Algorithme Trading

Bases, bases réalisables, solutions de base 4 Base & hors-base 4 Solution de base 4 Exemple 5 Caractérisation d’une base réalisable 5 Théorème 5 Solutions optimales 5 Caractérisation des bases optimales 5 Théorème 5 Exemple classique 6 Algorithme du simplexe – Méthode des tableaux 6 Méthode 6 Exemple classique 7 Analyse du tableau final du simplexe 8 Méthode révisée du simplexe 9 Convergence & Initialisation du simplexe 10 Théorème : Convergence de l’algorithme 10 Initialisation

e 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 D´termination de la solution de base optimale e 1 n Nombre maximum de solutions de base :Cm = n! m!(n−m)! 2 Algorithme ”bˆte et m´chan” : ´num´ration de toutes les e e e e bases. 3 M´thode du simplexe : partir d’une solution de base e admissible et passer ` une solution de base voisine qui a am´liore la valeur de l’objectif. e 4 Solution voisine

cours • Les bases de l’algorithmique : – Paradigmes de résolution – Paradigmes de programmation – Eléments du langage algorithmique • Programmation modulaire • Récursivité, • Complexité Algorithmique, • Structures de Donnés (S2D), • Algorithmes de Tri et de recherche. Les bases de l’algorithmique : 1. Paradigmes de résolution 2. Paradigmes de Programmation 3. Eléments du langage algorithmique a. Notions de base. b. Objets et actions élémentaires. c. Les structures fondamentales

scientifiques et réalisations techniques Sujet :Les algorithmes génétiques dans la réalisation matérielle Problématique : Les algorithmes génétiques peuvent Ils surpasser les ingénieurs humains ? Sommaire: Qu’est-ce qu’un algorithme? Qu’est-ce qu’un algorithme génétique? Comment un algorithme génétique intervient dans la réalisation matérielle? Qu'est-ce qu'un algorithme? D'après la définition d'origine,un algorithme désigne une suite d'opération ou d'instruction qui permette

nombreux probl` emes r´eels peuvent ˆetre exprim´es comme 2. L’algorithme du simplexe des programmes lin´eaires. 3. Simplexe : comment ´eviter les pi`eges • Les programmes lin´ eaires peuvent ˆetre r´esolus efficacement 4. Dualit´e par certains algorithmes. 5. Programmation lin´eaire en nombres entiers • Ce sont d’excellents exemples de questions pratiques dont la r´esolution n´ecessite une combinaison de m´ethodes algorithmiques, de math´ematiques ´el´ementaires et de bon sens. Bibliographe :

des mati` eres Introduction 5 I 9 Th´ eorie, formulation et algorithmes de r´ esolution 1 Mod´ elisation pour la programmation math´ ematique 11 2 Programmation lin´ eaire 2.1 Un exemple : formulation, repr´esentation et r´esolution . . 2.1.1 Le probl`eme de la nourriture pour chiens . . . . . 2.1.2 Cas de figure des solutions possibles . . . . . . . . 2.1.3 Recherche d’optimum . . . . . . . . . . . . . . . . 2.1.4 Un algorithme ´el´ementaire du simplexe . . . . . . 2.1.5 R´esum´e . . . . .

dessus, à échanger avec les clients…. Frédéric M lui travail directement avec le client, il essaye de cerner les besoins du clients pour l’approvisionnement en gaz ou en électricité puis lui propose certains prix en accord avec l’équipe GDF SUEZ TRADING qui gère les prix du marché du gaz au sein du groupe. | Contexte relationnel * Composantes de la communication Acteurs : Martine B, Front Office SupportFrédéric M Responsable de comptesL’équipe Global Energy de ParisRelation entre les acteurs :La

Optimisation linéaire Algorithme du simplexe Recherche opérationnelle Génie Civil Rappel Si un problème de programmation linéaire en forme standard possède une solution optimale, alors il existe une solution de base admissible qui soit optimale. Méthode du simplexe : passer d’une solution de base admissible à l’autre, en réduisant le coût. Algorithme du simplexe Michel Bierlaire 3 Problème avec – – – A matrice m lignes n colonnes lignes de A linéairement indépendantes On note

ALGORITHME DU SIMPLEXE Considérons le problème de programmation linéaire suivant : Max Z = 2x1 + x2 x1 + x2 6 3x1 + 4x2 9 x1 0 , x2 0 La mise sous forme standard (introduction des variables d'inactivité x3 et x4) donne : Max Z = 2x1 + x2 x1 + x2 + x3 = 6 3x1 + 4x2 + x4 = 9 x1 0 , x2 0, x3 0, x4 0 On passe de cette forme standard au tableau suivant : |x1 |x2 |x3 |x4 |R |

. . . . . . . . . . 3 Lagrangien et point selle 3.1 Point selle . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.2 Théorie de Kuhn et Tucker . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . II Algorithmes 4 Méthodes de descente. Problèmes sans contraintes 4.1 Principe . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.2 Méthode de relaxation . . . . . . . . . . . . . . . 4.3 Méthode du gradient . . . . . . . . . . . . . . . . 4.3.1 Méthode à pas variable