amélioration de la définition de la recherche opérationnelle.
[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
b0927d0a
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]
b0927d0a
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
9ba07da7
SP
161La recherche opérationnelle est une discipline dite "hybride" au confluent de plusieurs disciplines dont principalement l'analyse numérique, les probalilites et la statistique. On la considère usuellement comme une sous discipline des
162mathematique de la décision.
91df3de1 163
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JB
164\section{Qu'est-ce que l'optimisation?}
165
b0927d0a
JB
166Dans 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.}.
167Nous 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}.
168
169
170%{\it La relativité}, Que sais-je?, 4ème édition, puf, 2000, \cite{Mavr};
171%ainsi que Jean Hladik, {\it La relativité selon Einstein}, L'esprit des sciences, Ellipses, 2000, \cite{Hlad}.
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172
173
174
175
176%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
177
178\chapter{Sujets d'étude en travaux dirigés}
179
180\section{Cahier des charges}
181
b0927d0a 182Il 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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JB
183à 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).
184
185\vspace{.5em}
186
b0927d0a
JB
187Sur la fond, toutes les sources de connaissance utilisées devront être citées. En particulier, la méthodologie universitaire sera privilégiée
188(citations en note de bas de page et dans le corps du document, liste des références en fin de document dans la bibliographie, etc...).
189Wikipédia 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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190L'accent sera essentiellement mis sur la démarche scientifique utilisée à égal niveau avec le contenu acquis des connaissances.
191
192\vspace{.5em}
193
b0927d0a
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194Plusieurs sources devront être croisées afin de prétendre au maximum de vraisemblance
195et d'objectivité scientifique. Le document ne devra pas excéder 10 pages.
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196On privilégiera les qualités de synthèse, d'organisation ainsi que du contenu du document.
197
198\section{Proposition de sujets}
199
200\subsection{Analyse numérique}
201
202\vspace{.5em}
203
2041) Méthode des moindres Carrés (cas général, cas pondéré, cas des équations non linéaires).
205
206\vspace{.5em}
207
2082) Méthode de Newton-Raphson (cas d'une variable, cas de deux variables) - Application: extrema d'une fonction à deux variables.
209
210\vspace{.5em}
211
2123) Autres méthodes: méthode de Jacobi, de Gauss-Seidel, etc....
213
214\vspace{.5em}
215
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216\subsection{Optimisation}
217
218\vspace{.5em}
219
220\subsubsection{Optimisation sans contrainte}
221
222{\bf A- Algorithmes déterministes}
223
224\vspace{.5em}
225
2261) Régression linéaire sans contrainte (pré-requis: Méthode des moindres carrés).
227
228\vspace{.5em}
229
2302) Méthodes de descente: la méthode du gradient (à pas constant ou à pas variable ou à pas optimal).
231
232\vspace{.5em}
233
b0927d0a 2343) Méthode de Newton (ou méthode dite de la tangente) et application à la recherche d'extrema.
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235
236\vspace{.5em}
237
2384) Méthodes de descente: méthode du gradient conjugué (cas linéaire et cas général)
239
240\vspace{.5em}
241
2425) Méthode de relaxation
243
244\vspace{.5em}
245
246{\bf B- Algorithmes probabilistes ou dit stochastiques}
247
248\vspace{.5em}
249
2501) Dynamique de métropolis (prérequis: chaines de Markov)
251
252\vspace{.5em}
253
2542) Recuit simulé sur un ensemble fini et application au problème du voyageur de commerce (prérequis: dynamique de métropolis)
255
256\vspace{.5em}
257
258\subsubsection{Optimisation ou minimisation avec contraintes}
259
260\vspace{.5em}
261
2621) Régression linéaire avec contraintes (prérequis: méthode des moindres carrés, conditions ou équations dites de Karush-kuhn-Tucker (KKT)) .
263
264\vspace{.5em}
265
2662) Cas de la programmation linéaire (prérequis: Lagrangien et multiplicateurs de Lagrange, conditions de KKT).
267
268\vspace{.5em}
269
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2703) Algorithmes: méthode du gradient projeté, méthode de Lagrange-Newton pour des contraintes en égalité,
271méthode de Newton projetée pour des contraintes de bornes, méthodes de pénalisation,
272méthodes de programmation quadratique successive (SQP Sequential Quadratic Programming),
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273méthode de dualité (méthode d'Uzawa, prérequis: théorie de la dualité convexe) etc...
274
275\vspace{.5em}
276
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277\subsection{Recherche opérationnelle}
278
279\vspace{.5em}
280
281\subsubsection{La programmation linéaire (cas particulier de l'optimisation avec contraintes)}
282
2831) Méthode d'énumération.
284
285\vspace{.5em}
286
2872) Méthode du simplexe.
288
289\vspace{.5em}
290
b0927d0a 2913) Application à des problèmes de R.O:
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292
293\vspace{.5em}
294
295\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}.
296
297\vspace{.5em}
298
299\hspace{.6em} a) \'Ecrire ce problème sous la forme d'un problème de programmation linéaire.
300
301\vspace{.5em}
302
303\hspace{.6em} b) Combien d'oeufs extra et sublime doit-il fabriquer pour faire le plus grand bénéfice?
304
305\vspace{.5em}
306
307\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 :
308
309\vspace{.5em}
310
311\begin{center}
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JB
312 $
313 \begin{array}{|c|c|c|c|}
314 \hline
315 Atelier & A & B & C \\
316 \hline
317 Pièce 1 & 3 h & 5 h & 2 h \\
318 \hline
319 Pièce 2 & 1 h & 3 h & 3 h \\
320 \hline
321 \end{array}
322 $
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323\end{center}
324
325\vspace{.5em}
326
327Pour 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.
328
329\hspace{.6em} a) \'Ecrire ce problème sous la forme d'un problème de programmation linéaire.
330
331\vspace{.5em}
332
333\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?
334
335\vspace{.5em}
336
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JB
337\bibliographystyle{plain}
338\bibliography{stdlib_sbphilo}
339
340%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
341
342\end{document}
343
344
345\begin{thebibliography}{6}\input{MemoireM2Ballet6.synctex.gz(busy)}
346
b0927d0a
JB
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