe si`ecle dans l'étude de ...
Processus stochastiques et modélisation (Cours et exercices
Processus stochastiques et modélisation Informations utiles (examens corrigés ...) : ... (d) Ici
GRAPHES - EXERCICES CORRIGES Compilation réalisée à partir
Le but de cet exercice est de rechercher la limite de la suite (an) en utilisant deux méthodes différentes. Première méthode : graphe probabiliste. Pour tout
COURS DINITIATION A LA RECHERCHE OPERATIONNELLE
La modélisation en recherche opérationnelle sert à transformer un Exercice. Une entreprise prépare trois types de boites de fruits :.
Modelisation et resolution de problemes doptimisation combinatoire
11 mai 2005 pour m'avoir enseigné mes premiers cours de Recherche Opérationnelle à l'Institut Supérieur d'Informatique de Modélisation et leurs ...
MODÉLISATION MATHÉMATIQUE EN ÉCOLOGIE
Cours et exercices corrigés Directeur de recherche à l'Institut de Recherche ... d'images et du signal finance
Modèles de Recherche Opérationnelle
Département d'Informatique et de Recherche Opérationnelle 4.5 Exercices . ... Au-delà de la modélisation la résolution de problèmes de recherche ...
[PDF] Examens avec Solutions Recherche opérationnelle
Corrigé de l'examen de la session normale Recherche opérationnelle Semestre 6 Filière Economie et Gestion Ensembles : 2 et 3 M ATMANI Exercice 1
[PDF] - Exercices de TD - 1 Modélisation - LIRMM
Exercice 1 - Piles Une manufacture de piles désire ajouter deux nouveaux produits `a son catalogue : la Everlast III et la Xeros dry-cell
Recherche Opérationnelle: Cours et Exercices Corrigés PDF
Chapitre 1 : Modélisation et Résolution graphique des problèmes d'optimisation · Chapitre 2 : Méthode du Simplexe · Chapitre 3 : Variante du Simplexe: Méthode des
Modélisation méthode graphique et algorithme du Simplexe
Corrigés des exercices 5 page 18 + 4°) de l'exercice 10 page 22 + Exercice 1 Exercices corrigés 1 pdf Recherche Opérationnelle-exercices-ordon
3 séries corrigés Recherche Opérationnelle - Cours fsjes
19 déc 2016 · corrigé recherche pdf Exercices corrigés recherche opérationnelle Serie 1: Traduction des problèmes en langage mathématique
Exercices corrigés recherche opérationnelle par wwwcoursdefsjes
corrigé recherche opérationnelle simplexe pdf exercices corrigés modélisation recherche opérationnelle modélisation exercices corrigés pdf recherche
TD et Exercices Corrigés Recherche Opérationnelle S5 PDF
9 déc 2019 · Ce domaine fait largement appel au raisonnement mathématique (logique probabilités analyse des données) et à la modélisation des processus Il
[PDF] Recherche opérationnelle - LMPA
1 2 Modélisation d'un programme linéaire 1 3 6 Exercices La recherche opérationnelle trouve son origine au début du XXe si`ecle dans l'étude de
[PDF] RECHERCHE OPERATIONNELLE - FORPROS
Faure R Lemaire B Picouleau C Précis de Recherche Opérationnelle Dunod 2009 6e édi- Application numéro 8 : EXERCICES AUTO CORRIGES
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 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
96quotesdbs_dbs33.pdfusesText_39
[PDF] formulation variationnelle exercices corrigés pdf
[PDF] pecheur d'islande film
[PDF] madame chrysanthème
[PDF] pecheur d'islande film 1996
[PDF] ramuntcho
[PDF] aziyadé
[PDF] cours modélisation et simulation des systèmes pdf
[PDF] différence entre modélisation et simulation
[PDF] modélisation et simulation cours
[PDF] modélisation et simulation cours informatique
[PDF] modélisation et simulation pdf
[PDF] pierre et jean résumé court
[PDF] pierre et jean personnages
[PDF] fonction affine activité
