Diagnostic Opérationnel

bureaux et de parcs commerciaux à partir de trente-trois implantations en France et quatre dans le reste de l’Europe. En 2010, le groupe a conforté son leadership sur le marché du logement en France. CHIFFRES CLÉS 2 418 M€ (- 19 %) Marge opérationnelle courante Chiffre d’affaires 2010 8,4 % (+ 1,6 point) 108 M€ (- 2 %) Collaborateurs Résultat net part du Groupe 1 440 2 440 M€ (+ 1 %) Logement Chiffre d’affaires 2011 (objectif) Sequana, tour HQE® à Issy-les-Moulineaux

la théorie des options, etc.). Le caractère optimal de ces décisions financières a amené un certain nombre de chercheurs à proposer des techniques de recherche opérationnelle pour résoudre les problèmes inhérents à ces décisions (par exemple, problème de la détermination de la structure optimale du capital). La recherche opérationnelle exploite elle-aussi la notion d'optimum; il sÕagit de la modélisation classique des problèmes de décision. La modélisation classique (ou monocritère) considère certains

éléments de circuit linéaires. B) Exemples de quadripôles Transformateur : (passif) R ie e(t) ve C is vs R’ (passif) Chapitre 4 : Quadripôles, fonctions de transfert, filtres Electrocinétique Page 1 sur 12 Montage à amplificateur opérationnel (A.O) R ve + vs is ie (actif) II Fonction de transfert d’un quadripôle linéaire en ve  Ve e j .t v s  Vs e j .t ie  I e e j .t is  I s e j .t RSF ( ) . A) Fonction de transfert (Transmittance) Définition : H ( j

.......................................................................... 34 Transistor MOSFET à Canal initial .................................................................................................. 35 Chapitre 7 : Amplificateur Opérationnel 1. 2. 3. 4. 5. 6. Amplificateur différentiel .............................................................................................................. 38 Ampli différentiel à deux transistors .............................................

S1MSI302 Programmation Linéaire 2010-2011 PROGRAMMATION LINEAIRE AA-JMC-VL-SM 1 S1MSI302 Programmation Linéaire 2010-2011 1. Introduction a la programmation linéaire : modélisation. 3 1.1. Recherche opérationnelle ou science de gestion. ............................................................ 3 1.2. Les modèles en science de la gestion. ............................................................................. 3 1.3. La programmation linéaire. .................

fabrications par des surcharges. II- Méthodes d’ordonnancement Elles sont très nombreuses, certains sont de pure empirisme (règle de priorité, Gantt) ; d’autre, par contre, ont un certain scientifique et relèvent de la recherche opérationnelle (PERT…). 1 Règles de priorités empiriques Ces règles permettent d’établir des plannings pour des fabrications mettant en jeu « M » moyens de production utilisés aléatoirement (Implantation en processus, implantation aléatoire)

[pic] Département Génie Industriel Projet Bibliographique Les métaheuristiques en recherche opérationnelle Réalisé par : Arwa ABDI Mahdi GUERMAZI Classe : 1 GI 3 Encadrés par : Safa BHAR Année universitaire 2011/2012 Résumé Les métaheuristiques forment un ensemble de méthodes utilisées en recherche opérationnelle pour résoudre des problèmes d’optimisation réputés difficiles. Dans ce projet, nous nous proposons de fournir

Le risque opérationnel pour les établissements financiers (banque et assurance) est le risque de pertes directes ou indirectes dues à une inadéquation ou à une défaillance des procédures de l'établissement (analyse ou contrôle absent ou incomplet, procédure non sécurisée), de son personnel (erreur , malveillance et fraude), des systèmes internes (panne de l'informatique,...) ou à des risques externes (inondation, incendie,...). Dans le cadre du dispositif Bâle II, la définition du risque opérationnel

des méthodes 32 3.3 Choix d’une structure de voisinage 33 3.4 Quelle métaheuristique utiliser ? 33 Conclusion 35 Références bibliographiques 36 INTRODUCTION Les métaheuristiques forment un ensemble de méthodes utilisées en recherche opérationnelle pour résoudre des problèmes d’optimisation réputés difficiles. Résoudre un problème d’optimisation combinatoire, c’est trouver l’optimum d’une fonction, parmi un nombre fini de choix, souvent très grand. Les applications concrètes sont nombreuses

contrôle des opérations bancaires. Normes de gestion Bâle II Ces normes de gestion sont maintenant appelées sous le nom de Bâle II elle repose sur trois piliers : * Pilier 1 : L’exigence minimale de fonds propres doit couvrir le risque opérationnel, le risque de crédit et les risques du marché. Notion du ratio de solvabilité : qui établit une proportion entre les fonds propres et l’ensemble des risques de contreparties ---> il doit être en permanence égal ou supérieur à 8%. * Pilier