Institut Provincial des Arts et Métiers

Présentation au sujet: "Institut Provincial des Arts et Métiers"— Transcription de la présentation:

1 Institut Provincial des Arts et Métiers
Résolution de certains problèmes par la méthode de programmation linéaire Institut Provincial des Arts et Métiers UCL Dédra-MATH-isons

2 Structure Introduction Modélisation du problème Résolution graphique
Résolution par le solveur Interprétation des résultats Conclusion

3 Introduction La programmation linéaire s’inscrit dans le domaine de la recherche opérationnel, qui consiste à la résolution de problèmes complexes visant à obtenir le meilleur résultats possible en tenant compte de certaines contraintes.

4 Modélisation Modéliser un problème en R.O consiste à identifier :
Les variables (inconnues) Les contraintes L’objectif à atteindre (optimisation) Dans un problème de programmation linéaire, les contraintes et l'objectif sont des fonctions linéaires des variables.

5 Résolution Graphique Exemple
Une usine fabrique 2 pièces P1 et P2 usinées dans deux ateliers A1 et A2. Les temps d'usinage sont : pour P1: de 3 heures dans l'atelier A1 et de 6 heures dans l'atelier A2 pour P2: de 4 heures dans l'atelier A1 et de 3 heures dans l'atelier A2. Le temps de disponibilité hebdomadaire de l'atelier A1 est de 160 heures et celui de l'atelier A2 de 180 heures. La marge bénéficiaire est de 1200 € pour une pièce P1 et 1000 € pour une pièce P2. Quelle production de chaque type doit-on fabriquer pour maximiser la marge hebdomadaire?

6 Résolution Graphique Modéliser sous forme de programme linéaire
1- Variables économiques : X1 : quantité de pièces P1 à fabriquer X2 : quantité de pièces P2 à fabriquer 2- Contraintes économiques : 3x1 + 4x2 <= 160 (contrainte due à l’atelier A1) 6x1 + 3x2 <= 180 (contrainte due à l’atelier A2)

7 Résolution Graphique 3- Contraintes de signe :
x1 >= 0 x2 >= 0 4- Fonction économique (objectif) : Z = 1200x x2 (à optimiser, dans notre cas, maximiser)

8 Résolution Graphique

9 Résolution par le solveur

10 Résolution par le solveur

11 Résolution par le solveur

12 Résolution par le solveur

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14 Résolution par le solveur

15 Résolution par le solveur
Exemple 2 Régime diététique. Le régime diététique consiste à trouver la meilleure combinaison d’ingrédients pour satisfaire des exigences minimales et minimiser le coût total du régime. Un cuisinier de l’hôpital doit déterminer le menu approprié pour les patients qui sont opérés dans le service de chirurgie générale. Chaque opéré doit suivre un régime qui est composé : - d’au moins 50 unités de protéines par repas - d’au moins 15 unités de vitamines - d’au moins 1200 calories/jour - d’au plus 100 unités de glucides. Le cuisinier a consulté la diététicienne de l’hôpital qui lui a donné les composants en protéines, glucides, vitamines et calories pour les aliments qui sont habituellement achetés par le service de l’économat. Les informations sont consignées dans le tableau ci-dessous. Le prix des aliments est le suivant

16 - poisson : 4,5 euros/kg - poulet : 1,8 euros/kg - fromage : 3,5 euros/kg - carottes : 0,6 euros/kg - pommes de terre : 0,5 euros/kg - spaghetti : 0,8 euros/kg. Composition en éléments nutritifs des aliments. Aliments Protéines Vitamines Glucides Calories Poisson 100g Poulet 100g Fromage 100g Carottes kg Spaghetti kg Pommes de T kg Le problème de notre cher cuisinier est de déterminer la composition du menu au moindre coût.

17 Modélisation sous forme de programme linéaire
Modélisation sous forme de programme linéaire. Le problème se modélise de la façon suivante. Définissons les variables de décision suivantes : X1= quantités en centaines de grammes de poisson X2= quantités en centaines de grammes de poulet X3=quantités en centaines de grammes de fromage X4= quantités en centaines de grammes de carottes X5= quantités en centaines de grammes de pommes de terre X6= quantités en centaines de grammes de spaghettis. La fonction économique consiste à minimiser le coût du menu quotidien servi à chaque patient opéré. Min Z = 4,5X1+1,8X2+3,5X3+0,6X4+0,5X5+0,8X6 Il y a deux catégories de contraintes. D’abord, il y a celles qui expriment un besoin minimal à satisfaire pour ne pas affecter la santé des patients. Ensuite, il y a celle qui est relative à un seuil de glucides à ne pas dépasser pour chaque opéré. Les contraintes qui expriment un besoin minimal sont en rapport avec les besoins vitaux en éléments nutritionnels tels que protéines, vitamines, calories. 40X1+50X2+30X3+2X4+1,5X5+2,2X6 ≥50 25X1+10X2+20X3+3X4+2,5X5+1,5X6 ≥ X1+300X2+600X3+140X4+180X5+200X6 ≥ 1200 La dernière contrainte a trait au seuil maximal de glucides permis dans régime des patients. 10X1+20X2+30X3+5X4+8X5+10X6 ≤100 Le programme linéaire, sous sa forme complète apparait comme suit

18 Min Z = 4,5X1+1,8X2+3,5X3+0,6X4+0,5X5+0,8X6. Sous les contraintes suivantes: 40X1+50X2+30X3+2X4+1,5X5+2,2X6 ≥50 25X1+10X2+20X3+3X4+2,5X5+1,5X6 ≥ X1+300X2+600X3+140X4+180X5+200X6 ≥ X1+20X2+30X3+5X4+8X5+10X6 ≤100 Xi ≥ i=1,2,……..6. Le problème ci-dessus est un problème à six variables, il s’agit dans ce cas de le résoudre en utilisant le Solveur d’Excel.

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20 Interprétation des résultats
Rapport de sensibilité

21 Conclusion