Optimisation Fiscale

Présenté par: Zaiz,Zineb Borysova, Violetta Mastromonaco, Mikaila Randriakoto, Ny Harikanto La notion d’optimisation ● Résoudre un problème d optimisation : Définir des inéquations qui ont pour objectif de déterminer la solution la plus avantageuse dans une situation donné. ● La fonction objectif se traduit sous la forme F (x)=ax+by+c. ● Elle permet de comparer plusieurs couples(x,y) et de et de sélectionner le couple plus avantageux selon l’ objectif voulu. ● En langage mathématique :chercher

ECO7036 Econom´etrie Universit´ e du Qu´ ebec ` a Montr´ eal ´ Ecole de Gestion D´ epartement des sciences ´ economiques Professeur: Alain Guay Session: hiver 2007 Examen Intra 1. D´efinissez les concepts suivants: (25 pts) (a) La puissance d’un test. (b) La statistique t. (c) Le coefficient de d´etermination (R2 ). (d) La convergence en probabilit´e. (e) La borne de Cramer-Rao. 2. Supposons le mod`ele lin´eaire classique: (25 pts) Y = Xβ + o` u X est une matrice T x N , E( ) = 0 et E( ) = σ 2

i=1:m for j=1:m v = [x(j); y(i)]; Z(i,j)=fonctionnelle(v,A,b); DZ(i,j,:) = A*v - b; end end axis equal contour(x,y,Z,20) hold on quiver(x,y,DZ(:,:,1),DZ(:,:,2)); hold o¤ 3 4 Dans la suite de ce rapport, on utilise di¤érente méthode d’ optimisation pour établir le minimum de Jn . 2 Méthode du gradient pas …xe : Puisque A est symétrique dé…nie positive la méthode du gradient à pas constant 2 :Et sachant que le rapport de l’ erreur converge si ce pas véri…e : 0 max 2 entre deux étapes

production, etant les mˆ mes dans toutes les usines, n’entrent pas en ligne de ´ e compte. Formuler le probl` me de transport comme un mod` le lin´ aire (choix des e e e variables, expression de l’objectif et expression des contraintes). 1.2. Optimisation du plan directeur de production. Une soci´ t´ voudrait ee etablir son plan directeur de production, c’est-` -dire les quantit´ s a produire ´ a e ` chaque trimestre ainsi que les ressources a mobiliser chaque trimestre pour ` pouvoir satisfaire

Universit´ Cheikh Anta DIOP e Facult´ des Sciences Economiques et de e Gestion (FASEG) Notes de cours sur la gestion des stocks Ann´e 2009-2010 e 8 janvier 2010 Diaraf SECK 1 1. Ces notes de cours pour la quatri`me ann´e, sont con¸ues ` partir de r´f´rences e e c a ee donn´es dans ce document. e Dans le souci d’ˆtre complet dans notre pr´sentation, nous nous sommes permis d’y inclure e e des copies de parties de livre (cf Outils math´matiques de gestion de S. B. VAIVRE et C. e FICANO ed. Br´al)

RECHERCHE OPERATIONNELLE 0. Introduction. Ce cours a ´t´ enseign´ jusqu’en 2002, en ann´e de licence, ` la MIAGE de NANCY. ee e e a L’objectif principal de ce cours est d’acqu´rir une connaissance approfondie de cere taines techniques consid´r´es ` l’heure acutelle comme des m´thodes de base en ee a e Recherche Op´rationnelle. Celles-ci se retrouvent en effet, sous des formes plus e complexes, dans les analyses professionnelles de faisabilit´ ou d’optimisation. e Les exercices qui accompagnent

TABLES DES MATIERES : INTRODUCTION 1 I. Minimisation des coûts de production d’une raffinerie 2 1) Modélisation du problème de minimisation des coûts de production 2 a) Problème d’optimisation primal 2 b) Problème d’optimisation dual 3 2) Impact du progrès technique sur les dépenses de la raffinerie 5 3) Etude des coûts marginaux lorsque la demande de fuel ou du gasoil augmente 6 a) Cas du fuel 6 b) Cas du gasoil 7 4) Etude d’un écart à l’optimalité consenti

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

l’agr´gation. e e e [4] Ha¨ Br´zis, Analyse fonctionnelle, Th´orie et applications ım e e [5] Patrice Tauvel, G´om´trie e e [6] Marcel Berger, G´om´trie, tome 2 e e [7] Jean-Baptiste Hiriart-Urruty, Optimisation et analyse convexe, Exercices corrig´s e [8] Gr´goire Allaire, Analyse num´rique et optimisation e e 4 Table des mati`res e 1 Parties convexes d’un espace affine 1.1 D´finition et le th´or`me fondamental . . . . . . . . . e e e 1.1.1 D´finition . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . e 1

| Programmation par contraintes | | | Marc Mineo (M2 ID APP) | 28/06/2012 | | Table des matières Modélisation : 1 Génération des patterns : 1 Minimiser le nombre de planches utilisées: 2 Minimiser les chutes : 2 Solutions 2 Génération d le nombre de planches utilisées: 3 Minimiser les chutes : 3 Y a-t-il un lien entre les 2 problèmes : 3 Annexes : 4 COMMANDES.mod : 4 CP_Modele_COMMANDES_Common.mod : 5 CP_Modele_COMMANDES.mod : es patterns : 2 Minimiser5