Optimisation SDP

La m´thode du simplexe e Les probl`mes ` solution d´g´n´r´e e a e e ee Les deux phases du simplexe Recherche Op´rationnelle e Ecole Nationale de Commerce et de Gestion Casablanca La m´thode du simplexe e Les probl`mes ` solution d´g´n´r´e e a e e ee 1 La m´thode du simplexe e 2 Les probl`mes ` solution d´g´n´r´e e a e e ee 3 Les deux phases du simplexe Les deux phases du simplexe La m´thode du simplexe e Les probl`mes ` solution d´g´n´r´e

Indications TP2 Affectation des projets [pic] Les variables sont les cellules C16 :H21 qui sont positives et binaires (0 ou 1). Elles sont sur fond jaune. C’est le solveur qui définit les valeurs de ces variables (0 ou 1). Les contraintes (en dehors des contraintes des variables de décision ci-dessus) permettent de vérifier que chaque étudiant est affecté à un seul projet et que chaque projet est affecté à un seul étudiant. La colonne I27 :I32 doit être égale à 1 et la ligne B22 :H22

seconde totale . . . . e e 1.11.15 Interpr´tation des ´lasticit´s . . e e e 1.11.16 Formule de Taylor . . . . . . . 2 marginal de . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . substitution . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 Optimisation 2.1 Fonctions homog`nes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . e 2.1.1 Interpr´tation graphique et ´conomique du th´or`me 73: e e e e constance des pentes des isoquantes . . . . . . . . . . . 2.1.2 Homog´n´it´ lin´aire et fonction

Consente : Programmation linéaire : Introduction : C’est peut se définir comme un technique mathématique permettant de résoudre les problèmes de gestion particulièrement ceux ou le gestionnaire doit déterminer, face à déférente possibilité l’utilisation optimale des ressources de l’entreprise pour atteindre un objectif spécifique comme la maximisation des profits ou la minimisation des couts. Entrée P.L. Sorties

Introduction M´ ethode graphique Simplexe Dualit´ e Introduction M´ ethode graphique Simplexe Dualit´ e Recherche op´erationnelle Tentative de d´efinition Programmation lin´eaire et recherche op´erationnelle Ensemble de m´ethodes (algorithmiques, math´ematiques, mod´elisation) afin de prendre des d´ecisions optimales ou proches de l’optimum dans des probl`emes complexes, qui traitent de la maximisation d’un profit ou la minimisation d’un coˆ ut. Ioan Todinca • Comment aller le plus vite

Chapitre 7 : le comportement du producteur en CPP : Production et choix optimal En CPP ca veut dire que les prix sont donnés car le producteur ne décide jamais des prix, ils sont directement imposés. P=prix de vente de Bien  P1=prix du facteur 1 P2=prix du facteur 2 L’objectif est de maximiser le profit (Profit = RT – CT) donc cela revient à se poser deux questions : * Comment produire ? Càd quelle est la combinaison optimale de facteur que l’on va utiliser. * Combien produire ? Càd

LA DEMANDE : ANALYSE MICROÉCONOMIQUE APPLIQUÉE Christian BIALES Professeur de Chaire Supérieure en Économie et Gestion au Lycée Mermoz de Montpellier La demande est un thème majeur de l'analyse microéconomique traditionnelle et constitue à ce titre un moment important du programme d'économie générale des classes préparatoires "tertiaires" : les classes préparatoires économiques et commerciales, option technologique, et les classes préparatoires "ENS-Cachan". L'article ci-dessous propose une

Contrôle microéconomie Novembre 2012 On considère une entreprise qui utilise deux facteurs de production : le facteur 1 dont les quantités sont x1, désigne la main d’œuvre non qualifiée, le facteur 2 dont les quantités sont x2, désigne la main d’œuvre qualifiée. On note q la quantité produite. La fonction de production est F(x1, x2) = x11/4x21/2. Rappel mathématique : xa = k équivaut à x = k1/a, pour k positif. Le barème est fourni à titre approximatif. Partie 1 : la technologie de production

Méthodes avancées de sondage Estimateur par calage INSEA 2009-2010 Méthodes avancées de sondage Estimateur par calage Estimateur par calage Exemple d’utilisation de l’estimation par calage Mise en oeuvre du l’estimation par calage avec CALMAR 2 Introduction On dispose d’un échantillon s tiré selon un certain plan de sondage p. Si on s’intéresse au total ty d’une variable y, on dispose d’un estimateur sans biais : l’estimateur de Horvitz-Thompson tyπ = k∈s yk πk où πk est la

Benchmarking et performance : Nous allons voir dans ce cours le modèle DEA. Post face : On va rappeler la différence entre l’Efficience et l’Efficacité : L’efficacité c’est le lien entre l’objectif fixé et le résultat obtenu. L’efficience c’est la relation entre les moyens utilisés et les résultats obtenus. Dans ce cours on va utiliser les deux termes pour évoquer l’efficience. Le benchmarking c’est identifier un référent à atteindre. Le benchmark correspond au référent à atteindre.