Optimisation linéaire

| 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

Rappels sur le modèle linéaire . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2 Analyse discriminante de linéaire (au sens de Fisher ou LDA) 1.2.1 L’analyse discriminante linéaire et quadratique . . . . . 1.2.2 Estimation des paramètres . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2.3 Point de vue géométrique . . . . . . . . . . . . . . . . 1.3 Le modèle linéaire généralisé : GLM . . . . . . . . . . . . . . . 1.3.1 La régression logistique . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.3.2 La régression log-linéaire . . . . . . .

Introduction M´thode graphique e Simplexe Dualit´ e Introduction M´thode graphique e Simplexe Dualit´ e Recherche op´rationnelle e Tentative de d´finition e Programmation lin´aire et recherche e op´rationnelle 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 traitent de la e maximisation d’un profit ou la minimisation d’un coˆt

PROBLÈME 1 : Optimisation d’une fonction à une variable Soit la fonction f(x)= 2x4 – 3x3 – 8 -1 ≤ x ≤ 2 -x2 + 8x – 12 2 ≤ x ≤ 5 1.1 Voir le graphique Excel en annexe page 9 1.2 Points stationnaires f’(x) = 8x3 – 9x2 -1 ≤ x ≤ 2 -2x + 8 2 ≤ x ≤ 5 f’(x) = 8x3 – 9x2 = 0 x2(8x-9)

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

UNIVERSITE PARIS 1 PANTHEON – SORBONNE WWW.AGP1.FR Vous propose ses :     Annales 2013 – 2014 L3 GEE Semestre 1 UFR 06 Gestion En partenariat avec :               L’AGP1  et  ses  partenaires  vous  proposent  les  annales  des  gestionnaires  –  édition   2013   1                                     

position, de taille 2.  Caractéristiques radiométriques, … Matthieu.cord@lip6.fr 4 UPMC Cours BIMA Segmentation : introduction •  Angles d’attaques : •  Coté Optimisation (formalisme général) •  Minimisation globale sous contrainte entre l’image originale et l’image segmentée => méthodes basées optimisation •  Coté espace de description des pixels •  Analyse d’histogrammes, quantification => méthodes basées clustering •  Coté géométrie de l’image : approches régions • 

programmation en nombres entiers. Largeur 1 64 3 60 0 35 0 Chute 23 2 3 2 2 1 0 0 2 27 17 4 5 6 1 1 1 2 1 0 0 2 4 31 21 11 7 0 3 1 0 8 9 10 0 0 0 2 1 0 2 4 6 25 15 5 Tableau 12.4: Modes de coupe. 12.7. Optimisation du plan directeur de production Une soci´et´e voudrait e´ tablir son plan directeur de production, c’est-`a-dire les quantit´es a` produire chaque trimestre ainsi que les ressources a` mobiliser chaque trimestre pour pouvoir satisfaire la demande

CHAPITRE 3 : L’équilibre du producteur Introduction : Le comportement du producteur constitue l’unité de base de l’offre. Une entreprise est une unité technique qui transforme des facteurs de production qu’on appelle des « inpouts » en produits qu’on appelle « output » et ce compte tenu des règles techniques définies par sa fonction de production. La différence entre le revenu provenant des ventes de produits et le coût d’achat des facteurs de production constitue le profil. Le producteur ou

transport simple.  z min  cij xij  ( i , j )U  xij   j /( i , j )U  xij   i /( i , j )U   xij S i i  N s D j i  N d 0 (i, j )  U L’algorithme de transport Le problème de transport simple formulé sous forme d’un modèle linéaire continue peut être résolu par l’algorithme du simplexe. Cependant,il existe une approche plus efficace, qui utilise les caractéristiques particulières des problèmes de transport. L’algorithme de transport est une version spécialisée de l’algorithme