Bloc 2 : Modèles d’optimisation par la programmation linéaire

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1 Bloc 2 : Modèles d’optimisation par la programmation linéaire
Mohamed Ali Aloulou

2 Plan du bloc 2 Présentation générale et exemples
Forme générale d’un PL Résolution géométrique (2 variables) Les différents résultats d’un PL Résolution et analyse de sensibilité avec le solveur Excel Programmation linéaire en nombres entiers

3 Présentation générale et exemples
Exemple 1 : Une usine fabrique 2 produits finis P1 et P2 à l’aide de 3 matières premières M1,M2 et M3 selon le procédé suivant M1 M2 M3 Prix de vente unitaire P1 1 2 4 2 euros P2 6 3 euros Nombre d'unités disponibles 30 15 24 Question Comment organiser la production de manière à atteindre le CA le plus élevé ?

4 Présentation générale et exemples
Modélisation de l’exemple 1 Définition des variables de décision : ce sur quoi porte la décision x1 : nombre d’unités de P1 à produire x2 : nombre d’unités de P2 à produire Spécification des contraintes du problème Contraintes liées à la disponibilité des MP Contraintes de non négativité Spécification de la fonction objectif Maximiser CA = 2x1+3x2 Écriture du modèle (récap)

5 Présentation générale et exemples
Exemple 2 : Une raffinerie produit du super SP98 (P1) et du super SP95 (P2) à partir de 3 constituants C1,C2 et C3. C1 C2 C3 Prix de vente par baril P1 au plus 30% au moins 40% au moins 50% 18 euros P2 au plus 50% au moins 10% --- 22 euros Nombre de barils disponibles par jour 3000 2000 1000 Prix d'achat par baril 12 euros 24 euros 20 euros Question Chercher la structure de production journalière qui maximise la marge d’exploitation de la raffinerie.

6 Présentation générale et exemples
Modélisation de l’exemple 2 Définition des variables de décision Ui : Quantité journalière du constituant Ci utilisée (en baril), i=1,2,3 Vj : Quantité journalière du carburants Pj produite (en baril), j=1,2 Xij : Quantité journalière du constituant Ci intervenant dans le carburant Pj (en baril), i=1,2,3 et j=1,2 Lien entre les variables de décision

7 Présentation générale et exemples
Modélisation de l’exemple 2 Spécification des contraintes du problème Contraintes liées à la disponibilité des constituants Contraintes liées au respect des proportions Contraintes de non négativité Spécification de la fonction objectif 22V1+18V2 – (12U1+24U2+20U3) CA Coût

8 Forme générale d’un PL Un PL peut s’écrire Max ou Min jcj xj
jaij xj ≤ bi pour i =1,…,m1 jaij xj ≥ bi pour i =m1+1,…,m1+m2 jaij xj = bi pour i =m1+m2+1,…,m1+m2+m3 xj ≥ 0 pour j =1,…, n1 xj ≤ 0 pour j =n1+1,…, n1+n2 xj s.r.s. pour j =n1+n2+1,…, n1+n2+n3

9 Résolution géométrique
Illustration avec l’exemple 1 : Max 2x1 + 3x2 x1 + 6x2 ≤ 30 2x1 + 2x2 ≤ 15 4x1 + x2 ≤ 24 x1,x2 ≥0

10 Résolution géométrique
Représentation géométrique de l’ensemble des solutions réalisables Chaque solution est un couple de valeurs (x1,x2). Elle est représentée par un point de IR² Chaque contrainte élimine un demi-plan de IR² délimité par la droite associée à la contrainte L’ensemble des solutions réalisables est un sous-ensemble de points EIR², appelé polyèdre des solutions réalisables

11 Résolution géométrique
Représentation géométrique de l’ensemble des solutions réalisables

12 Résolution géométrique
Tous les points de la droite 2x1 + 3x2 = M (D) donnent la même valeur M à la fonction objectif On remarque qu’en déplaçant la droite (D) vers le Nord-Est on obtient 2x1 + 3x2 = M’ (D) avec M’>M On continue jusqu’à ce qu’on trouve le dernier point admissible : ici c’est le point B.

13 Résolution géométrique
D’une façon générale, la direction déterminée par le gradient de la fonction objectif est une direction d’augmentation de cette fonction Vecteur gradient f(x1,x2) = (f/x1, f/x2) Si f(x1,x2)= 2x1+3x2 alors f(x1,x2) =(2,3)

14 Résolution géométrique
Introduction graphique à l’analyse de sensibilité Question 1 : Quelle modification sur les coefficients de la fonction objectif peut laisser invariant l’optimum ? Question 2 : Jusqu’à quelle quantité d peut on restreindre les disponibilités en matière première M3 sans changer de solution optimale Question 3 : On a la possibilité de disposer d’une quantité supplémentaire de M2. Est-ce intéressant ? Jusqu’à quelle quantité ?

15 Résolution géométrique
Introduction graphique à l’analyse de sensibilité Question 1 : Quelle modification sur les coefficients de la fonction objectif peut laisser invariant l’optimum ? (D) : c1x1+c2x2 Il faut que la pente de (D) soit comprise entre celle de (D1) et celle de (D2)  -1 ≤ -c1/c2 ≤ -1/6

16 Résolution géométrique
Introduction graphique à l’analyse de sensibilité Question 2 : Jusqu’à quelle quantité d peut on restreindre les disponibilités en M3 sans changer de solution optimale La contrainte associée à M3 4x1+x2 ≤ d =24 n’est pas active. Si on diminue d, on déplace parallèlement la droite vers l’ouest La valeur limite est obtenue quand la droite passe par B

17 Résolution géométrique
Introduction graphique à l’analyse de sensibilité Question 3 : On a la possibilité de disposer d’une quantité supplémentaire de M2. Est-ce intéressant ? Jusqu’à quelle quantité ?

18 Les différents résultats d’un PL
Cas usuel Le PL a une solution optimale unique Cette solution correspond à un somment du polyèdre : ceci reste vrai même si n>2 Résultat général : Si un PL admet une ou plusieurs solutions optimales alors une au moins de ces solutions est un sommet du polyèdre des solutions réalisable

19 Les différents résultats d’un PL
Plusieurs solutions optimales Max x1 + x2 x1 + x2 ≤ 2 x1 ≤ 1 x1,x2 ≥0 L’ensemble des solutions optimales se situe sur le segment [A,B] : ensemble infini

20 Les différents résultats d’un PL
Aucune solution optimale c.1 E=vide Max 2x1 + x2 x1 + x2 ≤ 2 x1 ≥ 3 x1,x2 ≥0 c.2 E non borné Max 2x1 + x2 x1 + x2 ≥ 2 x1 ≤ 1 x1,x2 ≥0 Attention : E peut être non borné et admettre une solution optimale

21 Résolution et analyse de sensibilité avec le solveur Excel

22 Programmation linéaire en nombres entiers