Optimisation

CONSERVATOIRE NATIONAL DES ARTS ET METIERS PARIS MEMOIRE PRESENTE EN VUE D’OBTENIR L’EXAMEN PROBATOIRE EN INFORMATIQUE PAR BAPTISTE AUTIN Les métaheuristiques en optimisation combinatoire Soutenu le 9 mai 2006 - Jury - Président : M. le Professeur Christophe Picouleau Membres : TABLES DES MATIERES Tables des matieres 2 Introduction 3 1. Les métaheuristiques, une réponse aux problèmes d’optimisation difficile 4 1.1 Le

Introduction 1) Mod´lisation e En Recherche Op´rationnelle (RO), mod´liser un probl`me consiste ` e e e a identifier: les variables intrins`ques (inconnues) e les diff´rentes contraintes auquelles sont soumises ces variables e l’objectif vis´ (optimisation). e Dans un probl`me de programmation lin´aire (PL) les contraintes et e e l’objectif sont des fonctions lin´aires des variables. On parle aussi de e programme lin´aire. e 2 Exemple d’un probl`me de production. e Une usine fabrique

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

LA PROGRAMMATION LINEAIRE 3.0. Introduction La programmation linéaire constitue l'une des acquisitions plus importantes de la théorie économique d'après la deuxième guerre mondiale. Elle s'est développée très rapidement, grâce aux efforts conjugués des mathématiciens, des chefs d'entreprises, des chefs militaires, des statisticiens et des économistes33(*). Le présent chapitre va nous faire le point sur la littérature de la programmation et sur son aspect mathématique. Ce chapitre comprend sept

8) La théorie de l'agence : La contribution de Jensen et Meckling (1976) remet en cause le référentiel établi par Modigliani et Miller pour analyser la politique financière. Ce référentiel restait très sommaire. Deux classes d'agents y sont implicitement considérées, les actionnaires et les créanciers; les dirigeants gèrent conformément aux intérêts des actionnaires; il n'y a pas d'asymétrie informationnelle. Enfin, la firme en tant que mécanisme institutionnel est ignorée. Jensen et Meckling

Chapitre8 : Allocation des ressources aux alternatives stratégiques Sommaires Introduction Partie I : la reconnaissance du problème LP Les domaines d’application Les caractéristiques d’un LP LP-1 : maximisation d’un problème LP. LP-2 : minimisation d’un problème LP. Partie II : Formulation du problème linéaire Les étapes de la formulation. Formulation de LP-1 Formulation de LP-2 Partie III : Résolution du problème

I-Objectif : Le but de cette manipulation est la détermination de l’influence des matrices Q et R sur la stabilité du système en utilisant les outils Matlab. II-Simulation du système : Le système sur lequel portera notre étude possède la fonction de transfert suivante : H(p)= 2/(0.15p2+p ) = 2/p(0.15p+1) La réponse indicielle de ce système est représentée sur la figure suivante : On remarque que la réponse indicielle de ce système diverge ce qui montre que le système étudié est instable

Université Louis Pasteur Licence Mathématiques-Economie Année universitaire 2007-2008 Enseignante : Isabelle MARET Durée : 2h Documents autorisés : Néant Calculatrices non autorisées Session de janvier 2008 Correction de l’examen de Micro-économie Approfondie: Introduction à la Théorie des Jeux et Applications à l’Organisation Industrielle Exercice 1 : 1. (7 points) Pour un niveau donné q0 de la production initiale de la firme installée, déterminons l’équilibre de Cournot-Nash du jeu de seconde

COURS D’ÉCONOMÉTRIE Professeur Philippe Deschamps Edition 2006-2007 Université de Fribourg Séminaire d'Econométrie Boulevard de Pérolles 90 CH-1700 Fribourg, Suisse © Philippe Deschamps, 2006 i TABLE DES MATIERES Première partie: Quelques notions de base du calcul des probabilités et de l’analyse statistique. I. Vecteurs aléatoires 1.1. Distribution jointe. 1.2. Densité jointe 1.3. Densité marginale 1.4. Densité conditionnelle 1.5. Indépendance 1.6. Covariance 1.7. Espérances

` ´ Algebre lineaire Algorithme du simplexe Algorithme du simplexe ` ´ Une solution a la programmation lineaire Hugues Talbot Laboratoire A2SI 18 mars 2008 ´ ´ Resume ` ´ Algebre lineaire Algorithme du simplexe Plan ` ´ Algebre lineaire Algorithme du simplexe Formulation et forme standard Notations Recherche d’une solution optimale ´ ´ Resume ` ´ Algebre lineaire Algorithme du simplexe Matrices, inverses etc • Il est necessaire de