4.Convergence de lalgorithme du simplexe. Convergence dans le cas non dégénéré Hypothèse de non dégénérescence: toutes les variables de base sont positives.

Slides:



Advertisements
Présentations similaires
7. Probème de flot à coût minimum.
Advertisements

Programmation linéaire et Recherche opérationnelle
La Méthode de Simplexe Standardisation
Chapitre annexe. Récursivité
La méthode du simplexe.
La gestion indicielle comme gestion optimale
6. Analyse postoptimale.
l’algorithme du simplexe
3. Variantes de l’algorithme
2. Méthodes du simplexe et son analyse.
Résolution d’un programme linéaire
METHODE DE GAUSS FACTORISATION LU
Simplex en 4 Slides – explication:
FONCTIONS EXPONENTIELLES
FONCTIONS EXPONENTIELLES ET LOGARITHMES
EXPONENTIELLES FONCTIONS EXPONENTIELLES EN TERMINALE ST2S auteur : Philippe Angot (version adaptée)
Chapitre II.Rappels mathématiques et complexité
5. Algorithme du simplexe
Génération de colonnes
La fonction de premier degré.
6. Analyse postoptimale. Analyse postoptimale Mesurer linfluence sur la solution optimale de modifier certains coefficients du problème Indiquer à lutilisateur.
VI – Rang d’une matrice Mots clés : Rang.
ASI 3 Méthodes numériques pour l’ingénieur
Sémantique axiomatique
Programmation linéaire
Optimisation linéaire
Méthode du Simplex (Dantzig)
PROGRAMMATION SCIENTIFIQUE EN C
Systèmes d’équations linéaires
Rappel... Solution itérative de systèmes linéaires (suite et fin).
Optimisation non linéaire sans contraintes
Problème de flot à coût minimum
7. Problème de flot à coût minimum.
Dualité Introduction à la dualité. Construction du couple primal-dual.
Programmation linéaire en nombres entiers Algorithme de la subdivision successive («Branch and Bound Algorithm»)
Programmation linéaire en nombres entiers : la méthode du simplexe
Génération d’un segment de droite
Optimisation linéaire
Optimisation linéaire
3. Convergence de lalgorithme du simplexe. Preuve: En supposant que la matrice A est de plein rang m, chaque solution de base réalisable doit comporter.
Programmation linéaire et Recherche opérationnelle
L ABORATOIRE d I NGÉNIERIE des S YSTÈMES A UTOMATISÉS EA 4014 – Université dAngers Institut des Sciences et Techniques de lIngénieur dAngers Master2 Recherche.
Régression linéaire (STT-2400)
Programmation linéaire en nombres entiers : les méthodes de troncature
l’algorithme du simplexe
ASI 3 Méthodes numériques pour l’ingénieur
Optimisation et complexité
P rogrammation M athématique L inéaire TAI Optimisation & Complexité Adeline Dubois Nicolas Hubert Antonin Lapiche 28/05/2010.
Programmation linéaire en nombres entiers
PROGRAMMATION SCIENTIFIQUE EN C
Les fonctions de référence
6. Problème de flot à coût minimum.
- 5 - Optimisation linéaire et non-linéaire
Post-optimisation, analyse de sensibilité et paramétrage
2. Méthode du simplexe et son analyse.
programmation linéaire
3. Variantes de l’algorithme
1. Méthode du simplexe et son analyse.
Algorithmique Boucles et Itérations
Programme linéaire - solution graphique
Matlab (Matrix Laboratory) Langage de programmation évolué. Traitement direct d’opérations matricielles, dont l’inversion et l’analyse d’opérateurs ou.
Chapitre 2 Résolution de Programmes Linéaires. La méthode graphique Cette méthode est simple et s’applique à des problèmes de programmation linéaire à.
Techniques d'Optimisation Master
1 UE Intro. Optimisation L3 INFO UPSud II. Programmation linéaire en variables entières (ou mixtes)
Programmation linéaire et Recherche opérationnelle Licence d’Econométrie Professeur Michel de Rougemont
2. Méthode du simplexe et son analyse.
l’algorithme du simplexe
5. Algorithme du simplexe
Range les nombres du plus petit au plus grand.
l’algorithme du simplexe
Transcription de la présentation:

4.Convergence de lalgorithme du simplexe

Convergence dans le cas non dégénéré Hypothèse de non dégénérescence: toutes les variables de base sont positives à chaque itération Théorème Considérons le problème de programmation linéaire sous forme standard Sous lhypothèse de non dégénérescence, lalgorithme du simplexe se termine en un nombre fini ditérations.

Preuve: En supposant que la matrice A est de plein rang m, chaque solution de base réalisable doit comporter m variables de base positives (hyp. non dégénérescence).

Considérons leffet de compléter un pivot sur la valeur de la fonction économique lors dune itération du simplexe Division de ligne r par Soustraire de

Donc et ainsi la valeur de lobjectif décroît strictement dune itération à lautre. Par conséquent une même solution de base réalisable ne peut se répéter au cours de lapplication de lalgorithme du simplexe. Puisque le nombre de ces dernières est borné (fini), il sensuit que lalgorithme du simplexe doit être complété en un nombre fini ditérations.

Problème où lalgo. du simplexe cycle

Illustration graphique de la dégénerescence

Convergence dans le cas dégénéré