Article

1 - MODÉLISATION ET RÉSOLUTION GRAPHIQUE

2 - FORMES GÉNÉRALES D’UN PROGRAMME LINÉAIRE

  • 2.1 - Forme canonique mixte
  • 2.2 - Forme canonique pure
  • 2.3 - Forme standard
  • 2.4 - Variables d’écarts

3 - SOLUTIONS DE BASE RÉALISABLES ET LEURS PROPRIÉTÉS GÉOMÉTRIQUES

4 - MÉTHODE DU SIMPLEXE

  • 4.1 - La méthode du simplexe proprement dite : la phase 2
  • 4.2 - Calcul des coûts réduits et variable entrante
  • 4.3 - Variable sortante

5 - MISES EN ŒUVRE DE LA MÉTHODE DU SIMPLEXE

6 - CONVERGENCE DU SIMPLEXE

7 - INITIALISATION, PROBLÈME AUXILIAIRE ET VARIABLES ARTIFICIELLES : LA PHASE 1

8 - ANALYSE POST-OPTIMALE

  • 8.1 - Analyse de sensibilité de l'objectif
  • 8.2 - Analyse de sensibilité du second membre des contraintes

9 - DUALITÉ

10 - ANNEXE : QUELQUES SOLVEURS DE PROGRAMMES LINÉAIRES ET CODES MATLAB

11 - CONCLUSION

12 - GLOSSAIRE – DÉFINITIONS

Article de référence | Réf : AF1254 v1

Programmation linéaire - Méthodes et applications

Auteur(s) : Jean-François SCHEID

Date de publication : 10 oct. 2015

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Présentation

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RÉSUMÉ

Cet article expose les concepts fondamentaux de la programmation linéaire qui consiste à minimiser ou à maximiser une fonction objectif linéaire avec des contraintes d'inégalités et d'égalités linéaires sur les variables du système. Les propriétés fondamentales de la programmation linéaire sont établies et la méthode de résolution du simplexe est présentée. Un exemple de problème de production sert de référence pour illustrer les différentes propriétés, concepts et méthodes développées. Un code MATLAB de la méthode du simplexe est fourni en annexe et une liste de quelques solveurs de programmation linéaire est proposée avec un exemple d'utilisation. La sensibilité aux données de la solution d'un programme linéaire et la notion de dualité en programmation linéaire sont introduites.

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Auteur(s)

  • Jean-François SCHEID : Maître de conférences en mathématiques appliquées - Institut Elie Cartan de Lorraine & TELECOM Nancy - Université de Lorraine, Nancy, France

INTRODUCTION

De nombreux phénomènes économiques et industriels peuvent se modéliser par des systèmes mathématiques d’inégalités et d’égalités linéaires conduisant à des problèmes d’optimisation linéaire. Dans ces problèmes d’optimisation linéaire, on cherche à minimiser ou maximiser une fonction linéaire sous des contraintes linéaires portant sur les variables du problème. On parle souvent de programmation linéaire (ou encore de programme linéaire), le terme de programmation faisant référence à l’idée d’organisation et de planification lié à la nature des phénomènes modélisés. Ce terme a été introduit pendant la Seconde Guerre mondiale et systématiquement utilisé à partir de 1947 lorsque G. Dantzig inventa la méthode du simplexe pour résoudre les problèmes de programmation linéaire. Les applications industrielles de la programmation linéaire sont très présentes par exemple dans l’industrie pétrolière (pour l’extraction, le raffinage et la distribution du pétrole), dans l’agroalimentaire (composition optimale des ingrédients de plats cuisinés, etc.), industrie du fer et de l’acier (composition optimale des aciers), l’industrie du papier (problèmes de découpe), les transports (plan de vols d’avions, minimisation des coûts de transport…) et les réseaux (optimisation des réseaux de communication).

Cet article présente les propriétés et les concepts fondamentaux de la programmation linéaire puis expose l’algorithme du simplexe pour résoudre un programme linéaire. L’algorithme du simplexe est mis en œuvre selon deux méthodes, la méthode des dictionnaires et la méthode des tableaux. La première méthode permet de bien comprendre le déroulement du simplexe alors que la méthode des tableaux est plus algébrique et elle conduit à la mise en œuvre effective de l’algorithme du simplexe. Un code MATLAB basé sur la méthode des tableaux est proposé en annexe. Une application de la méthode du simplexe à l’analyse de sensibilité d’un programme linéaire est également présentée ainsi qu’une introduction à la dualité en programmation linéaire.

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DOI (Digital Object Identifier)

https://doi.org/10.51257/a-v1-af1254


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BIBLIOGRAPHIE

  • (1) - BILLIONNET (A.) -   Optimisation discrète – De la modélisation à la résolution par des logiciels de programmation mathématique.  -  Dunod (2007).

  • (2) - BREZINSKI (C.) -   Initiation à la programmation linéaire et à l'algorithme du simplexe.  -  Ellipse, Paris (2006).

  • (3) - CHVATAL (V.) -   Linear programming.  -  W. H. Freeman (1983).

  • (4) - DANTZIG (G.), THAPA (M.) -   Linear Programming 1 : Introduction.  -  Springer Series in Operations Research and Financial Engineering (2013).

  • (5) - DANTZIG (G.), THAPA (M.) -   Linear Programming 2 : Theory and Extensions.  -  Springer Series in Operations Research and Financial Engineering (2013).

  • (6) - HECHE (J.-F.), LIEBLING (T.), DE WERRA (D.) -   Recherche...

1 Outils logiciels

GLPK – Gnu Linear Programming Kit (version pour Linux) [Logiciel]

LPSOLVE, (version multi-plateforme sous licence LGPL)

IBM ILOG CPLEX Optimization Studio (version multi-plateforme)

MATLAB – Optimization toolbox

CMPL – <Coliop|Coin> Mathematical Programming Language

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2 Sites Internet

COIN-OR : COmputational INfrastructure for Operations Research

http://www.coin-or.org/

ROADEF : Société française de Recherche Opérationnelle et d'Aide à la Décision

http://www.roadef.org/content/index.htm

Portail ENSTA de la Recherche Opérationnelle

http://perso.ensta-paristech.fr/~diam/ro/

AFPC : Association Française pour la Programmation par Contraintes

http://afpc.greyc.fr

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