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174 EXERCICES SUPPLÉMENTAIRES — PARTIE II

Programmation linéaire Sujets du chapitre ‚ Observations sur la géométrie du problème ‚ Condition d’optimalité ‚ Déduction de l’algorithme du simplexe ‚ Théorie de la dualité linéaire ‚ Dégénérescence ‚ Aspects numériques 179



Dualité en Programmation Linéaire Algorithmes primal et dual

Dualité et programmation linéaire 17 1- Montrer que : R ∀ R rsatisfaisant les contraintes de (P) ∀ R rsatisfaisant les contraintes de (D) 1- Ecrire le dual lagrangien de (P) avec y= 0 comme variables duales 2- Donner les conditions sur y telles que ce dual lagrangien ait une valeur>-



Optimisation linéaire - EPFL

• En programmation linéaire, on arrive à trouver p* pour que g(p*) = c Tx* Dualité Michel Bierlaire 21 Le problème dual • Si on choisit p* comme prix pour le problème relaxé, il n’y a plus aucun intérêt à violer les contraintes • Résoudre le problème relaxé est donc équivalent à résoudre le problème primal



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5 Dualité en programmation linéaire Illustration de la notion • Considérons une entreprise Problème de programmation linéaire avec inégalités



Unité D Programmation linéaire Corrigé

problèmes de programmation linéaire » peuvent être utilisées dans les tests et les examens Exercice 1 : Problèmes préliminaires - corrigé Ces problèmes ont été conçus pour être effectués par les élève à l'aide de feuilles de calcul Ils donnent aux élèves un aperçu de l'unité



Dualite´ - Page daccueil / Lirmmfr / - lirmm

LPSIL Ann´ee 2007-2008 TD MathOpt - Feuille 3 - Correction Dualite´ Correction de l’exercice 1 a) Le programme sous forme standard: Maximiser 2x1 + 3x2 + 2x3 + 3x4 Sous les contraintes :



Exercices de Programmation Lin´eaire – Mod´elisation

Exercices de Programmation Lin´eaire – Simplexe Primal – exercice 1 : R´esoudre le programme lin´eaire suivant par la m´ethode du simplexe Max z =5x1+6x2+9x3+8x4 s c x1+2x2+3x3+ x465 x1+ x2+2x3+3x463 x1, x2, x3, x4>0 – en faisant entrer en base la variable hors base dont le couˆt r´eduit est le plus grand



1 Programmation linéaire

x 1 x 2 x 3 x 4 x 5 1 3 1 0 0 21 x 3-1 3 0 1 0 18 x 4 1 -1 0 0 1 5 x 5-1 -2 0 0 0 0 La variable entrante est x 2 qui 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



Programmation linéaire - African Virtual University

programmation linéaire et de savoir interpréter la solution qui en résulte Expliquer ce qu’est la dualité et décrire son rôle dans la recherche de solutions de problèmes de programmation linéaire Expliquer les buts d’une analyse de sensibilité pour une solution donnée à un problème de programmation linéaire

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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 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17

2 Dualité 19

Main d"oeuvre et équipements . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 Trois techniques de production . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21

Production en heures-machines . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 221 Programmation linéaire

Corrigé ex. 1 : Méthode du simplexe

Programme 1

8 >>>>>:Max(x1+ 2x2) x

1+ 3x221

x1+ 3x218 x 1x25 x

1etx20

On introduit des variables d"écart, ce qui conduit aux équations suivantes pour les contraintes du problème : 8>< :x

1+ 3x2+x3= 21

x1+ 3x2+x4= 18 x

1x2+x5= 5

Le premier tableau du simplexe s"écrit :

1 x

1x2x3x4x51 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 :

x

1x2x3x4x52 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 :

Min

13=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 : x

1x2x3x4x51 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= 15quotesdbs_dbs2.pdfusesText_3