Optimisation linéaire

Elle ne nécessite pas le choix d’une forme fonctionnelle à priori. * Elle permet de prendre en compte des technologies de production multi-input/multi-output. * Elle relève d’une approche non paramétrique et est basé sur la programmation linéaire. * Elle évalue simultanément la contribution de toutes les variables à la mesure de l’efficience. Sur les approches paramétriques : * Elles sont fondées sur la régression qui indique des valeurs moyenne qui ne font pas habituellement partie

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

partenariat stratégique; Conception des produits; Technolgie de l’information et les systèmes de support à la décision; Valeur des consommateurs; Chaînes d’approvisionnement Chaînes d’approvisionnement • Approche: • • • • • Programmation linéaire; Modèle de transport; Modèle de réseaux; Détermination de routes; Intégrations; Chaînes d’approvisionnement Modèle de transport Modèle de transport Fonction de minimisation z = ∑∑ c i=1 j=1 m n ij xij sujet aux contraintes

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

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