Dual d'un polyèdre

Applications de la programmation linéaire Définition, exemples et méthode de résolution 3.1 Notions de bases . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.2 Exemples de modèles linéaires . . . . . . . . . . . . . . . . 3.3 Forme standard et forme canonique d’un programme linéaire 3.4 Résolution de programmes linéaires . . . . . . . . . . . . . 3.4.1 Résolution graphique . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.4.2 La méthode du simplexe . . . . . . . . . . . . . . . 3.4.3 La méthode des deux phases . . . . .

l'application de l'algorithme dual du simplexe. Il s’agit d’ajouter des contraintes afin d'amputer des "morceaux" au polyèdre des solutions réalisables du problème continu, jusqu'à ce que la solution optimale de ce dernier satisfasse les contraintes d'intégralité. Le "morceau" à amputer devra évidemment contenir la solution optimale du problème continu et il faut aussi s'assurer qu'aucune solution entière n'est amputée. Après l'ajout d'une contrainte, on réoptimise en utilisant le dual du simplexe. On se rapproche

mesure qu’on avancera au cours de l’année. Ce cours est le résultat d’une réflexion technique pédagogique dont nous espèrons qu’il apportera aux étudiants une stimulation intellectuelle et un encouragement à persévérer, chaque fois que la compréhension d’un phénomène économique leur posera des difficultés. Bien qu’ayant relu attentivement toutes les notes, il reste plusieurs imperfections. Nous 1 demandons aux étudiants de nou en excuser, et de nous les signaler afin d’en améliorer la qualité. Leurs

troisième année de l’IFACE à la FASEG. Ce cours est le résultat d’une réflexion technique pédagogique dont nous espè1 rons qu’il apportera aux étudiants une stimulation intellectuelle et un encouragement à persévérer, chaque fois que la compréhension d’un phénomène économique leur posera des difficultés. Bien qu’ayant relu attentivement toutes les notes, il reste plusieurs imperfections. Nous demandons aux étudiants de nous en excuser, et de nous les signaler afin d’en améliorer la qualité. Leurs camarades

ECH-CHEBANY Mohamed Recherche Opérationnelle Université Privée de Marrakech Page 1 Chapitre I : La programmation linéaire 1) Définition mathématique d’un programme linéaire : On appelle un problème de programmation linéaire tout problème dans lequel il s’agit d’optimiser (maximiser ou minimiser) une fonction linéaire de plusieurs variables dite fonction objective ou économique sous un système de contraintes linéaires. Un programme linéaire comporte 𝑛 variables non négatives, 𝑚

modélisation ; - la section suivante nous montrer les méthodes de résolution du programme linéaire ; - la cinquième section concerne le dual et la programmation linéaire ; - la sixième section se consacre à la conception du modèle. - le chapitre se termine par un coup d'oeil sur l'analyse de la sensibilité des paramètres du modèle (analyse post optimale). 3.1. Définition d'un programme linéaire. Selon William J. BAUMAUL34(*), la programmation linéaire est une technique mathématique d'optimisation (maximisation

Le terme “objectif” vient du fait que l’objectif est d’optimiser cette fonction. Exemple 1 (Un exemples de décisions binaires (oui/non)). Un étudiant en quête d’une université projette de visiter les campus de trois universités du Maine au cours d’un voyage unique, débutant et finissant à l’aéroport de Portland. Les trois établissements sont dans les villes de Brunswick, Lewiston, et Waterville, et l’étudiant ne veut visiter chaque ville qu’une seule fois, tout en maintenant le trajet total le

discrètes devraient suffire pour comprendre ce livre dans son intégralité et en tirer profit. Nous sommes extrêmement reconnaissants envers certaines personnes qui nous ont aidés et soutenus dans ce projet ; on compte notamment parmi elles les étudiants d’un séminaire pendant lequel nous avons discuté d’une version préliminaire de l’ouvrage. Merci à Benno Artmann, Stephan Brandt, Stefan Felsner, Eli Goodman, Torsten Heldmann et Hans Mielke. Nous remercions également Margrit Barrett, Christian Bressler

ou produits finis GP GPAO   Avantage : vision synthétique Inconvénient : masquage des activités non orientées fabrication (étude de marché, conception, recherche, ...) Gestion de Production 7 P. Lopez − LAAS-CNRS Vision systémique d'un SP clients fournisseurs données techniques gestion de stocks gestion des matières gestion du travail stocks données commerciales planification ordonnancement fabrication suivi de fabrication P. Lopez − LAAS-CNRS Gestion de Production

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