Systèmes de deux équations à deux inconnues

Programmation linéaire et Recherche opérationnelle
Eléments d'algèbre linéaire
6. Analyse postoptimale.
3. Variantes de l’algorithme
Portlet HARPEGE ESUP Day Juin 2008 Sébastien Montel (UHP Nancy 1)
Cours 8 Problèmes de dynamiques : techniques de résolution pas-à-pas
MATHEMATIQUES COMPETENCE 3 :
Addition et soustraction des nombres relatifs (13)
Problème d’Affectation Quadratique
LA DIVINE PROPORTION LE NOMBRE D’OR.
A.Faÿ 1 Recherche opérationnelle Résumé de cours.
CALCUL PARALLELE PRODUIT : MATRICE – VECTEUR 10 pages Exposé par :
TP math-G-101.
Le problème de transport
6. Analyse postoptimale. Analyse postoptimale Mesurer linfluence sur la solution optimale de modifier certains coefficients du problème Indiquer à lutilisateur.
Heuristiques A. Introduction B. Recherche d ’une branche
4ème FRACTIONS Chapitre 3 1) Égalité de fractions
Optimisation linéaire
Méthode du Simplex (Dantzig)
Outils de Programmation
2 Ils associent les rangées de 2 requêtes UNION [ALL] INTERSECT MINUS.
Systèmes d’équations linéaires
Master 1 SIGLIS java Lecteur Stéphane Tallard Chapitre 4 – Structures de contrôle.
Clique sur la souris ou sur la flèche en bas
Problème de flot à coût minimum
7. Problème de flot à coût minimum.
Programmation linéaire en nombres entiers : la méthode du simplexe

Optimisation linéaire
Introduction à la programmation linéaire
Programmation linéaire et Recherche opérationnelle
1 Décisions dans lincertain Eric Sanlaville ISIMA 3 F3, master SIAD novembre 2008.
l’algorithme du simplexe
MAXIMISER les RESULTATS
Optimisation et complexité
P rogrammation M athématique L inéaire TAI Optimisation & Complexité Adeline Dubois Nicolas Hubert Antonin Lapiche 28/05/2010.
Equations du premier degré Equations « produit nul »
Programmation linéaire en nombres entiers
Formation Achats Process Achat (DA – BC – CC - ACC – Réceptions)
LES fonctionS EQUIV et INDEX
Classe de troisième Françoise Chomat collège St Eutrope Aix en Provence Développement d’expressions littérales.
Les opérations avec les matrices
Recherches locales et méta-heuristiques
…. +6,2= 120 En effet, pour retrouver le terme marquant dans une addition, soustraire le terme connu à la somme ,2=113,8 Pour la soustraction, attention.
Fabienne BUSSAC CALCUL LITTERAL 1. REDUCTION a. Réduire une somme
…. +15,2= ,2= 104,8 En effet , pour retrouver le terme marquant dans une addition , soustraire le terme connu à la somme . Pour la soustraction.
(-13) = 99 C’est une addition de 2 nombres de signes contraires , le résultat : - a pour signe , le signe du nombre le plus éloigné de zéro : ici.

(-6) (-5)x3+6-(-3)= (-5)x3+6-(-3)=(-15)+6+3 =(-15)+9 = (-6)
PROGRAMMATION DYNAMIQUE (Exemples d’application)
Post-optimisation, analyse de sensibilité et paramétrage
La manutention.
CALCUL MENTAL 5.2.
Vecteurs et opérations. 1.Compléter a. b. c. d. 2.Compléter a. b. c. d.
150+2,6= Car 150 =150,0 Et 150,0 + 2,6 152,6 152,6.
26+2,9= Car 26 =26,0 Et 26,0 + 2,9 28,9 28, ,3 = Car si on pose 100 = 100,0 et 100,0 - 99,3 0,7 OU Dans la tête, on retranche 99 à 100 soit 1.
Les Entiers Relatifs Addition Et Soustraction
© Copyright-CNP-EFII-Paris-1998
Diffusion Nationale TOULOUSE -Mai 2006 STSWEB Rattacher Services et ARE Gestion individuelle des services et ARE.
A propos du “Minimal Controllability Problem” C. Commault Département Automatique Gipsa-Lab Grenoble –FRANCE 1 Séminaire GIPSA-Lab 22 octobre 2015.
Critères d’Aide à la Décision. Nouvelle Ligne de Produit Actions possibles quelles quantités produire? Etats de l’environnement quels niveaux de demande?
AIDE à la DECISION Critères IAE de Picardie - LP1.
< > = Comparer des nombres N1 plus petit que plus grand que
(a)(b) (a) (d).
Ä A B C D E F µ Un problème de Tournée (ou du Voyageur de commerce) consiste à chercher le meilleur trajet pour visiter.
Fabienne BUSSAC QUADRILATERES 1. LOSANGE
A b c. a b ab ab.
La programmation dynamique