Module 06 - Leçon 03 : La méthode du simplexe
Leçon 0603C La programmation linéaire 2 le simplexe doc 1/5 Bernard Auge – Alexandre Vernhet Module 06 - Leçon 03 : La méthode du simplexe 1 - Principe Lorsque nous sommes en présence de plus de deux produits, la méthode du simplexe est la seule
Méthode du simplexe - Université Laval
Méthode du simplexe Introduction, définitions et notations préliminaires, théorèmes fondamentaux, algorithme (primal) du simplexe, détermination de toutes les solutions optimales et des solutions réalisables "proches" de l'optimum, interprétation géométrique de la méthode du simplexe, solution de base réalisable initiale, convergence et
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
1 Méthode du simplexe et son analyse
Méthode du simplexe – forme algébrique • Les contraintes constituent un système de 3 équations comportant 5 variables Exprimons 3 des variables en fonction des 2 autres: u = 30 – 5x – 3y p = 24 – 2x – 3y h = 18 – 1x – 3y z = 0 – 8x – 6y • En fixant x et y nous retrouvons les valeurs des autres variables
Chapitre 3 Méthode du simplexe - Université Laval
6 CHAPITRE 3 MÉTHODE DU SIMPLEXE Onobservequeladernièrelignes’écrit 1=3 x 1 2=3 x 4 z = 2 ()z = 2+1=3 x 1 2=3 x 4: Etantdonnéquelesvariablehors-basevérifiex 1 = x 4 = 0,onaquez = 2 quiestla
Optimisation linéaire - EPFL
simplexe Une itération de la méthode du simplexe : 1 Soit une base B=[A B(1), ,A B(m)] et x une solution de base admissible associée à B 2 Calculer les coûts réduits pour chaque indice j hors base: cj = c j - cTB B-1 Aj S’ils sont tous non négatifs, la solution courante est optimale STOP Algorithme du simplexe Michel Bierlaire 34
Chapitre I : Programmation linéaire
La renommée de la programmation linéaire remonte en effet aux années cinquante quand G B Dantzig découvrit lalgorithme du simplexe, principal outil de résolution des programmes linéaires Limportance de la programmation linéaire est liée aux facteurs suivants :
Programmation linéaire
la programmation linéaire Nous étudierons 3 méthodes pour résoudre les différents types de problèmes de programmation linéaire; la première est basée sur une résolution graphique, elle est donc limitée à 2 ou 3 variables La deuxième méthode est plus algébrique et elle justifiera la troisième qui porte le nom de
1 Programmation linéaire - Bernard Desgraupes
1 Programmation linéaire Corrigé ex 1 : Méthode du simplexe Programme 1 8 >> >> >> < >> >> >>: Max(x 1 + 2x 2) x 1 + 3 2 21 x 1 + 3x 2 18 x 1 2 5 x 1 et x 2 0 On introduit des variables d’écart, ce qui conduit aux équations suivantes pour les contraintes du problème : 8 >< >: x 1 + 3 2 + 3 = 21 x 1 + 3x 2 + x 4 = 18 x 1 x 2 + x 5 = 5
Simplexe forme Tableau Exercice corrigés x 2 x - x
Simplexe forme Tableau Exercice corrigés Exercice N° 1 : Soit le problème de Programmation linéaire suivant : Max Z = 3x1 + 2x2 x1 + 2x2
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Méthode du simplexe
Introduction, définitions et notations préliminaires, théorèmesfondamentaux, algorithme (primal) du simplexe, déterminationde toutes les solutions optimales et des solutions réalisables"proches" de l'optimum, interpréta
tion géométrique de la méthode du simplexe, solution de base réa lisable initiale, convergence etimplantation de l'algorithme du simplexe, méthode révisée dusimplexe (relation entre deux bases successives, forme réviséede l'algorithme du simplexe), propriétés des multiplicateurs dusimplexe, variante du simplexe
pour problème avec variables bornées.Introduction
Si un problème de programmation linéaire admet au moins unesolution réalisable optimale finie, il existe au moins une solutionréalisable optimale de base.Puisque le nombre de solutions réal
isables de base est fini, comme le nombre de bases elles-mêmes, et que l'on sait calculer ces solutions, le problème est entièrement réso lu du point de vue théorique.En pratique, la méthode qui consisterait à
résoudre tous les systèm
es donnant une solution de base est e xclure car elle conduit à u n volume considérable de calculs.Le nombre total de bases pour un système à méquations et n
inconnues croît rapidement. Si toutes les sous-matrices d'ordre métaient régulières, ce nombre
serait égal à n mExemple :
Un problème comportant 10 équations et 20 inconnues, le calcul detoutes les solutions de base pourra
it ainsi exiger la résolution d'env.250,000 systèmes de dix équations à
d ix inconnues.Plusieurs de ces calculs seraient ef
fectués inutilement car, certains systèmes d'ordre m n'ont aucune solution , et les solutions comportant des valeurs négatives des variables sont à r ejeter.La considération des seules solution
s de base ne permet pas de mettre en évidence l'existence d'une solution optimale infinie.Introduction à
l a méthode du simplexeLa méthode du simplexe est un
e procédure itérative permettantd'effectuer une exploration dirigée de l'ensemble des solutionsréalisables de base.L'application de la méthode nécessi
te la connaissance d'une solution réalisable de base, au départ.La méthode consiste à calcule r à c haque itération un programme (une solution réalisable) "voisin» de celui qui vient d'être calculé e t "au moins aussi bon» que celui-ci.On peut aussi s'assurer, moyennant certaines précautions, que lamême base ne puisse jamais apparaît
re dans deux itérations distinctes, ce qui suffit à a ssurer la convergence du procédé.Intérêt de la méthode du simplexe
Converger vers une solution
de base réalisable optimale si elle existe, vérifier la compatibilité des équations ou la redondance du système savoir si le problème est possible ou non et, dans l'affirmative, trouver une solution réalisable de base initiale mettre en évidence l'absence de so lution réalisable optimale finie.Définitions et notations préliminaires
Considérons un problème de programmation linéaire sous sa forme standard: Min z = c t x sujet à A x b x 0 où x, c n , b m , A est une matrice de dimension m x n (m n) de rang m.Lorsque nous considérerons une base
B de ce système, les m vecteurs
colonnes de A constituant une telle base conserveront l'indice decolonne qu'ils avaient originellement dans A, quel que soit l'ordredans lequel ils sont placés pour constituer B.L'ensemble de ces indices rangés dans l'ordre des colonnes de B seradésigné
p ar I = {j 1 , j 2 , ..., j m