Optimisation dans les réseaux
|
|
|
- Marcel Carbonneau
- il y a 8 ans
- Total affichages :
Transcription
1 Optimisation dans les réseaux GC-SIE Graphes et flots 1
2 Graphes Un graphe orienté G=(N,A) consiste en un ensemble de N nœudsnet un ensemble de A arcs A. On supposera 1 N < et 0 A < il existe un seul arc reliant deux nœuds dans une même direction Un arc (i,j) sera considéré comme une paire ordonnée. (i,j) est donc différent de (j,i). Graphes et flots Michel Bierlaire Définitions Si (i,j) est un arc, on dira que (i,j) est un arc sortantde i (i,j) est un arc entrantdans j (i,j) est incidentà i et à j i est le prédécesseurde j j est le successeurde i Le degrédu nœud i est le nombre d arcs qui lui sont incidents. Un graphe est complets il y a un arc entre chaque paire de nœuds. Graphes et flots Michel Bierlaire 4 2
3 Chemins Nous utiliserons principalement des graphes orientés, et omettrons souvent l adjectif orienté. Un cheminp est une suite de nœuds (n 1,n 2,,n k ), k > 1, et la suite correspondante de k-1 arcs tels que le i ième arc de la suite est soit (n i,n i+1 ) : arc avançant (n i+1,n i ) : arc reculant n 1 est l origine du chemin n k est la destination du chemin Graphes et flots Michel Bierlaire 5 Chemins P + est l ensemble des arcs avançant de P P - est l ensemble des arcs reculant de P Un cycleest un chemin dont l origine est identique à la destination n 1 =n k Un chemin est simplelorsqu il ne contient pas d arcs ni de nœuds répétés, exceptés éventuellement n 1 et n k Un chemin est avançantsi tous ses arcs le sont. Un chemin est reculantsi tous ses arcs le sont. Graphes et flots Michel Bierlaire 6
4 Chemins Un cycle Hamiltonienest un cycle simple avançant contenant tous les nœuds du graphe. Attention: la suite de nœuds n est pas toujours suffisante pour décrire le chemin Nœuds (1,2,,4,5) Arcs ((1,2),(,2),(,4),(4,5)) Graphes et flots Michel Bierlaire 7 Flots Notation : x ij = flot sur arc (i,j) IR Si x ij < 0, le flot est orienté dans le sens contraire à l arc. L ensemble {x ij t.q. (i,j) A} est appelé vecteur de flots A chaque vecteur de flots x est associé un vecteur de divergencey IR N Graphes et flots Michel Bierlaire 8 4
5 Flots Pour tout i N, y i = flot total sortant flot total entrant Graphes et flots Michel Bierlaire 9 Flots Un nœud i est une sourcesi y i > 0 Un nœud i est un puitssi y i < 0 Un vecteur de flots x est une circulationsi y i =0 pour touti N On a toujours Graphes et flots Michel Bierlaire 10 5
6 Flots puits y 2 = -2 2 x 12 =1 x 24 =-2 y 1 = 1 1 x 2 =1 x 2 =0 4 y 4 = 0 sources x 1 =0 y = 1 x 4 =2 Graphes et flots Michel Bierlaire 11 Flots Circulation x 12 =1 y 2 = 0 2 x 24 =-1 y 1 = 0 1 x 2 =1 x 2 =-1 4 y 4 = 0 x 1 =-1 x 4 =1 Graphes et flots Michel Bierlaire 12 y = 0 6
7 Flots Contraintes de borne b ij x ij c ij (i,j) A Un chemin P est non bloqué par rapport à xsi x ij < c ij (i,j) P + x ij > b ij (i,j) P Idée: on ne peut plus envoyer de flot sur un chemin bloqué sans violer une contrainte. Graphes et flots Michel Bierlaire 1 Flots -2 x ij 2 (i,j) A y 2 = -2 2 x 12 =1 x 24 =-2 y 1 = 1 1 x 2 =1 x 2 =0 4 y 4 = 0 x 1 =0 (1,2,4) non bloqué (4,2,1) bloqué y = 1 x 4 =2 Graphes et flots Michel Bierlaire 14 7
8 Flots et chemins Un flot de chemin simpleest un vecteur de flot qui correspond à l envoi d une quantité positive ade flot le long d un chemin simple. Graphes et flots Michel Bierlaire 15 Flots et chemins 2 1 x12 =1 x 24 =-2 1 x 2 =1 x 2 =0 4 x 1 =0 x 4 =2 Graphes et flots Michel Bierlaire 16 8
9 Flots et chemins 2 x 12 =1 x 24 = x 2 =1 x 2 =0 4 x 1 =0 1 x 4 =2 Graphes et flots Michel Bierlaire 17 Flots et chemins 2 x 12 =1 x 24 = x 2 =11 x 2 =0 4 1 x 1 =0 x 4 =2 Graphes et flots Michel Bierlaire 18 9
10 Flots et chemins On aimerait décomposer un vecteur de flots en la somme de flots de chemins simples. Un chemin P est conformeà un vecteur de flots x si x ij > 0 (i,j) P + x ij < 0 (i,j) P P est un cycle ou P relie une source à un puits. Un flot de chemin simple x s est conformeà x si le chemin correspondant l est. Graphes et flots Michel Bierlaire 19 Flots et chemins y 2 = y 1 = y 4 = 0 y = 1 Graphes et flots Michel Bierlaire 20 10
11 Flots et chemins y 2 = y 1 = y 4 = 0 y = 1 1 Graphes et flots Michel Bierlaire 21 Flots et chemins y 2 = y 1 = y 4 = 0 y = 1 1 Graphes et flots Michel Bierlaire 22 11
12 Flots et chemins y 2 = -2 2 x 12 =1 x 24 =-2 y 1 = 1 1 x 2 =1 x 2 =0 4 y 4 = 0 x 1 =0 y = 1 x 4 =2 Graphes et flots Michel Bierlaire 2 Flots et chemins Théorème de décomposition conforme : Un vecteur de flots non nul peut être décomposé en la somme de t vecteurs de flots de chemin simple x 1, x 2,, x t, tous conformes à x. Si x est entier, on peut choisir x 1, x 2,, x t entiers également Si x est une circulation, on peut choisir x 1, x 2,, x t flots de cycle simple Graphes et flots Michel Bierlaire 24 12
13 Le problème de transbordement Énoncé Une entreprise doit transporter ses produits de ses usines (lieux de production) vers ses clients. Elle désire minimiser ses coûts. Elle doit se plier aux contraintes de capacité du système de transport. Elle peut éventuellement transborder les marchandises en tout nœud du réseau. Graphes et flots Michel Bierlaire 26 1
14 Énoncé Trouver un vecteur de flots qui minimise une fonction de coût (linéaire), qui produise un vecteur de divergence donné, qui vérifie les contraintes de capacité. Graphes et flots Michel Bierlaire 27 Énoncé Données : coefficients de coût : a ij capacités inférieures : b ij capacités supérieures : c ij divergences : s i Si s i > 0 alors s i est l offreen i, c-à-d ce qui est produit par l usine située en i Si s i < 0 alors s i est la demandeen i, c-à-d ce qui est réclamé par le client situé en i. Graphes et flots Michel Bierlaire 28 14
15 Énoncé sous contraintes Graphes et flots Michel Bierlaire 29 Contraintes contraintes d offre/demande contraintes de conservation des flots contraintes de capacité Graphes et flots Michel Bierlaire 0 15
16 Problème du plus court chemin Le problème du plus court chemin consiste à déterminer le chemin de coût minimum reliant un nœud αà un nœud β. On peut le voir comme un problème de transbordement. On envoie une unité de flot de αà β. Graphes et flots Michel Bierlaire 1 Problème du plus court chemin Données : coefficients de coût : a ij capacités inférieures : 0 capacités supérieures : + divergences : s α = 1 s β = -1 s i = 0 si i αet i β Graphes et flots Michel Bierlaire 2 16
17 Problème d affectation Je possède 4 chefs-d œuvre que je désire vendre. 4 acheteurs se présentent, et me font les propositions suivantes (en milliers de $) Van Gogh Renoir Monet Bierlaire Christie s Drouot COOP Metropolitan Graphes et flots Michel Bierlaire Problème d affectation Je désire vendre exactement une peinture à chaque acheteur. Quelle peinture dois-je vendre à quel acheteur pour gagner un maximum? On peut le voir comme un problème de transbordement. Représentation en réseau. Graphes et flots Michel Bierlaire 4 17
18 Problème d affectation Van Gogh Christies Renoir Drouot Monet COOP Bierlaire Metro Graphes et flots Michel Bierlaire 5 Problème d affectation Données : coefficients de coût : -a ij a ij = prix proposé par acheteur j pour peinture i. capacités inférieures : 0 capacités supérieures : 1 divergences : s i = 1 si i représente une peinture (offre) s i = -1si i représente un acheteur (demande) Graphes et flots Michel Bierlaire 6 18
19 Problème de flot maximal Une société pétrolière désire envoyer un maximum de pétrole via un réseau de pipelines entre un lieu α et un lieu β. Combien de litres par heure pourra-t-elle faire passer par le réseau? Les capacités des pipelines (en kilolitres/heure) sont indiquées sur les arcs. Graphes et flots Michel Bierlaire 7 Problème de flot maximal α 1 2 β Graphes et flots Michel Bierlaire 8 19
20 Problème de flot maximal On peut le voir comme un problème de transbordement. Il faut ajouter un arc artificiel. Idée: chaque unité de flot qui a réussi à passer à travers le réseau est ramenée artificiellement à α, en rapportant des bénéfices (coût négatif). Graphes et flots Michel Bierlaire 9 Problème de flot maximal α 1 2 β Graphes et flots Michel Bierlaire 40 20
21 Problème de flot maximal Données : coefficients de coût : 0 pour les arcs «réels» -1 pour l arc artificiel capacités inférieures : b ij (souvent 0) capacités supérieures : c ij divergences : s i = 0 pour tout i on désire une circulation Graphes et flots Michel Bierlaire 41 Problème de transport Une société électrique possède trois générateurs pour fournir 4 villes en électricité. Les générateurs produisent resp. 5, 50 et 40 MKWh. Les villes consomment resp. 45, 20, 0 et 0 MKWh. Les coûts de transport d un MKWh d un générateur à une ville sont repris dans le tableau suivant. Graphes et flots Michel Bierlaire 42 21
22 Problème de transport Ville 1 Ville 2 Ville Ville 4 Gén Gén Gén Comment approvisionner les villes à moindre coût? Représentation en réseau. Graphes et flots Michel Bierlaire 4 Problème de transport Gén Ville 1 Gén Ville 2 Gén Ville 0 Ville 4 Graphes et flots Michel Bierlaire 44 22
23 Problème de transport Données : coefficients de coût : a ij a ij = prix entre gén. i et ville j capacités inférieures : 0 capacités supérieures : + divergences : s i = capacité de production si i = générateur s i = -demande si i = ville Graphes et flots Michel Bierlaire 45 2
Chapitre 5 : Flot maximal dans un graphe
Graphes et RO TELECOM Nancy A Chapitre 5 : Flot maximal dans un graphe J.-F. Scheid 1 Plan du chapitre I. Définitions 1 Graphe Graphe valué 3 Représentation d un graphe (matrice d incidence, matrice d
Programmation linéaire
Programmation linéaire DIDIER MAQUIN Ecole Nationale Supérieure d Electricité et de Mécanique Institut National Polytechnique de Lorraine Mathématiques discrètes cours de 2ème année Programmation linéaire
Communications collectives et ordonnancement en régime permanent pour plates-formes hétérogènes
Loris MARCHAL Laboratoire de l Informatique du Parallélisme Équipe Graal Communications collectives et ordonnancement en régime permanent pour plates-formes hétérogènes Thèse réalisée sous la direction
Programmation Linéaire - Cours 1
Programmation Linéaire - Cours 1 P. Pesneau [email protected] Université Bordeaux 1 Bât A33 - Bur 265 Ouvrages de référence V. Chvátal - Linear Programming, W.H.Freeman, New York, 1983.
Chp. 4. Minimisation d une fonction d une variable
Chp. 4. Minimisation d une fonction d une variable Avertissement! Dans tout ce chapître, I désigne un intervalle de IR. 4.1 Fonctions convexes d une variable Définition 9 Une fonction ϕ, partout définie
Théorie des Graphes Cours 3: Forêts et Arbres II / Modélisation
IFIPS S7 - informatique Université Paris-Sud 11 1er semestre 2009/2010 Théorie des Graphes Cours 3: Forêts et Arbres II / 1 Forêts et arbres II Théorème 1.1. Les assertions suivantes sont équivalentes
Cours de Probabilités et de Statistique
Cours de Probabilités et de Statistique Licence 1ère année 2007/2008 Nicolas Prioux Université Paris-Est Cours de Proba-Stat 2 L1.2 Science-Éco Chapitre Notions de théorie des ensembles 1 1.1 Ensembles
Contrainte de flot pour RCPSP avec temps de transfert
Contrainte de flot et x-rcpsc T 1 Contrainte de flot pour RCPSP avec temps de transfert PS temp, s ij Cmax BENOIST Thierry BOUYGUES/e-Lab DIAMANTINI Maurice ENSTA/LMA Contrainte de flot et x-rcpsc T Présentation
Chapitre 6. Fonction réelle d une variable réelle
Chapitre 6 Fonction réelle d une variable réelle 6. Généralités et plan d étude Une application de I dans R est une correspondance entre les éléments de I et ceu de R telle que tout élément de I admette
Cours de Recherche Opérationnelle IUT d Orsay. Nicolas M. THIÉRY. E-mail address: [email protected] URL: http://nicolas.thiery.
Cours de Recherche Opérationnelle IUT d Orsay Nicolas M. THIÉRY E-mail address: [email protected] URL: http://nicolas.thiery.name/ CHAPTER 1 Introduction à l optimisation 1.1. TD: Ordonnancement
Eteindre. les. lumières MATH EN JEAN 2013-2014. Mme BACHOC. Elèves de seconde, première et terminale scientifiques :
MTH EN JEN 2013-2014 Elèves de seconde, première et terminale scientifiques : Lycée Michel Montaigne : HERITEL ôme T S POLLOZE Hélène 1 S SOK Sophie 1 S Eteindre Lycée Sud Médoc : ROSIO Gauthier 2 nd PELGE
INFO-F-310 - Algorithmique 3 et Recherche Opérationnelle
INFO-F- - Algorithmique et Recherche Opérationnelle Yves De Smet Bernard Fortz - Table des matières I Introduction Aide à la décision et modèles mathématiques Quelques exemples de modèles mathématiques
Cours 02 : Problème général de la programmation linéaire
Cours 02 : Problème général de la programmation linéaire Cours 02 : Problème général de la Programmation Linéaire. 5 . Introduction Un programme linéaire s'écrit sous la forme suivante. MinZ(ou maxw) =
Chapitre 3. Les distributions à deux variables
Chapitre 3. Les distributions à deux variables Jean-François Coeurjolly http://www-ljk.imag.fr/membres/jean-francois.coeurjolly/ Laboratoire Jean Kuntzmann (LJK), Grenoble University 1 Distributions conditionnelles
Chapitre 3. Quelques fonctions usuelles. 1 Fonctions logarithme et exponentielle. 1.1 La fonction logarithme
Chapitre 3 Quelques fonctions usuelles 1 Fonctions logarithme et eponentielle 1.1 La fonction logarithme Définition 1.1 La fonction 7! 1/ est continue sur ]0, +1[. Elle admet donc des primitives sur cet
Groupe symétrique. Chapitre II. 1 Définitions et généralités
Chapitre II Groupe symétrique 1 Définitions et généralités Définition. Soient n et X l ensemble 1,..., n. On appelle permutation de X toute application bijective f : X X. On note S n l ensemble des permutations
Une introduction aux codes correcteurs quantiques
Une introduction aux codes correcteurs quantiques Jean-Pierre Tillich INRIA Rocquencourt, équipe-projet SECRET 20 mars 2008 1/38 De quoi est-il question ici? Code quantique : il est possible de corriger
CH.6 Propriétés des langages non contextuels
CH.6 Propriétés des langages non contetuels 6.1 Le lemme de pompage 6.2 Les propriétés de fermeture 6.3 Les problèmes de décidabilité 6.4 Les langages non contetuels déterministes utomates ch6 1 6.1 Le
Quelques algorithmes simples dont l analyse n est pas si simple
Quelques algorithmes simples dont l analyse n est pas si simple Michel Habib [email protected] http://www.liafa.jussieu.fr/~habib Algorithmique Avancée M1 Bioinformatique, Octobre 2008 Plan Histoire
Baccalauréat ES Amérique du Nord 4 juin 2008
Baccalauréat ES Amérique du Nord 4 juin 2008 EXERCICE 1 Commun à tous les candidats f est une fonction définie sur ] 2 ; + [ par : 4 points f (x)=3+ 1 x+ 2. On note f sa fonction dérivée et (C ) la représentation
Souad EL Bernoussi. Groupe d Analyse Numérique et Optimisation Rabat http ://www.fsr.ac.ma/ano/
Recherche opérationnelle Les démonstrations et les exemples seront traités en cours Souad EL Bernoussi Groupe d Analyse Numérique et Optimisation Rabat http ://www.fsr.ac.ma/ano/ Table des matières 1 Programmation
Conception d'un réseau de transport d'électricité
La Fédération Française des Jeux Mathématiques et la Société de Calcul Mathématique SA avec l'appui de Réseau de Transport d'electricité Conception d'un réseau de transport d'électricité Auteurs : Florian
Eléments de Théorie des Graphes et Programmation Linéaire
INSTITUT NATIONAL POLYTECHNIQUE DE LORRAINE Ecole Nationale Supérieure d Electricité et de Mécanique Eléments de Théorie des Graphes et Programmation Linéaire Didier Maquin Professeur à l INPL Version
Intelligence Artificielle Planification
Intelligence Artificielle Planification Bruno Bouzy http://web.mi.parisdescartes.fr/~bouzy [email protected] Licence 3 Informatique UFR Mathématiques et Informatique Université Paris Descartes
Baccalauréat ES Pondichéry 7 avril 2014 Corrigé
Baccalauréat ES Pondichéry 7 avril 204 Corrigé EXERCICE 4 points Commun à tous les candidats. Proposition fausse. La tangente T, passant par les points A et B d abscisses distinctes, a pour coefficient
Le jour et la nuit. Lecture : Le jour et la nuit, comment ça marche?, Collection les questions de Justine, BELIN
CE1 Le jour et la nuit Découverte du monde 3 séances Outils pour le PE : Le temps Cycle 2, Les dossiers Hachette de 2011. Education civique et découverte du monde, Cycle 2 Collection Magellan de 2008 La
Coup de Projecteur sur les Réseaux de Neurones
Coup de Projecteur sur les Réseaux de Neurones Les réseaux de neurones peuvent être utilisés pour des problèmes de prévision ou de classification. La représentation la plus populaire est le réseau multicouche
Cours d électricité. Circuits électriques en courant constant. Mathieu Bardoux. 1 re année
Cours d électricité Circuits électriques en courant constant Mathieu Bardoux [email protected] IUT Saint-Omer / Dunkerque Département Génie Thermique et Énergie 1 re année Objectifs du chapitre
Big Data et Graphes : Quelques pistes de recherche
Big Data et Graphes : Quelques pistes de recherche Hamamache Kheddouci Laboratoire d'informatique en Image et Systèmes d'information LIRIS UMR 5205 CNRS/INSA de Lyon/Université Claude Bernard Lyon 1/Université
CCP PSI - 2010 Mathématiques 1 : un corrigé
CCP PSI - 00 Mathématiques : un corrigé Première partie. Définition d une structure euclidienne sur R n [X]... B est clairement symétrique et linéaire par rapport à sa seconde variable. De plus B(P, P
Journées Télécom-UPS «Le numérique pour tous» David A. Madore. [email protected]. 29 mai 2015
et et Journées Télécom-UPS «Le numérique pour tous» David A. Madore Télécom ParisTech [email protected] 29 mai 2015 1/31 et 2/31 : définition Un réseau de R m est un sous-groupe (additif) discret L
Durée de L épreuve : 2 heures. Barème : Exercice n 4 : 1 ) 1 point 2 ) 2 points 3 ) 1 point
03 Mai 2013 Collège Oasis Durée de L épreuve : 2 heures. apple Le sujet comporte 4 pages et est présenté en livret ; apple La calculatrice est autorisée ; apple 4 points sont attribués à la qualité de
Programmation linéaire
1 Programmation linéaire 1. Le problème, un exemple. 2. Le cas b = 0 3. Théorème de dualité 4. L algorithme du simplexe 5. Problèmes équivalents 6. Complexité de l Algorithme 2 Position du problème Soit
Optimisation des fonctions de plusieurs variables
Optimisation des fonctions de plusieurs variables Hervé Hocquard Université de Bordeaux, France 8 avril 2013 Extrema locaux et globaux Définition On étudie le comportement d une fonction de plusieurs variables
Problème 1 : applications du plan affine
Problème 1 : applications du plan affine Notations On désigne par GL 2 (R) l ensemble des matrices 2 2 inversibles à coefficients réels. Soit un plan affine P muni d un repère (O, I, J). Les coordonnées
Cours de mathématiques
DEUG MIAS premier niveau Cours de mathématiques année 2003/2004 Guillaume Legendre (version révisée du 3 avril 2015) Table des matières 1 Éléments de logique 1 1.1 Assertions...............................................
Limites finies en un point
8 Limites finies en un point Pour ce chapitre, sauf précision contraire, I désigne une partie non vide de R et f une fonction définie sur I et à valeurs réelles ou complees. Là encore, les fonctions usuelles,
Excel Avancé. Plan. Outils de résolution. Interactivité dans les feuilles. Outils de simulation. La valeur cible Le solveur
Excel Avancé Plan Outils de résolution La valeur cible Le solveur Interactivité dans les feuilles Fonctions de recherche (ex: RechercheV) Utilisation de la barre d outils «Formulaires» Outils de simulation
Comparaison de fonctions Développements limités. Chapitre 10
PCSI - 4/5 www.ericreynaud.fr Chapitre Points importants 3 Questions de cours 6 Eercices corrigés Plan du cours 4 Eercices types 7 Devoir maison 5 Eercices Chap Et s il ne fallait retenir que si points?
OUVERTURE des MARCHÉS EUROPÉENS de l ÉNERGIE
Centre de Recherche en Economie et Droit de l Energie OUVERTURE des MARCHÉS EUROPÉENS de l ÉNERGIE (GAZ & ÉLECTRICITÉ) Jacques PERCEBOIS Directeur du CREDEN Professeur à l Université de Montpellier I [email protected]
Les devoirs en Première STMG
Les devoirs en Première STMG O. Lader Table des matières Devoir sur table 1 : Proportions et inclusions....................... 2 Devoir sur table 1 : Proportions et inclusions (corrigé)..................
Feuille d exercices 2 : Espaces probabilisés
Feuille d exercices 2 : Espaces probabilisés Cours de Licence 2 Année 07/08 1 Espaces de probabilité Exercice 1.1 (Une inégalité). Montrer que P (A B) min(p (A), P (B)) Exercice 1.2 (Alphabet). On a un
LES TYPES DE DONNÉES DU LANGAGE PASCAL
LES TYPES DE DONNÉES DU LANGAGE PASCAL 75 LES TYPES DE DONNÉES DU LANGAGE PASCAL CHAPITRE 4 OBJECTIFS PRÉSENTER LES NOTIONS D ÉTIQUETTE, DE CONS- TANTE ET DE IABLE DANS LE CONTEXTE DU LAN- GAGE PASCAL.
FctsAffines.nb 1. Mathématiques, 1-ère année Edition 2007-2008. Fonctions affines
FctsAffines.nb 1 Mathématiques, 1-ère année Edition 2007-2008 Fonctions affines Supports de cours de mathématiques de degré secondaire II, lien hpertete vers la page mère http://www.deleze.name/marcel/sec2/inde.html
OPTIMISATION À UNE VARIABLE
OPTIMISATION À UNE VARIABLE Sommaire 1. Optimum locaux d'une fonction... 1 1.1. Maximum local... 1 1.2. Minimum local... 1 1.3. Points stationnaires et points critiques... 2 1.4. Recherche d'un optimum
Cours de Master Recherche
Cours de Master Recherche Spécialité CODE : Résolution de problèmes combinatoires Christine Solnon LIRIS, UMR 5205 CNRS / Université Lyon 1 2007 Rappel du plan du cours 16 heures de cours 1 - Introduction
La persistance des nombres
regards logique & calcul La persistance des nombres Quand on multiplie les chiffres d un nombre entier, on trouve un autre nombre entier, et l on peut recommencer. Combien de fois? Onze fois au plus...
Développements limités. Notion de développement limité
MT12 - ch2 Page 1/8 Développements limités Dans tout ce chapitre, I désigne un intervalle de R non vide et non réduit à un point. I Notion de développement limité Dans tout ce paragraphe, a désigne un
L ANALYSE EN COMPOSANTES PRINCIPALES (A.C.P.) Pierre-Louis GONZALEZ
L ANALYSE EN COMPOSANTES PRINCIPALES (A.C.P.) Pierre-Louis GONZALEZ INTRODUCTION Données : n individus observés sur p variables quantitatives. L A.C.P. permet d eplorer les liaisons entre variables et
La programmation linéaire : une introduction. Qu est-ce qu un programme linéaire? Terminologie. Écriture mathématique
La programmation linéaire : une introduction Qu est-ce qu un programme linéaire? Qu est-ce qu un programme linéaire? Exemples : allocation de ressources problème de recouvrement Hypothèses de la programmation
Exercices du Cours de la programmation linéaire donné par le Dr. Ali DERBALA
75. Un plombier connaît la disposition de trois tuyaux sous des dalles ( voir figure ci dessous ) et il lui suffit de découvrir une partie de chacun d eux pour pouvoir y poser les robinets. Il cherche
Corrigé du baccalauréat S Asie 21 juin 2010
Corrigé du baccalauréat S Asie juin 00 EXERCICE Commun à tous les candidats 4 points. Question : Le triangle GBI est : Réponse a : isocèle. Réponse b : équilatéral. Réponse c : rectangle. On a GB = + =
Optimisation for Cloud Computing and Big Data
1 / 23 Optimisation for Cloud Computing and Big Data Olivier Beaumont, Lionel Eyraud-Dubois 2 / 23 Aujourd hui Problèmes de fiabilité on va oublier la dynamicité Placement de VMs en programmation par contraintes
FIMA, 7 juillet 2005
F. Corset 1 S. 2 1 LabSAD Université Pierre Mendes France 2 Département de Mathématiques Université de Franche-Comté FIMA, 7 juillet 2005 Plan de l exposé plus court chemin Origine du problème Modélisation
Programmation linéaire et Optimisation. Didier Smets
Programmation linéaire et Optimisation Didier Smets Chapitre 1 Un problème d optimisation linéaire en dimension 2 On considère le cas d un fabricant d automobiles qui propose deux modèles à la vente, des
Big Data et Graphes : Quelques pistes de recherche
Big Data et Graphes : Quelques pistes de recherche Hamamache Kheddouci http://liris.cnrs.fr/hamamache.kheddouci Laboratoire d'informatique en Image et Systèmes d'information LIRIS UMR 5205 CNRS/INSA de
Logistique, Transports
Baccalauréat Professionnel Logistique, Transports 1. France, juin 2006 1 2. Transport, France, juin 2005 2 3. Transport, France, juin 2004 4 4. Transport eploitation, France, juin 2003 6 5. Transport,
CHOIX OPTIMAL DU CONSOMMATEUR. A - Propriétés et détermination du choix optimal
III CHOIX OPTIMAL DU CONSOMMATEUR A - Propriétés et détermination du choix optimal La demande du consommateur sur la droite de budget Résolution graphique Règle (d or) pour déterminer la demande quand
Activité des programmes de médicaments
Chapitre 4 Section 4.05 Ministère de la Santé et des Soins de longue durée Activité des programmes de médicaments Suivi des vérifications de l optimisation des ressources, section 3.05 du Rapport annuel
Compter à Babylone. L écriture des nombres
Compter à Babylone d après l article de Christine Proust «Le calcul sexagésimal en Mésopotamie : enseignement dans les écoles de scribes» disponible sur http://www.dma.ens.fr/culturemath/ Les mathématiciens
LA NOTATION STATISTIQUE DES EMPRUNTEURS OU «SCORING»
LA NOTATION STATISTIQUE DES EMPRUNTEURS OU «SCORING» Gilbert Saporta Professeur de Statistique Appliquée Conservatoire National des Arts et Métiers Dans leur quasi totalité, les banques et organismes financiers
A LA UNE. L indemnisation due en cas de licenciement nul pour violation du statut protecteur est plafonnée à trente mois
NEWSLETTER SOCIALE M A I 2 0 1 5 A LA UNE L indemnisation due en cas de licenciement nul pour violation du statut protecteur est plafonnée à trente mois La loi du 2 août 2005 a porté la durée des mandats
Annexe 6. Notions d ordonnancement.
Annexe 6. Notions d ordonnancement. APP3 Optimisation Combinatoire: problèmes sur-contraints et ordonnancement. Mines-Nantes, option GIPAD, 2011-2012. [email protected] Résumé Ce document
Exo7. Calculs de déterminants. Fiche corrigée par Arnaud Bodin. Exercice 1 Calculer les déterminants des matrices suivantes : Exercice 2.
Eo7 Calculs de déterminants Fiche corrigée par Arnaud Bodin Eercice Calculer les déterminants des matrices suivantes : Correction Vidéo ( ) 0 6 7 3 4 5 8 4 5 6 0 3 4 5 5 6 7 0 3 5 4 3 0 3 0 0 3 0 0 0 3
MAIRIE de SAINT-PIERRE d'autils 59 rue du Puits 27950 SAINT PIERRE D AUTILS
DÉPARTEMENT DE L'EURE - ARRONDISSEMENT D ÉVREUX - CANTON DE VERNON-NORD Tel : 02 32 52 22 17 Fax : 02 32 52 94 97 Email : mairie.saint-pierre.autils wanadoo.fr MAIRIE de SAINT-PIERRE d'autils 59 rue du
La NP-complétude. Johanne Cohen. PRISM/CNRS, Versailles, France.
La NP-complétude Johanne Cohen PRISM/CNRS, Versailles, France. Références 1. Algorithm Design, Jon Kleinberg, Eva Tardos, Addison-Wesley, 2006. 2. Computers and Intractability : A Guide to the Theory of
Conception de réseaux de télécommunications : optimisation et expérimentations
Conception de réseaux de télécommunications : optimisation et expérimentations Jean-François Lalande Directeurs de thèse: Jean-Claude Bermond - Michel Syska Université de Nice-Sophia Antipolis Mascotte,
ELEC2753 Electrotechnique examen du 11/06/2012
ELEC2753 Electrotechnique examen du 11/06/2012 Pour faciliter la correction et la surveillance, merci de répondre aux 3 questions sur des feuilles différentes et d'écrire immédiatement votre nom sur toutes
Chapitre 2. Matrices
Département de mathématiques et informatique L1S1, module A ou B Chapitre 2 Matrices Emmanuel Royer emmanuelroyer@mathuniv-bpclermontfr Ce texte mis gratuitement à votre disposition a été rédigé grâce
Concurrence imparfaite
Concurrence imparfaite 1. Le monopole 2. Concurrence monopolistique 3. Hotelling et Salop 4. Concurrence à la Cournot 5. Concurrence à la Bertrand 6. Concurrence à la Stackelberg Monopole Un monopole,
ALGORITHME GENETIQUE ET MODELE DE SIMULATION POUR L'ORDONNANCEMENT D'UN ATELIER DISCONTINU DE CHIMIE
ALGORITHME GENETIQUE ET MODELE DE SIMULATION POUR L'ORDONNANCEMENT D'UN ATELIER DISCONTINU DE CHIMIE P. Baudet, C. Azzaro-Pantel, S. Domenech et L. Pibouleau Laboratoire de Génie Chimique - URA 192 du
I. Polynômes de Tchebychev
Première épreuve CCP filière MP I. Polynômes de Tchebychev ( ) 1.a) Tout réel θ vérifie cos(nθ) = Re ((cos θ + i sin θ) n ) = Re Cn k (cos θ) n k i k (sin θ) k Or i k est réel quand k est pair et imaginaire
Optimisation non linéaire Irène Charon, Olivier Hudry École nationale supérieure des télécommunications
Optimisation non linéaire Irène Charon, Olivier Hudry École nationale supérieure des télécommunications A. Optimisation sans contrainte.... Généralités.... Condition nécessaire et condition suffisante
Plus courts chemins, programmation dynamique
1 Plus courts chemins, programmation dynamique 1. Plus courts chemins à partir d un sommet 2. Plus courts chemins entre tous les sommets 3. Semi-anneau 4. Programmation dynamique 5. Applications à la bio-informatique
Calcul intégral élémentaire en plusieurs variables
Calcul intégral élémentaire en plusieurs variables PC*2 2 septembre 2009 Avant-propos À part le théorème de Fubini qui sera démontré dans le cours sur les intégrales à paramètres et qui ne semble pas explicitement
Cours d Analyse. Fonctions de plusieurs variables
Cours d Analyse Fonctions de plusieurs variables Licence 1ère année 2007/2008 Nicolas Prioux Université de Marne-la-Vallée Table des matières 1 Notions de géométrie dans l espace et fonctions à deux variables........
CONCOURS D ENTREE A L ECOLE DE 2007 CONCOURS EXTERNE. Cinquième épreuve d admissibilité STATISTIQUE. (durée : cinq heures)
CONCOURS D ENTREE A L ECOLE DE 2007 CONCOURS EXTERNE Cinquième épreuve d admissibilité STATISTIQUE (durée : cinq heures) Une composition portant sur la statistique. SUJET Cette épreuve est composée d un
Exprimer ce coefficient de proportionnalité sous forme de pourcentage : 3,5 %
23 CALCUL DE L INTÉRÊT Tau d intérêt Paul et Rémi ont reçu pour Noël, respectivement, 20 et 80. Ils placent cet argent dans une banque, au même tau. Au bout d une année, ce placement leur rapportera une
Arbres binaires de décision
1 Arbres binaires de décision Résumé Arbres binaires de décision Méthodes de construction d arbres binaires de décision, modélisant une discrimination (classification trees) ou une régression (regression
DOSSIER DE PRESSE. Services de change et de gestion des paiements internationaux
DOSSIER DE PRESSE Services de change et de gestion des paiements internationaux Janvier 2014 Fiche d identité de FX4Biz Date de création 2012 : FX4Biz Belgique Type de société SA de droit Belge au capital
Soit la fonction affine qui, pour représentant le nombre de mois écoulés, renvoie la somme économisée.
ANALYSE 5 points Exercice 1 : Léonie souhaite acheter un lecteur MP3. Le prix affiché (49 ) dépasse largement la somme dont elle dispose. Elle décide donc d économiser régulièrement. Elle a relevé qu elle
Lagrange, où λ 1 est pour la contrainte sur µ p ).
Chapitre 1 Exercice 1 : Portefeuilles financiers Considérons trois types d actions qui sont négociées à la bourse et dont les rentabilités r 1, r 2 et r 3 sont des variables aléatoires d espérances µ i
Chapitre 1 : Évolution COURS
Chapitre 1 : Évolution COURS OBJECTIFS DU CHAPITRE Savoir déterminer le taux d évolution, le coefficient multiplicateur et l indice en base d une évolution. Connaître les liens entre ces notions et savoir
Cours de Génie Logiciel
Cours de Génie Logiciel Sciences-U Lyon Diagrammes UML (2) http://www.rzo.free.fr Pierre PARREND 1 Avril 2005 Sommaire Les Diagrammes UML Diagrammes de Collaboration Diagrammes d'etats-transitions Diagrammes
Enoncé et corrigé du brevet des collèges dans les académies d Aix- Marseille, Montpellier, Nice Corse et Toulouse en 2000. Énoncé.
Enoncé et corrigé du brevet des collèges dans les académies d Aix- Marseille, Montpellier, Nice Corse et Toulouse en 2000. Énoncé. I- ACTIVITES NUMERIQUES (12 points) Exercice 1 (3 points) On considère
Exercices - Polynômes : corrigé. Opérations sur les polynômes
Opérations sur les polynômes Exercice 1 - Carré - L1/Math Sup - Si P = Q est le carré d un polynôme, alors Q est nécessairement de degré, et son coefficient dominant est égal à 1. On peut donc écrire Q(X)
Analyse fonctionnelle Théorie des représentations du groupe quantique compact libre O(n) Teodor Banica Résumé - On trouve, pour chaque n 2, la classe
Analyse fonctionnelle Théorie des représentations du groupe quantique compact libre O(n) Teodor Banica Résumé - On trouve, pour chaque n 2, la classe des n n groupes quantiques compacts qui ont la théorie
Sujet proposé par Yves M. LEROY. Cet examen se compose d un exercice et de deux problèmes. Ces trois parties sont indépendantes.
Promotion X 004 COURS D ANALYSE DES STRUCTURES MÉCANIQUES PAR LA MÉTHODE DES ELEMENTS FINIS (MEC 568) contrôle non classant (7 mars 007, heures) Documents autorisés : polycopié ; documents et notes de
BTS OPTICIEN LUNETIER Economie et Gestion de l Entreprise SESSION 2012
BTS OPTICIEN LUNETIER Economie et Gestion de l Entreprise SESSION 2012 Note : ce corrigé n a pas de valeur officielle et n est donné qu à titre informatif sous la responsabilité de son auteur par Acuité.
I Stabilité, Commandabilité et Observabilité 11. 1 Introduction 13 1.1 Un exemple emprunté à la robotique... 13 1.2 Le plan... 18 1.3 Problème...
TABLE DES MATIÈRES 5 Table des matières I Stabilité, Commandabilité et Observabilité 11 1 Introduction 13 1.1 Un exemple emprunté à la robotique................... 13 1.2 Le plan...................................
Général. C. La présente proposition doit être signée et datée par un responsable de votre entreprise, de même que chaque feuille annexe.
Général Information importante: A. Veuillez répondre à toutes les questions. Ces informations sont nécessaires pour la souscription et l analyse de la prime. Vos réponses ci-après sont considérées dans
Les nombres entiers. Durée suggérée: 3 semaines
Les nombres entiers Durée suggérée: 3 semaines Aperçu du module Orientation et contexte Pourquoi est-ce important? Dans le présent module, les élèves multiplieront et diviseront des nombres entiers concrètement,
Algorithmes pour la planification de mouvements en robotique non-holonome
Algorithmes pour la planification de mouvements en robotique non-holonome Frédéric Jean Unité de Mathématiques Appliquées ENSTA Le 02 février 2006 Outline 1 2 3 Modélisation Géométrique d un Robot Robot
DOCM 2013 http://docm.math.ca/ Solutions officielles. 1 2 10 + 1 2 9 + 1 2 8 = n 2 10.
A1 Trouvez l entier positif n qui satisfait l équation suivante: Solution 1 2 10 + 1 2 9 + 1 2 8 = n 2 10. En additionnant les termes du côté gauche de l équation en les mettant sur le même dénominateur
UEO11 COURS/TD 1. nombres entiers et réels codés en mémoire centrale. Caractères alphabétiques et caractères spéciaux.
UEO11 COURS/TD 1 Contenu du semestre Cours et TDs sont intégrés L objectif de ce cours équivalent a 6h de cours, 10h de TD et 8h de TP est le suivant : - initiation à l algorithmique - notions de bases
Les diagrammes de modélisation
L approche Orientée Objet et UML 1 Plan du cours Introduction au Génie Logiciel L approche Orientée Objet et Notation UML Les diagrammes de modélisation Relations entre les différents diagrammes De l analyse
1 radian. De même, la longueur d un arc de cercle de rayon R et dont l angle au centre a pour mesure α radians est α R. R AB =R.
Angles orientés Trigonométrie I. Préliminaires. Le radian Définition B R AB =R C O radian R A Soit C un cercle de centre O. Dire que l angle géométrique AOB a pour mesure radian signifie que la longueur
Equipements du parking de l Espace Baron de Chabert en matériel de péage et de contrôle d accès CCTP
Equipements du parking de l Espace Baron de Chabert en matériel de péage et de contrôle d accès CCTP 1/10 SOMMAIRE 1 Dispositions générales... 3 1.1 Objet... 3 1.2 Références... 3 1.3 Pérennité... 3 1.4
OUTILS EN INFORMATIQUE
OUTILS EN INFORMATIQUE Brice Mayag [email protected] LAMSADE, Université Paris-Dauphine R.O. Excel [email protected] (LAMSADE) OUTILS EN INFORMATIQUE R.O. Excel 1 / 35 Plan Présentation générale
