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[Projet_Recherche_Operationnelle.git] / ProjetOptimRO.tex
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
54 %\includegraphics[scale=0.5]{logo_sciences_rvb.png}\\
55 \includegraphics[scale=0.5]{polytech.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
75 ~ \\
76 \LARGE\textbf {Programmation Séquentielle Quadratique} \\
77 \LARGE\textbf {en} \\
78 \LARGE\textbf {Optimisation non linéraire sous contraintes} \\
79 ~ \\
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}
95 \large {\bf Jérôme \bsc{Benoit} et Sylvain \bsc{Papa}}\\
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}
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]
137 \begin{center}
138 %\includegraphics{logo_fac2}
139 \includegraphics[scale=0.04]{amu}
140 \end{center}
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
157 \vspace{.5em}
158
159 \section{Qu'est-ce que la recherche opérationnelle?}
160
161 La recherche opérationnelle est une discipline dite "hybride" au confluent de plusieurs disciplines dont principalement l'analyse numérique, les probabilités, la statistique et l'algorithmie.
162 \newline
163 On la considère usuellement comme une sous discipline des mathématiques de la décision.
164
165 \section{Qu'est-ce que l'optimisation?}
166
167 Dans 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.}.
168 Nous 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}.
169
170
171 %{\it La relativité}, Que sais-je?, 4ème édition, puf, 2000, \cite{Mavr};
172 %ainsi que Jean Hladik, {\it La relativité selon Einstein}, L'esprit des sciences, Ellipses, 2000, \cite{Hlad}.
173
174
175
176
177 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
178
179 \chapter{Sujets d'étude en travaux dirigés}
180
181 \section{Cahier des charges}
182
183 Il 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
184 à 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).
185
186 \vspace{.5em}
187
188 Sur la fond, toutes les sources de connaissance utilisées devront être citées. En particulier, la méthodologie universitaire sera privilégiée
189 (citations en note de bas de page et dans le corps du document, liste des références en fin de document dans la bibliographie, etc...).
190 Wikipédia pourra être utilisé mais cela devra être mentionné en tant que référence (note de bas de page ou citation dans le corps du document).
191 L'accent sera essentiellement mis sur la démarche scientifique utilisée à égal niveau avec le contenu acquis des connaissances.
192
193 \vspace{.5em}
194
195 Plusieurs sources devront être croisées afin de prétendre au maximum de vraisemblance
196 et d'objectivité scientifique. Le document ne devra pas excéder 10 pages.
197 On privilégiera les qualités de synthèse, d'organisation ainsi que du contenu du document.
198
199 \section{Proposition de sujets}
200
201 \subsection{Analyse numérique}
202
203 \vspace{.5em}
204
205 1) Méthode des moindres Carrés (cas général, cas pondéré, cas des équations non linéaires).
206
207 \vspace{.5em}
208
209 2) Méthode de Newton-Raphson (cas d'une variable, cas de deux variables) - Application: extrema d'une fonction à deux variables.
210
211 \vspace{.5em}
212
213 3) Autres méthodes: méthode de Jacobi, de Gauss-Seidel, etc....
214
215 \vspace{.5em}
216
217 \subsection{Optimisation}
218
219 \vspace{.5em}
220
221 \subsubsection{Optimisation sans contrainte}
222
223 {\bf A- Algorithmes déterministes}
224
225 \vspace{.5em}
226
227 1) Régression linéaire sans contrainte (pré-requis: Méthode des moindres carrés).
228
229 \vspace{.5em}
230
231 2) Méthodes de descente: la méthode du gradient (à pas constant ou à pas variable ou à pas optimal).
232
233 \vspace{.5em}
234
235 3) Méthode de Newton (ou méthode dite de la tangente) et application à la recherche d'extrema.
236
237 \vspace{.5em}
238
239 4) Méthodes de descente: méthode du gradient conjugué (cas linéaire et cas général)
240
241 \vspace{.5em}
242
243 5) Méthode de relaxation
244
245 \vspace{.5em}
246
247 {\bf B- Algorithmes probabilistes ou dit stochastiques}
248
249 \vspace{.5em}
250
251 1) Dynamique de métropolis (prérequis: chaines de Markov)
252
253 \vspace{.5em}
254
255 2) Recuit simulé sur un ensemble fini et application au problème du voyageur de commerce (prérequis: dynamique de métropolis)
256
257 \vspace{.5em}
258
259 \subsubsection{Optimisation ou minimisation avec contraintes}
260
261 \vspace{.5em}
262
263 1) Régression linéaire avec contraintes (prérequis: méthode des moindres carrés, conditions ou équations dites de Karush-kuhn-Tucker (KKT)) .
264
265 \vspace{.5em}
266
267 2) Cas de la programmation linéaire (prérequis: Lagrangien et multiplicateurs de Lagrange, conditions de KKT).
268
269 \vspace{.5em}
270
271 3) Algorithmes: méthode du gradient projeté, méthode de Lagrange-Newton pour des contraintes en égalité,
272 méthode de Newton projetée pour des contraintes de bornes, méthodes de pénalisation,
273 méthodes de programmation quadratique successive (SQP Sequential Quadratic Programming),
274 méthode de dualité (méthode d'Uzawa, prérequis: théorie de la dualité convexe) etc...
275
276 \vspace{.5em}
277
278 \subsection{Recherche opérationnelle}
279
280 \vspace{.5em}
281
282 \subsubsection{La programmation linéaire (cas particulier de l'optimisation avec contraintes)}
283
284 1) Méthode d'énumération.
285
286 \vspace{.5em}
287
288 2) Méthode du simplexe.
289
290 \vspace{.5em}
291
292 3) Application à des problèmes de R.O:
293
294 \vspace{.5em}
295
296 \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}.
297
298 \vspace{.5em}
299
300 \hspace{.6em} a) \'Ecrire ce problème sous la forme d'un problème de programmation linéaire.
301
302 \vspace{.5em}
303
304 \hspace{.6em} b) Combien d'oeufs extra et sublime doit-il fabriquer pour faire le plus grand bénéfice?
305
306 \vspace{.5em}
307
308 \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 :
309
310 \vspace{.5em}
311
312 \begin{center}
313 $
314 \begin{array}{|c|c|c|c|}
315 \hline
316 Atelier & A & B & C \\
317 \hline
318 Pièce 1 & 3 h & 5 h & 2 h \\
319 \hline
320 Pièce 2 & 1 h & 3 h & 3 h \\
321 \hline
322 \end{array}
323 $
324 \end{center}
325
326 \vspace{.5em}
327
328 Pour 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.
329
330 \hspace{.6em} a) \'Ecrire ce problème sous la forme d'un problème de programmation linéaire.
331
332 \vspace{.5em}
333
334 \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?
335
336 \vspace{.5em}
337
338 \bibliographystyle{plain}
339 \bibliography{stdlib_sbphilo}
340
341 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
342
343 \end{document}
344
345
346 \begin{thebibliography}{6}\input{MemoireM2Ballet6.synctex.gz(busy)}
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