Optimisation Gsm

Modèles de recherche opérationnelle en gestion (Les modèles classiques du cours) Anthony Guillou 23 mars 2011 c Anthony Guillou, 2010 Table des matières 1 Les 1.1 1.2 1.3 1.4 modèles continus Plan de production . . . . . . . . . Problème de mélange . . . . . . . . Problème de gestion de portefeuille Modèles dynamiques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

[11] Dewerra D., Liebling Th.M., Hêche J.F., Recherche opérationnelle pour ingénieurs tome 1 et tome 2. éd. Presses polytechniques et universitaires romandes. [12] Robert Faure, Précis de Recherche opérationnelle. éd. Dunod. [13] Dominique Lacaze, Optimisation appliquée à l’économie et à la gestion. éd. Economia. [14] Desbazeille G. Exercices et problèmes de Recherche opérationnelle. éd. Dunod. [15] De Wolf D., Cours de Daniel DE WOLF Universités de Villeneuve d’Asq. Dunkerque, Lille. 43 [16] Vaivre

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

................ 26 2.8.2. Programme linéaire n’ayant pas de valeur finie. .................................................... 27 2.8.3. Pas de solution réalisable au programme linéaire. ................................................. 28 3. Optimisation à l’aide de l’algorithme du simplexe. ............................................................. 29 3.1. Introduction. .................................................................................................................. 29 3.2

Module : Modélisation des problèmes économiques Optimisation mathématique Exercices ________________________________________ Préambule Le paradigme d’optimisation mathématique permet une modélisation adéquate d’un bon nombre de problèmes physiques ou économiques, en conséquence, une étude systématique du problème qui peut aboutir à une solution complète. Dans cette UE, nous nous sommes occupé des cas particuliers d’optimisation d’une fonction linéaire face à des contraintes linéaires. L’algorithme

ECOLE NATIONALE SUPERIEURE DE MANAGEMENT ENSM Master 1 : Management Des Organisations Unité d’enseignement : Recherches Opérationnelles Travail à remettre : Utilisation de la méthode Simplex « Wood Products Industry » Réalisé par : Enseignant : BENFERHAT Kenza Mr BOUREZGUE LAOUADJ Sabrina MEGHARI Randa RIAD

1.2.3 Méthodes de résolution Dans cette partie nous nous intéressons aux méthodes utilisées dans la littérature pour résoudre les problèmes décisionnels des chaînes logistiques, et d’optimisation en général, et qui constituent le support théorique des outils d’aide à la décision que nous venons d’introduire. De manière générale, les approches d’aide à la décision peuvent faire appel à des techniques de simulation, de recherche opérationnelle, de théorie organisationnelle, ..., ou a des combinaisons

FSTM Recherche Opérationnelle Introduction à la méthode du simplexe Karam ALLALI FI GE 2009-2010 K. Allali RO 2 FI GE 2009-2010 RO Méthode de résolution algébrique : l’algorithme du simplexe - Pour des modèles linéaires continus dont les variables sont non négatives et dont les contraintes technologiques sont écrites sous forme d’équations (i.e. avec un « = » au lieu d’une inégalité du type « < » ou « > ») - Remarque : dans le cours, on ne montre pas comment appliquer cette méthode « à

problem) . 44 2.4 Problèmes de recouvrement (Set Covering Problem - SCP) . . 47 3 PROGRAMMATION NON-LINÉAIRE 49 3.1 Optimisation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49 3.2 Existence et unicité des solutions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50 3.3 Optimisation sans contrainte . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52 3.4 Optimisation avec contraintes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54 3.4.1 Conditions nécessaires d’optimalité . . . . . .

............................... 25 Mise en place d’un réseau GSM-R : .................................................................................... 27 Principe et application: ........................................................................................................ 27 GSMR & ERTMS : ............................................................................................................... 27 Architecture du GSM-R ..........................................................