Optimisation linéaire

: leurs usages, leurs e e e algorithmes), Tome 3 (Programmation lin´aire et extensions, probl`mes classiques). Roseaux : Bile e lionnet, Carlier, Chr´tienne, Lemaire, Faure ; 1998/1985. e contient des exercices classiques en lien avec [1]. [3] Optimisation discr`te – De la mod´lisation ` la r´solution par des logiciels de programmation e e a e math´matique, Billionnet ; 2007. e ouvrage r´cent qui contient un expos´ de m´thodes plus modernes que [1]. Ouvrage tr`s int´ressant. e e e e e [4] Linear

BUDGET DE PRODUCTION I - PROGRAMME DE PRODUCTION 1.1 Optimisation du programme 1.1.1 Méthode empirique l’établissement d’un programme de production comporte les étapes suivantes : - détermination de la capacité disponible des différentes ressources en hommes et en équipement - détermination du goulet d’étranglement, c’est-à-dire de la ressource dont la capacité insuffisante limite le plus la production - détermination du programme qui utilise

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

Optimisation Continue Cours s’adressant aux ´el`eves des EOAA Edition 2010 Jean-Philippe Pr´ eaux 2 au x Pr é Table des mati` eres Je Programmation lin´ eaire I.1 Pr´eliminaires . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . I.1.1 Formulation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . I.1.2 Repr´esentation matricielle . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . I.1.3 Forme canonique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . I.1.4 Exemple

fonction des déplacements des noeuds auxquels sont appliqués ces efforts. La solution recherchée correspond à un minimum de l’énergie potentielle totale. Elle est obtenue par les conditions: δ(EPT) =0 δui i=1..n Si le comportement est linéaire, on obtient un système du type: matrice de rigidité [K].{U} = {F} déplacements nodaux 5 efforts appliqués M.E.F. M SUDRE 3 Exemple d’application exemple On considère un assemblage de 4 ressorts de raideur k liés au bâti

CONSERVATOIRE NATIONAL DES ARTS ET METIERS PARIS MEMOIRE PRESENTE EN VUE D’OBTENIR L’EXAMEN PROBATOIRE EN INFORMATIQUE PAR BAPTISTE AUTIN Les métaheuristiques en optimisation combinatoire Soutenu le 9 mai 2006 - Jury - Président : M. le Professeur Christophe Picouleau Membres : TABLES DES MATIERES Tables des matieres 2 Introduction 3 1. Les métaheuristiques, une réponse aux problèmes d’optimisation difficile 4 1.1 Le

PROGRAMMATION LINEAIRE * La programmation linéaire est le domaine de la recherche opérationnelle qui étudie l’optimisation d’une fonction linéaire de plusieurs variables, elles-mêmes soumises à des contraintes exprimées par des équations ou des inéquations linéaires. * avant d’étudier ce chapitre, il est nécessaire de savoir résoudre une inéquation du premier degré à deux inconnues. Il faut également maitriser la représentation graphique d’une fonction affine de la forme y=ax+b. * Au terme

PROGRAMMATION LINEAIRE   RESOLUTION GRAPHIQUE   SIMPLEXE  DUAL ¤ Sommaire ¤ Notions élémentaires sur les graphes ¤ ordonnancement ¤ Programmation linéaire       cours GEA       compléments La programmation linéaire est un sujet très vaste qui nécessiterait un cours exclusivement sur ce thème. Le temps consacré au département GEA est trop réduit pour aborder tous les problèmes. Seuls les cas simples y sont traités. Cependant un paragraphe supplémentaire intitulé "compléments" est

Programmation linéaire. Sommaire : Définition, recherche d’un bénéfice maximal, recherche d’un coût minimal. Pré requis : Régionnement du plan. Remarque : Dans tout ce qui suit, on se place dans le repère . 1. Définition. La programmation linéaire est une méthode permettant d’optimiser, c'est-à-dire rendre le plus grand ou le plus petit possible, une fonction linéaire à deux inconnues x et y, cela sous certaines contraintes définies par des inégalités. Les exemples habituels d’optimisation

B) La révolution « low cost » : pourquoi sont-elles si peu chères ? B.1 Politique de vente …………………………………………………………………….P9 B.2 Politique de communication …………………………………………………….P10 B.3 Minimisation et optimisation des coûts …………………………………P10-11 C) Le modèle low-cost : limites et avenir ……………………………………..P11-12 2.) L’e-tourisme …………………………………………………………… II.] La concurrence des low cost et d’internet ………………………………………………………...P9 1. Les compagnies low-cost