Add the title and the authors.
[Projet_Recherche_Operationnelle.git] / ProjetOptimRO.tex
CommitLineData
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JB
1\documentclass[12pt,oneside,a4paper]{book}
2
3
4%%%%%Packages
5
6\usepackage{latexsym}
7\usepackage{amssymb}
8\usepackage[utf8]{inputenc}
9\usepackage[francais]{babel}
10\usepackage{color}
11\usepackage{geometry}
12\usepackage{graphicx}
13\usepackage{amsfonts}
14\usepackage[T1]{fontenc}
15\usepackage{multirow}
16\usepackage{fancyhdr}
17\usepackage{tocbibind}
18\usepackage{lmodern}
19
20
21%%%%%Marges & en-t\^etes
22
23\geometry{hmargin=2.3cm, vmargin=3cm}
24\fancyhf{} % supprime les en-t\^etes et pieds pr\'ed\'efinis
25\fancyhead[FC]{\bfseries\thepage} % N∞page centre bas
26\fancyhead[HC]{\footnotesize\leftmark} % chapitre centre haut
27\renewcommand{\headrulewidth}{0.2pt} % filet en haut
28\addtolength{\headheight}{0.5pt} % espace pour le filet
29\renewcommand{\footrulewidth}{0.2pt} %filet en bas
30
31
32%%%%%Th\'eor\`eme et d\'efinitions
33
34\newtheorem{Def}{D\'efinition}
35\newtheorem{Not}[Def]{Notation}
36\newtheorem{Th}{Th\'eor\`eme}
37\newtheorem{Prop}[Th]{Proposition}
38\newtheorem{Cor}[Th]{Corollaire}
39\newtheorem{Rmq}{Remarque}
40
41
42%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
43%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
44
45\begin{document}
46
47%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
48%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
49
50%%%%%Page de garde
51
52\begin{center}
53
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JB
54 %\includegraphics[scale=0.5]{logo_sciences_rvb.png}\\
55 \includegraphics[scale=0.5]{index2.png}\\
56
57 \vspace*{0.5cm}
58
59 \footnotesize{
60 \large \bf D\'epartement d'Informatique, Réseaux et Multimédia\\
61 \large \bf 5ème année\\
62 }
63
64 \vspace*{0.5cm}
65
66 %\large{Master 2 Professionnel\\
67 %Math\'ematiques et Informatique des Nouvelles Technologies\\}
68
69 \large{Projet \\ en \\ Optimisation et Recherche Opérationnelle \\}
70
71 \vspace*{0.7cm}
72
73 \begin{tabular}{c}
74 \hline
1ac77878 75 ~ \\
91df3de1 76 \huge\textbf {Programmation Séquentielle Quadratique} \\
1ac77878 77 \huge\textbf {en} \\
91df3de1 78 \huge\textbf {Optimisation non linéraire sous contraintes} \\
1ac77878 79 ~ \\
b0927d0a
JB
80 \hline
81 \end{tabular}
82
83 \vspace*{0.7cm}
84
85 \includegraphics[scale=0.4]{CE.PNG}\\
86
87 \vspace*{0.5cm}
88
89 \large par\\
90
91 %\large \bsc{}\\
92 %\normalsize{M\'emoire encadr\'e par :} \large St\'ephane \bsc{Ballet}\\
93
94 \vspace*{0.2cm}
91df3de1 95 \large {\bf Jérôme \bsc{Benoit} et Sylvain \bsc{Papa}}\\
b0927d0a
JB
96
97 %\vspace*{0.1cm}
98
99 % \large sous la direction de \\
100
101 %\vspace*{0.1cm}
102
103 %Eric Audureau et Thierry Masson
104
105 %\vspace*{1cm}
106
107 \vspace*{1cm}
108
109 %\normalsize{Licence de Mathématiques 3ème année}
110 \normalsize{Année 2018-2019}
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111
112\end{center}
113
114\thispagestyle{empty}
115
116\newpage
117
118
119%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
120%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
121
122
123\pagestyle{plain}
124\frontmatter
125
126
127%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
128%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
129
130
131
132%%%%%Table des mati\`eres
133
134\tableofcontents
135
136\begin{figure}[!b]
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JB
137 \begin{center}
138 %\includegraphics{logo_fac2}
139 \includegraphics[scale=0.04]{amu}
140 \end{center}
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JB
141\end{figure}
142
143\newpage
144
145
146%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
147%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
148
149
150\mainmatter
151\pagestyle{fancy}
152
153
154%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
155\chapter{Introduction générale}
156
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JB
157\vspace{.5em}
158
159\section{Qu'est-ce que la recherche opérationnelle?}
160
91df3de1
JB
161La recherche opérationnelle est une discipline dite "hybribe" au confluent de plusieurs disciplines dont les mathématiques de la décision
162
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JB
163\section{Qu'est-ce que l'optimisation?}
164
b0927d0a
JB
165Dans cette section nous prenons appui sur l'ouvrage {\it Optimisation et contrôle des systèmes linéaires} \cite{Berg} de Maïtine Bergounioux \footnote{Maïtine Bergounioux, {\it Optimisation et contrôle des systèmes linéaires}, Dunod, 2001.}.
166Nous utiliserons aussi l'ouvrage de Francis Filbet\footnote{Francis Filbet, {\it Analyse numérique - Algorithme et étude mathématique}, Dunod, 2009.}, {\it Analyse numérique - Algorithme et étude mathématique} \cite{Filb}.
167
168
169%{\it La relativité}, Que sais-je?, 4ème édition, puf, 2000, \cite{Mavr};
170%ainsi que Jean Hladik, {\it La relativité selon Einstein}, L'esprit des sciences, Ellipses, 2000, \cite{Hlad}.
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171
172
173
174
175%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
176
177\chapter{Sujets d'étude en travaux dirigés}
178
179\section{Cahier des charges}
180
b0927d0a 181Il s'agit de travailler en binôme ou bien seul sur des sujets complémentaires et d'approfondissement du cours. Le travail en question effectué durant les TDs consistera
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182à effectuer un dossier sur un thème. Le dossier devra être tapé en Latex ou Tex puisque il peut y avoir des formules de mathématiques ou de physiques. Il pourra aussi comporter une partie "implémentation effective" d'algorithmes (en annexe).
183
184\vspace{.5em}
185
b0927d0a
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186Sur la fond, toutes les sources de connaissance utilisées devront être citées. En particulier, la méthodologie universitaire sera privilégiée
187(citations en note de bas de page et dans le corps du document, liste des références en fin de document dans la bibliographie, etc...).
188Wikipédia pourra être utilisé mais cela devra être mentionné en tant que référence (note de bas de page ou citation dans le corps du document).
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189L'accent sera essentiellement mis sur la démarche scientifique utilisée à égal niveau avec le contenu acquis des connaissances.
190
191\vspace{.5em}
192
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193Plusieurs sources devront être croisées afin de prétendre au maximum de vraisemblance
194et d'objectivité scientifique. Le document ne devra pas excéder 10 pages.
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195On privilégiera les qualités de synthèse, d'organisation ainsi que du contenu du document.
196
197\section{Proposition de sujets}
198
199\subsection{Analyse numérique}
200
201\vspace{.5em}
202
2031) Méthode des moindres Carrés (cas général, cas pondéré, cas des équations non linéaires).
204
205\vspace{.5em}
206
2072) Méthode de Newton-Raphson (cas d'une variable, cas de deux variables) - Application: extrema d'une fonction à deux variables.
208
209\vspace{.5em}
210
2113) Autres méthodes: méthode de Jacobi, de Gauss-Seidel, etc....
212
213\vspace{.5em}
214
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215\subsection{Optimisation}
216
217\vspace{.5em}
218
219\subsubsection{Optimisation sans contrainte}
220
221{\bf A- Algorithmes déterministes}
222
223\vspace{.5em}
224
2251) Régression linéaire sans contrainte (pré-requis: Méthode des moindres carrés).
226
227\vspace{.5em}
228
2292) Méthodes de descente: la méthode du gradient (à pas constant ou à pas variable ou à pas optimal).
230
231\vspace{.5em}
232
b0927d0a 2333) Méthode de Newton (ou méthode dite de la tangente) et application à la recherche d'extrema.
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234
235\vspace{.5em}
236
2374) Méthodes de descente: méthode du gradient conjugué (cas linéaire et cas général)
238
239\vspace{.5em}
240
2415) Méthode de relaxation
242
243\vspace{.5em}
244
245{\bf B- Algorithmes probabilistes ou dit stochastiques}
246
247\vspace{.5em}
248
2491) Dynamique de métropolis (prérequis: chaines de Markov)
250
251\vspace{.5em}
252
2532) Recuit simulé sur un ensemble fini et application au problème du voyageur de commerce (prérequis: dynamique de métropolis)
254
255\vspace{.5em}
256
257\subsubsection{Optimisation ou minimisation avec contraintes}
258
259\vspace{.5em}
260
2611) Régression linéaire avec contraintes (prérequis: méthode des moindres carrés, conditions ou équations dites de Karush-kuhn-Tucker (KKT)) .
262
263\vspace{.5em}
264
2652) Cas de la programmation linéaire (prérequis: Lagrangien et multiplicateurs de Lagrange, conditions de KKT).
266
267\vspace{.5em}
268
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2693) Algorithmes: méthode du gradient projeté, méthode de Lagrange-Newton pour des contraintes en égalité,
270méthode de Newton projetée pour des contraintes de bornes, méthodes de pénalisation,
271méthodes de programmation quadratique successive (SQP Sequential Quadratic Programming),
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272méthode de dualité (méthode d'Uzawa, prérequis: théorie de la dualité convexe) etc...
273
274\vspace{.5em}
275
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276\subsection{Recherche opérationnelle}
277
278\vspace{.5em}
279
280\subsubsection{La programmation linéaire (cas particulier de l'optimisation avec contraintes)}
281
2821) Méthode d'énumération.
283
284\vspace{.5em}
285
2862) Méthode du simplexe.
287
288\vspace{.5em}
289
b0927d0a 2903) Application à des problèmes de R.O:
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291
292\vspace{.5em}
293
294\hspace{.3em} 3.1) Fêtes de Pâques: A l'approche des fêtes de Pâques, un artisan chocolatier décide de confectionner des oeufs en chocolats. En allant inspecter ses réserves, il constate qu'il lui reste 18 kg de cacao, 8 kg de noisettes et 14 litres de lait. Ce chocolatier a deux spécialités: l'oeuf {\it extra} et l'oeuf {\it sublime}. Un oeuf {\it extra} nécessite 1kg de cacao, 1 kg de noisettes et 2 litres de lait tandis qu'un oeuf {\it sublime} nécessite 3 kg de cacao, 1 kg de noisettes et 1 litre de lait. Il fera un bénéfice de 20 euros en vendant un oeuf {\it extra}, et de 30 euros en vendant un oeuf {\it sublime}.
295
296\vspace{.5em}
297
298\hspace{.6em} a) \'Ecrire ce problème sous la forme d'un problème de programmation linéaire.
299
300\vspace{.5em}
301
302\hspace{.6em} b) Combien d'oeufs extra et sublime doit-il fabriquer pour faire le plus grand bénéfice?
303
304\vspace{.5em}
305
306\hspace{.3em} 3.2) Organisation du travail: La fabrication d'une pièce $P_1$ a un prix de revient de 150 euros et celle d'une pièce $P_2$ coûte 100 euros. Chaque pièce est traitée successivement dans trois ateliers. Le nombre d'heures-machines par pièce est indiqué dans le tableau suivant :
307
308\vspace{.5em}
309
310\begin{center}
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311 $
312 \begin{array}{|c|c|c|c|}
313 \hline
314 Atelier & A & B & C \\
315 \hline
316 Pièce 1 & 3 h & 5 h & 2 h \\
317 \hline
318 Pièce 2 & 1 h & 3 h & 3 h \\
319 \hline
320 \end{array}
321 $
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322\end{center}
323
324\vspace{.5em}
325
326Pour éviter le chômage technique, l'atelier A doit obligatoirement fournir 1200 heures machines, l'atelier B doit obligatoirement fournir 3000 heures machines et l'atelier C doit obligatoirement fournir 1800 heures machines.
327
328\hspace{.6em} a) \'Ecrire ce problème sous la forme d'un problème de programmation linéaire.
329
330\vspace{.5em}
331
332\hspace{.6em} b) Combien faut-il fabriquer de pièces $P_1$ et $P_2$ pour minimiser le coût de revient de l'ensemble de la production et pour assurer le fonctionnement des trois ateliers excluant tout chômage technique?
333
334\vspace{.5em}
335
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336\bibliographystyle{plain}
337\bibliography{stdlib_sbphilo}
338
339%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
340
341\end{document}
342
343
344\begin{thebibliography}{6}\input{MemoireM2Ballet6.synctex.gz(busy)}
345
b0927d0a
JB
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