Modèle mathématique

Sommaire Sommaire 2 Introduction 3 I - resolution heuristique 4 1. méthode 2-Opt 4 1.A) Principe 4 1.B) Code VBA 6 2. Farthest Insertion 8 2.A) Principe 8 2.B) Code VBA 10 3. Circuit 14 II - MEthode exacte : la methode des rangs 15 1 - Le modele mathematique generale 16 2 - La programmation sous VBA 17 Comparaison des différentes méthodes 25 1. Comparaison des longueurs des heuristiques 25 2. Comparaison des temps des heuristiques 27 3. Résultats de la méthode exacte 29 Application au Routing Problem

généralement dans les sites isolés. Pour déterminer le nombre de batteries optimales qui sont associés avec un nombre de modules photovoltaïques, il faut que le modèle de calcul de la puissance à la sortie de module utilisé doit être plus pratique, pour cela nous avons utilisé le modèle mathématique benchmark [LULIN, 2004], en le modèles. validons avec trois Mots clés : photovoltaïque- Modélisation – Technico-économique- Méthode de LPSP- Banc de batteries. Abstract We present in this work

3 1 3 0.25 1kg Grain 3 7 0 0 1 41 35 96 Quantités Hebdomadaire minimale 1250 250 900 232.5 Réponse : La formalisation mathématique de ce programme linéaire est : Identifications des variables de décision : soient, : le nombre de chaises du modèle 1 à fabriquer d’ici trois semaines : le nombre de chaises du modèle 2 à fabriquer d’ici trois semaines Fixation des objectifs à atteindre : Maximisation du profit tiré au cours des trois prochaines semaines : Mise en

Université Paris 1 - L3 Mass Modèles mathématiques en Finance - TD4 Exercice 1. Soit un décideur muni d'une relation de préférence strictement averse au risque. On suppose aussi l'axiome d'indépendance vérifié. Pour tout h ≥ 0 et ε ∈ [0 , 1/2] on considère la loterie a(h , ε) qui amène les conséquences -h , 0 et h avec les probabilités respectives ε , 1−2ε et ε . a/ Montrer que la relation de préférence est "strictement décroissante en h " : ∀ h , h' ≥ 0 , ∀ ε ∈ [0 , 1/2] , h' > h ⇒ a(h' , ε) < a(h

ET EDO Eric Goncalvès - septembre 2005 i Table des matières I MODELISATION, DISCRETISATION ET SIMULATION NUMERIQUE 1 I.1 Qu'est-ce qu'un modèle ? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 I.2 Pourquoi faut-il modéliser ? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 I.3 Quels sont les diérents modèles ? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 I.4 De la modélisation à la simulation numérique . . . . . . . . . . . . . . . . .

de tâtonner nous établirons un modèle mathématiques, basé sur des approximations justifiés, qui nous indiqueras les fréquences donnant les résultats les plus probants. De plus pour avoir une représentation des plus clair qui nous aidera à visualiser la physique d’un tube de Kundt nous avons produit une simulation qui une fois valider permettra de comprendre le mieux possible les résultats de l’expérience. Enfin comme la simulation est basée sur un modèle mathématique idéaliste, celle ci nous permettra

Section technicien supérieur Cours de mathématiques Chapitre 16 Courbes de Bézier Les courbes de Bézier sont utilisées dans de très nombreuses applications : • commandes de machines numériques ; • programmes de dessin vectoriel (segments courbes) ; • polices True-type ; • morphing : déformation d’images. Le concept a été développé initialement dans le cadre de la construction automobile en France à partir des années 60, par des ingénieurs (Bézier chez Renault, de Casteljau chez Citroën)

deviennent inefficaces et doivent être combinés à des mécanismes anticipatives basés sur des modèles, prévisions, réglementations et vérifications. 2 Modèles, analyse verbale Nous ne pouvons pas tout prédire ou optimiser sans avoir formulé certaines hypothèses sur des schémas des phénomènes : créer un modèle. Parfois les hypothèses sont présentées sous une forme explicite, conduisant à des modèles mathématiques et une analyse rigoureuse. Parfois elles sont faites implicitement et ceci conduit à une

variations de la demande en remplaçant chaque valeur par une moyenne des valeurs qui la précèdent. b. Méthodes causales  Régression linéaire : Cette méthode permet d’établir un modèle mathématique linéaire qui exprime une variable dépendante en fonction d’autres variables, dites indépendantes.  Régression multiple et modèles économétriques : Cette méthode est analogue à celle de régression linéaire sauf qu’elle peut présenter une dépendance à plusieurs variables indépendantes combinées. C. Facteur

remplissage et de vidange des sas en un minimum de temps et le second de limiter les remous dans les sas au cours de ces opérations pour maintenir les efforts exercés sur les amarres à un seuil admissible. La CNR est chargée de l’étude des écluses en modèle réduit. Ce dernier mesure 60 mètres de long et 20 mètres de large. Il est composé de 2 sas d’écluses de gabarit Post-Panamax : une écluse en amont et une en aval, pourvu de 3 bassins d’épargne et de l’ensemble du système hydraulique : prise d’eau