Chapitre 2 Optimisation linaire - PowerPoint PPT Presentation

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Chapitre 2 Optimisation linaire

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Si le vecteur x satisfait toutes les contraintes, x est une solution admissible. ... variables prennent des valeurs fractionnaires. Si elle est viol e : ... – PowerPoint PPT presentation

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Title: Chapitre 2 Optimisation linaire


1
Chapitre 2Optimisation linéaire
  • Optimisation A
  • Génie Mécanique

2
Introduction et exemples
3
Formulation
  • Ceci est un problème de programmation linéaire

4
Formulation
5
Formulation
6
Formulation
7
Définitions
  • x1,xn variables de décisions
  • Si le vecteur x satisfait toutes les contraintes,
    x est une solution admissible.
  • Lensemble de toutes les solutions admissibles
    est lensemble admissible ou la région admissible.

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Définitions
  • La fonction cTx est la fonction objectif ou
    fonction de coût.
  • Une solution admissible x qui minimise la
    fonction objectif (i.e. cTx cTx pour tout x
    admissible) est appelée solution admissible
    optimale ou solution optimale.

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Définitions
  • Forme standard
  • Forme canonique

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Exemple
  • Un atelier de montage peut assembler deux
    produits finis différents, notés P1 et P2. Chaque
    produit est fabriqué à partir de 3 matières
    premières, M1, M2 et M3. On connaît pour chacune
    de ces matières premières 
  • le nombre bi dunités disponibles pour le
    prochain cycle de production, i 1, 2, 3 
  • le nombre aij dunités nécessaires à lassemblage
    dune unité du produit Pj , i 1, 2, 3, j 1,
  • le prix dachat unitaire ?i , i 1, 2, 3.
  • De plus, on connaît, pour chacun des produits
    finis, son prix de vente unitaire ?j , j 1, 2.

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Exemple
  • Pour le directeur de latelier, le problème est
    dutiliser  au mieux  les matières premières à
    disposition. Supposons quil décide de produire
    x1 unités de produit P1 et x2 unités de P2. Le
    revenu associé à la production dune unité de
    produit j est ?j mais ce prix ne tient pas compte
    du coût des matières premières 
  • Le profit associé à la production dune unité de
    produit j est

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Exemple
  • Si xj unités de produit j sont assemblées, le
    profit correspondant est cjxj et le profit total
    sur le cycle de production est 

Le but du directeur est de maximiser ce profit.
Ses décisions sont cependant sujettes à des
contraintes. Premièrement, les quantités
produites doivent être non négatives, elles
doivent satisfaire les contraintes 
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Exemple
  • Dautre part, les productions possibles sont
    limitées par les matières premières à
    disposition. La quantité de matière première Mi
    nécessaire à la réalisation dun plan de
    production donné est  ai1x1 ai2x2, et les
    quantités produites doivent satisfaire les
    contraintes 

14
Exemple
  • Le problème du directeur est de déterminer le
    nombre dunités x1 et x2 à produire

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Hypothèses
  • Hypothèse de proportionnalité et additivité ou
    hypothèse de linéarité
  • La contribution des variables de décision à la
    fonction objectif et aux contraintes est
    proportionnelle à leur valeur
  • 3x1? ¾ x2 ? 1/x1? log(x2) ?
  • La contribution de chaque variable est
    indépendante de la valeur des autres variables
  • z3x1x2 ? z2 x1 x2 ?
  • Si elle est violée 
  • Programmation non linéaire

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Hypothèses
  • Hypothèse de divisibilité
  • Les variables prennent des valeurs
    fractionnaires.
  • Si elle est violée 
  • Programmation en nombres entiers
  • Hypothèse de certitude 
  • Chaque paramètre est connu précisément.
  • Si elle est violée 
  • Programmation stochastique

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Représentation graphique
s.c.
c(-1,-1)T
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Représentation graphique
  • Identification du domaine admissible
  • Identification des lignes de niveaux
  • Lignes de niveaux perpendiculaires au vecteur c,
    et donc parallèles entre elles
  • A chaque valeur de z correspond une ligne de
    niveau
  • La valeur de z augmente dans la direction de c
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