Optimisation linéaire

Présentation au sujet: "Optimisation linéaire"— Transcription de la présentation:

1 Optimisation linéaire
Recherche opérationnelle GC-SIE

2 Introduction et exemples

3 Formulation Ceci est un problème de programmation linéaire:
Intro. à la programmation linéaire Michel Bierlaire

4 Formulation Intro. à la programmation linéaire Michel Bierlaire

5 Formulation Intro. à la programmation linéaire Michel Bierlaire

6 Formulation Intro. à la programmation linéaire Michel Bierlaire

7 Définitions x1,…xn : variables de décisions
Si le vecteur x satisfait toutes les contraintes, x est une solution admissible. L’ensemble de toutes les solutions admissibles est l’ensemble admissible ou la région admissible. Intro. à la programmation linéaire Michel Bierlaire

8 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. Intro. à la programmation linéaire Michel Bierlaire

9 Définitions Forme standard Forme canonique
Intro. à la programmation linéaire Michel Bierlaire

10 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 d’unités disponibles pour le prochain cycle de production, i = 1, 2, 3 ; le nombre aij d’unités nécessaires à l’assemblage d’une unité du produit Pj , i = 1, 2, 3, j = 1, 2 ; le prix d’achat unitaire i , i = 1, 2, 3. De plus, on connaît, pour chacun des produits finis, son prix de vente unitaire j , j = 1, 2. Intro. à la programmation linéaire Michel Bierlaire

11 Exemple Pour le directeur de l’atelier, le problème est d’utiliser « au mieux » les matières premières à disposition. Supposons qu’il décide de produire x1 unités de produit P1 et x2 unités de P2. Le revenu associé à la production d’une unité de produit j est j mais ce prix ne tient pas compte du coût des matières premières : Le profit associé à la production d’une unité de produit j est Intro. à la programmation linéaire Michel Bierlaire

12 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 : Intro. à la programmation linéaire Michel Bierlaire

13 Exemple D’autre part, les productions possibles sont limitées par les matières premières à disposition. La quantité de matière première Mi nécessaire à la réalisation d’un plan de production donné est : ai1x1 + ai2x2, et les quantités produites doivent satisfaire les contraintes : Intro. à la programmation linéaire Michel Bierlaire

14 Exemple Le problème du directeur est de déterminer le nombre d’unités x1 et x2 à produire Intro. à la programmation linéaire Michel Bierlaire

15 Programmation non linéaire
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 z=3x1+x2  z=2 x1 x2  Si elle est violée : Programmation non linéaire Intro. à la programmation linéaire Michel Bierlaire

16 Programmation en nombres entiers
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. Programmation stochastique Intro. à la programmation linéaire Michel Bierlaire

17 Représentation graphique
x1 x2 s.c. 1.5 3 z=-2 1.5 3 z=-1 z=0 c=(-1,-1)T Intro. à la programmation linéaire Michel Bierlaire

18 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 LPLab2D Intro. à la programmation linéaire Michel Bierlaire