Optimisation SDP

URCA 2008-2009 Hugo Harari-Kermadec harari@ecogest.ens-cachan.fr ´ Econom´trie 2 : donn´es qualitatives, probit et logit e e I Un mod`le pour donn´es qualitatives e e Cette section est fortement inspir´e du cours de Christophe Hurlin. e On est confront´ ` des donn´es qualitatives en micro-´conomie et en marketing, lorsque l’on ´tudie des choix ea e e e (d’achat, de consommation, de comportement, de licenciement) ou des risques de d´faillance (prˆt). On peut e e prendre un exemple :

RECHERCHE OPERATIONNELLE 0. Introduction. Ce cours a ´et´e enseign´e jusqu’en 2002, en ann´ee de licence, `a la MIAGE de NANCY. L’objectif principal de ce cours est d’acqu´erir une connaissance approfondie de certaines techniques consid´er´ees `a l’heure acutelle comme des m´ethodes de base en Recherche Op´ erationnelle. Celles-ci se retrouvent en effet, sous des formes plus complexes, dans les analyses professionnelles de faisabilit´e ou d’optimisation. Les exercices qui accompagnent ce cours permettent

Université Paris Ouest Nanterre La Défense U.F.R SEGMI Dynamique économique: analyse des fluctuations Cours de Valérie Mignon Licence 3 Mention Economie Premier semestre 2010-2011 Maximisation et Minimisation sous contrainte Rappels sur la méthode d’optimisation du Lagrangien Le multiplicateur de Lagrange Le multiplicateur de Lagrange est une méthode permettant de trouver les points stationnaires (maximum, minimum...) d’une fonction dérivable d’une ou plusieurs variables, sous contraintes

relativement élastique ; e<1 : une variation relative de x entraine une variation relative faible de f : f est relativement inélastique ; e=1 : f sera dite d’élasticité unitaire ;  e=0 : f sera dite parfaitement inélastique.  Fiche synthèse: Optimisation Extremums libres : f est une fonction à plusieurs variables (ici 2 variables ) : on cherchera les couples (x,y) qui rendent maximale la fonction f (la fonction objectif : un bénéfice par exemple). Conditions nécessaires : ces couples

Entreposage et manutention Les fonctions de l’entreposage Les types d’entreposage L’évaluation des besoins Le choix de la capacité Le choix de l’équipement L’aménagement Le prélèvement des articles © 2004 Jean-François Cordeau 1 Les fonctions de l’entreposage Stockage temporaire (e.g., stockage saisonnier) semi-permanent (e.g., vin, fromage) Manutention réception préparation des commandes (order picking) expédition Consolidation / subdivision Information © 2004 Jean-François Cordeau

Gestion des chaînes d’approvisionnement Claude Olivier, Ph.D., ing. GPA-548 Gestion de la production novembre 2001 Chaînes d’approvisionnement • Définition La gestion des chaînes d’approvisionnement est un ensemble d’approches utilisées pour intégrer efficacement les fournisseurs, les manufacturiers, les entrepôts, les distributeurs, les détaillants et les clients de manière à produire et à distribuer les bonnes quantités de produits, aux bons endroits et au bon moment pour réduire les coûts

INTRODUCTION À LA PROGRAMMATION LINÉAIRE 21 5. Introduction à la programmation linéaire La programmation linéaire est une branche de l'optimisation permettant de résoudre de nombreux problèmes économiques et industriels. 5.1. L'artisan chocolatier À l'approche des fêtes de Pâques, un artisan chocolatier décide de confectionner des œufs en chocolat. En allant inspecter ses réserves, il constate qu'il lui reste 18 kg de cacao, 8 kg de noisettes et 14 kg de lait. Il a deux spécialités

Vanderbeck Amphi A/bât.A29 Bx1 16h 15 MSE 3111/A Programmation linéaire TD Tous les étudiants C. SCHLICK 15h 30 MSE 4114/A Bât. BROCA 2 - Salle 07 Processus aléatoires en finance Bx2 Cours (30h) 16h 15 16h 15 B. De SAPORTA MSE3111/B MSE 0101 Optimisation non linéaire Informatique 1 B. AINSEBA C. SCHLICK Pref A TD TD Bx4 M. CARAYOL Cours : du 23/09 au 21/10 13h30/17h30 Groupe n° 1 Bx2 Bx2 Groupe n°2 D112 Bx4 P. PESNEAU Bât.A13/005 Bx1 25/09/0917:03 

substitution 31 1.11.14 La derivee seconde totale . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33 1.11.15 Interpretation des elasticites . . . . . . . . . . . . . . . . 34 1.11.16Formule de Taylor . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35 2 Optimisation 37 2.1 Fonctions homogenes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37 2.1.1 Interpretation graphique et economique du theoreme 73: constance des pentes des isoquantes . . . . . . . . . . . . 39 2.1.2 Homogeneite lineaire et

Introduction M´thode graphique e Simplexe Dualit´ e Introduction M´thode graphique e Simplexe Dualit´ e Recherche op´rationnelle e Programmation lin´aire et recherche e op´rationnelle e Ioan Todinca Ioan.Todinca@univ-orleans.fr t´l. 02 38 41 72 93 e bureau : en bas ` gauche a Tentative de d´finition e Ensemble de m´thodes (algorithmiques, math´matiques, e e mod´lisation) afin de prendre des d´cisions optimales ou proches e e de l’optimum dans des probl`mes complexes, qui