Devoir de vacances de Programmation Linéaire
|
|
- Aline Roussel
- il y a 6 ans
- Total affichages :
Transcription
1 Université Paris Institut Galilée INFO - MI Année - Devoir de vacances de Programmation Linéaire Correction À faire pour le Janvier Soit le programme linéaire : P max 6x + x s.c x + x x + x x + x x + x x, x Les exercices se rapportent tous au programme linéaire P Néanmoins ils sont indépendants et peuvent être traités dans n importe quel ordre. Exercice Forme canonique, forme standard et dual points. Mettre le programme linéaire sous forme canonique.. Mettre le programme linéaire sous forme standard.. Donner le dual D du programme linéaire P.. Sous forme canonique : P c max 6x + x s.c x + x x x x + x x x x, x. Sous forme standard : max 6x + x s.c x + x + x = P s x x + x = x + x + x = x x + x 6 = x, x, x, x, x, x 6. Le dual D de P. D min y + y + y + y s.c y + y + y + y 6 y + y + y + y y, y, y, y
2 ou D min y y + y y s.c y y + y y 6 y y + y y y, y, y, y Exercice Résolution graphique points Faire la résolution graphique du programme linéaire P pour déterminer sa solution optimale et sa valeur vp. x x +x obj x x = 6, x x +x x +x x +x x { x : intersection entre et x +x = x +x = x = d où x = 6, = 6 = 6 et x = pour une valeur de 9. = 6 = Exercice Solutions de base et algorithme primal du simplexe sous forme tableau points Soient x, x, x et x 6 les variables d écart associées aux contraintes,, et.. Expliciter la solution de base x définie par x = et x = i.e. donner les valeurs de x, x, x et x 6. À quelle base cette solution correspond-t-elle?
3 contraintes variables en base parmi 6. C6 = solutions de base potentielles. x vérifie à l égalité la contrainte x +x donc x =. x correspond à la solution de base associée à x = x = c est-à-dire l intersection entre les contraintes x = et x =. Cette solution correspond à la base B = {x,x,x,x 6 }. x doit vérifier toutes les contraintes? On peut donc se servir de cette propriété pour trouver la valeur de x, x et x 6. x + x + x = x = = x + x + x = x = = x x + x 6 = x 6 = + = donc x =,,,,,.. x est-elle une solution de base réalisable? Réalisabilité de x? x = x = x = x = x = mais x 6 = < donc x n est pas réalisable.. x est-elle une solution de base optimale? Non réalisable donc non optimale.. Expliciter la solution de base x définie par x = et x = i.e. donner les valeurs de x, x, x et x 6. À quelle base cette solution correspond-t-elle? contraintes variables en base parmi 6. C6 = solutions de base potentielles. x vérifie à l égalité la contrainte x +x donc x =. x correspond à la solution de base associée à x = x = c est-à-dire l intersection entre les contraintes x = et x =. Cette solution correspond à la base B = {x,x,x,x 6 }. x doit vérifier toutes les contraintes? On peut donc se servir de cette propriété pour trouver la valeur de x, x et x 6. x + x + x = x = = x + x + x = x = = x x + x 6 = x 6 = + = donc x =,,,,,.. x est-elle une solution de base réalisable? Réalisabilité de x? x = x = x = x = x = x 6 = x, x, x, x 6 donc x est réalisable.
4 6. x est-elle une solution de base optimale? Optimalité de x? x correspond à la base B = {x,x,x,x 6 }. on note B à la place de B par abus de langage. Il faut calculer les coûts réduits des variables hors base c N c B B Ñ B = B = Ñ =, det B = B Ñ = c B = 6 et c N = c N c B B Ñ = = c x > donc x n est pas optimale. =, com B =. Donner une représentation du programme linéaire sous forme tableau associée à l une des bases précédentes. x B x N B b I B Ñ B = b = c B = 6 c B B b = c B B b c N c B B Ñ B b =
5 Base b x x x x 6 x x x x x x 6 z c. Trouver la solution de base optimale. Pour ce faire, appliquer l algorithme primal du simplexe en utilisant la forme tableau à partir de la base de la question précédente. > donc x entre en base. donc x sort de base. Base b x x x x x x 6 x x x x 6 z c > donc x entre en base. donc x sort de base. Base b x x x x x x 6 x / / x x / / / x 6 / / z c / / Base b x x x x x x 6 x /6 /6 /6 x / / / x / / / x 6 / / / z c 9/ / / tous les c N < donc optimalité. x = 6,,,,, et z = 9. cohérent avec exercice Exercice Forme révisée de l algorithme primal du simplexe points Appliquer l algorithme du simplexe sous forme révisée pour résoudre le programme linéaire P. Soient x, x, x et x 6 les variables d écart associées aux contraintes,, et. Utiliser B = {x,x,x,x 6 } comme base réalisable de départ.
6 Sous forme standard : max 6x + x s.c x + x + x = P s x x + x = x + x + x = x x + x 6 = x, x, x, x, x, x 6 Base de départ : B = {,,,6} et N = {,}. Calcul des coûts réduits : B = det B = B = ΠB = c B Π = c B B = 6 c N = c N ΠN = = = x entre en base. = comb = = Choix de la variable sortante : Bd = N x d = B N x = Calcul des x de départ : x B = B b = = =
7 min {, } = x sort de base. Changement de base : B = {,,,6} et N = {,} x = x x x x d x = = x x x d x = = x 6 x 6 x d x6 = = Calcul des coûts réduits : B = detb = B = = comb = ΠB = c B Π = c B B = 6 c N = c N ΠN = = = x entre en base. = Choix de la variable sortante : Bd = N x d = B N x = } min{, = x sort de base. Changement de base : B = {,,,6} et N = {,} x x x x x d x = = 6 =
8 x x x d x = = x 6 x 6 x d x6 = = Calcul des coûts réduits : B = B = 6 6 detb = ΠB = c B Π = c B B = 6 c N = c N ΠN = = = = 6 comb = 6 6 = c N < donc STOP "optimalité". x = 6,,,,, 9 et z =. cohérent avec exercice et. Exercice Phase de l algorithme primal du simplexe Bonus : points Appliquer l algorithme primal du simplexe pour résoudre le programme linéaire P en utilisant un programme linéaire auxilliaire P phase du simplexe. forme standard de P : max x s.c x + x + x = P x x + x x = x + x + x = x x + x 6 x = x, x, x, x, x, x 6, x x =,,,,,, B = {,,,} et N = {,,6} forme dictionnaire : x = x x
9 x = x x x = x x +x 6 x = +x + x +x = +x x +x 6 + x +x = x +x 6 w = x = +x +x x 6 forme tableau : x entre en base. min{,,, } = Base b x x x x x x 6 x x x x / x w c x sort de base. x entre en base. min{,, } = x sort de base. Base b x x x x x x 6 x x / / / x / / / x / / / x / / / w c / / / B = {,,,} et N = {,,6} w = optimalité de P. On a x hors base et w = solution réalisable de base pour P. Phase pour P Base b x x x x x x 6 x x / / / x 9 x / / / x 6/ / / w c expression des variables en base en fonction des variables hors base x = x + x 6 x = + x x 6 x = 9x x 6 x = 6 + x x 6 expression de z en fonction des variables hors base z = 6x +x
10 = 6 x + x 6+ + x x 6 = + x + x 6 x 6 entre en base. min{, 9, 6 } = Base b x x x x x x 6 x / / / x 9 x / / / x 6/ / / z c / / / = x sort de base. Base b x x x x x x 6 x 6 x x x z c La suite est similaire à l exercice question. > donc x entre en base. donc x sort de base. Base b x x x x x x 6 x 6 / / x x / / x / / / z c / / > donc x entre en base. donc x sort de base. Base b x x x x x x 6 x 6 / / / x / / / x /6 /6 /6 x / / / z c 9/ / / tous les c N < donc optimalité. x = 6,,,,, et z = 9. cohérent avec les exercices précédents
11 Exercice 6 Algorithme dual du simplexe Bonus : points Si c est possible, appliquer l algorithme dual du simplexe pour résoudre le programme linéaire P. Sous forme standard : max 6x + x s.c x + x + x = P s x x + x = x + x + x = x x + x 6 = x, x, x, x, x, x 6 Base b x x x x x x 6 x x / x x 6 z c 6 Question : Peut-on lancer l algorithme dual du simplexe à partir du tableau précédent? Réponse : Non. Question : Pourquoi? Réponse : La condition pour pouvoir utiliser l algo dual du simplexe est de disposer d une base initiale duale-réalisable. Dans le cas d une maximisation, une base correspond à une solution duale-réalisable i.e. réalisable pour D si : toutes les variables duales sont nulles toutes les contraintes duales sont satisfaites Dans le tableau primal associé à P, ces deux conditions se traduisent par : des coûts réduits non positifs pour les variables d origine, des coûts réduits non positifs pour les variables d écart. Ici la base formée par les variables d écarts n est pas duale-réalisable. En effet, les coûts réduits sont >.
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
Plus en détailOptimisation Discrète
Prof F Eisenbrand EPFL - DISOPT Optimisation Discrète Adrian Bock Semestre de printemps 2011 Série 7 7 avril 2011 Exercice 1 i Considérer le programme linéaire max{c T x : Ax b} avec c R n, A R m n et
Plus en détailExercices 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
Plus en détailSujet 4: Programmation stochastique propriétés de fonction de recours
Sujet 4: Programmation stochastique propriétés de fonction de recours MSE3313: Optimisation Stochastiqe Andrew J. Miller Dernière mise au jour: October 19, 2011 Dans ce sujet... 1 Propriétés de la fonction
Plus en détailLa 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
Plus en détailProgrammation Linéaire - Cours 1
Programmation Linéaire - Cours 1 P. Pesneau pierre.pesneau@math.u-bordeaux1.fr Université Bordeaux 1 Bât A33 - Bur 265 Ouvrages de référence V. Chvátal - Linear Programming, W.H.Freeman, New York, 1983.
Plus en détailTravaux dirigés n 1. Programmation linéaire
Université de Reims Champagne Ardenne U.F.R. de Sciences Exactes et Naturelles MASTER 1 Informatique - 2014/2015 Pierre Delisle Travaux dirigés n 1 Programmation linéaire Exercice 1 (Résolution d'un programme
Plus en détailResolution limit in community detection
Introduction Plan 2006 Introduction Plan Introduction Introduction Plan Introduction Point de départ : un graphe et des sous-graphes. But : quantifier le fait que les sous-graphes choisis sont des modules.
Plus en détailProgrammation 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
Plus en détailProgrammation 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
Plus en détailMasses de données. 1. Introduction 2. Problématiques 3. Socle de formation (non présenté) 4. Liens avec Formation INSA
Masses de données 1. Introduction 2. Problématiques 3. Socle de formation (non présenté) 4. Liens avec Formation INSA Rédacteurs : Mjo Huguet / N. Jozefowiez 1. Introduction : Besoins Informations et Aide
Plus en détailCours de Recherche Opérationnelle IUT d Orsay. Nicolas M. THIÉRY. E-mail address: Nicolas.Thiery@u-psud.fr URL: http://nicolas.thiery.
Cours de Recherche Opérationnelle IUT d Orsay Nicolas M. THIÉRY E-mail address: Nicolas.Thiery@u-psud.fr URL: http://nicolas.thiery.name/ CHAPTER 1 Introduction à l optimisation 1.1. TD: Ordonnancement
Plus en détailManuel de validation Fascicule v4.25 : Thermique transitoire des structures volumiques
Titre : TTLV100 - Choc thermique dans un tuyau avec condit[...] Date : 02/03/2010 Page : 1/10 Manuel de Validation Fascicule V4.25 : Thermique transitoire des structures volumiques Document : V4.25.100
Plus en détailProgrammation linéaire
CHAPTER 1 Programmation linéaire 1.1. Qu'est-ce que la programmation linéaire 1.1.1. Exemple: le problème du régime de Polly [1, p.3]. Besoins journaliers: Énergie: 2000 kcal Protéines: 55g Calcium: 800
Plus en détailProgrammation 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
Plus en détailINFO-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
Plus en détailL apport du HPC pour l optimisation. Eric Jacquet-Lagrèze. FORUM TERATEC 28 juin 2011
L apport du HPC pour l optimisation Eric Jacquet-Lagrèze FORUM TERATEC 28 juin 2011 Sommaire 1 / Recherche Opérationnelle et calcul scientifique 2 / Où se trouve la complexité et quels enjeux pour le HPC?
Plus en détailRECHERCHE OPERATIONNELLE
RECHERCHE OPERATIONNELLE 0. Introduction. Ce cours a été enseigné jusqu en 2002, en année de licence, à la MIAGE de NANCY. L objectif principal de ce cours est d acquérir une connaissance approfondie de
Plus en détailCours 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
Plus en détail4.2 Unités d enseignement du M1
88 CHAPITRE 4. DESCRIPTION DES UNITÉS D ENSEIGNEMENT 4.2 Unités d enseignement du M1 Tous les cours sont de 6 ECTS. Modélisation, optimisation et complexité des algorithmes (code RCP106) Objectif : Présenter
Plus en détailCours de recherche opérationnelle I
1 Cours de recherche opérationnelle I Nadia Brauner Nadia.Brauner@imag.fr Grenoble, 2014-2015 Auteurs Ont participé à la rédaction de ce cours (par ordre d arrivée) Nadia Brauner Christophe Rapine Julien
Plus en détailParallélisme et Répartition
Parallélisme et Répartition Master Info Françoise Baude Université de Nice Sophia-Antipolis UFR Sciences Département Informatique baude@unice.fr web du cours : deptinfo.unice.fr/~baude Septembre 2009 Chapitre
Plus en détailÉquations non linéaires
Équations non linéaires Objectif : trouver les zéros de fonctions (ou systèmes) non linéaires, c-à-d les valeurs α R telles que f(α) = 0. y f(x) α 1 α 2 α 3 x Equations non lineaires p. 1/49 Exemples et
Plus en détailExemples de problèmes et d applications. INF6953 Exemples de problèmes 1
Exemples de problèmes et d applications INF6953 Exemples de problèmes Sommaire Quelques domaines d application Quelques problèmes réels Allocation de fréquences dans les réseaux radio-mobiles Affectation
Plus en détailSécurité par compression! ReSIST 2010. Gilles RICHARD IRIT www.irit.fr/bite www.bite.ac.uk
Sécurité par compression! ReSIST 2010 Gilles RICHARD IRIT www.irit.fr/bite www.bite.ac.uk Introduction Sécurité.. intrusion réseau, attaques (DoS,DDoS etc.) virus, etc... spams code injection (SQL,XSS,CSRF,...)
Plus en détailProgramme détaillé BTS INFORMATIQUE DE GESTION DIPLÔME D ETAT. Objectifs de la formation. Les métiers. Durée de la formation
Objectifs de la formation Les inscriptions sont réservées aux élèves de niveau BAC ou plus, et sont ouvertes dans la mesure des places disponibles. Le Brevet de Technicien Supérieur d Informatique de Gestion
Plus en détailLES MÉTHODES DE POINT INTÉRIEUR 1
Chapitre XIII LES MÉTHODES DE POINT INTÉRIEUR 1 XIII.1 Introduction Nous débutons par un rappel de la formulation standard d un problème d optimisation 2 linéaire et donnons un bref aperçu des différences
Plus en détailCommunications 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
Plus en détailQuelques algorithmes simples dont l analyse n est pas si simple
Quelques algorithmes simples dont l analyse n est pas si simple Michel Habib habib@liafa.jussieu.fr http://www.liafa.jussieu.fr/~habib Algorithmique Avancée M1 Bioinformatique, Octobre 2008 Plan Histoire
Plus en détailDéroulement. Evaluation. Préambule. Définition. Définition. Algorithmes et structures de données 28/09/2009
Déroulement Algorithmes et structures de données Cours 1 et 2 Patrick Reuter http://www.labri.fr/~preuter/asd2009 CM mercredi de 8h00 à 9h00 (Amphi Bât. E, 3 ème étage) ED - Groupe 3 : mercredi, 10h30
Plus en détailLes fonction affines
Les fonction affines EXERCICE 1 : Voir le cours EXERCICE 2 : Optimisation 1) Traduire, pour une semaine de location, chaque formule par une écriture de la forme (où x désigne le nombre de kilomètres parcourus
Plus en détailNouvelles propositions pour la résolution exacte du sac à dos multi-objectif unidimensionnel en variables binaires
Nouvelles propositions pour la résolution exacte du sac à dos multi-objectif unidimensionnel en variables binaires Julien Jorge julien.jorge@univ-nantes.fr Laboratoire d Informatique de Nantes Atlantique,
Plus en détailCESI Bases de données
CESI Bases de données Introduction septembre 2006 Bertrand LIAUDET EPF - BASE DE DONNÉES - septembre 2005 - page 1 PRÉSENTATION GÉNÉRALE 1. Objectifs généraux L objectif de ce document est de faire comprendre
Plus en détailL exclusion mutuelle distribuée
L exclusion mutuelle distribuée L algorithme de L Amport L algorithme est basé sur 2 concepts : L estampillage des messages La distribution d une file d attente sur l ensemble des sites du système distribué
Plus en détailJournées Télécom-UPS «Le numérique pour tous» David A. Madore. david.madore@enst.fr. 29 mai 2015
et et Journées Télécom-UPS «Le numérique pour tous» David A. Madore Télécom ParisTech david.madore@enst.fr 29 mai 2015 1/31 et 2/31 : définition Un réseau de R m est un sous-groupe (additif) discret L
Plus en détailCours 1 : Introduction Ordinateurs - Langages de haut niveau - Application
Université de Provence Licence Math-Info Première Année V. Phan Luong Algorithmique et Programmation en Python Cours 1 : Introduction Ordinateurs - Langages de haut niveau - Application 1 Ordinateur Un
Plus en détailPlus 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
Plus en détailOptimisation 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 en détailInitiation à l algorithmique
Informatique S1 Initiation à l algorithmique procédures et fonctions 2. Appel d une fonction Jacques TISSEAU Ecole Nationale d Ingénieurs de Brest Technopôle Brest-Iroise CS 73862-29238 Brest cedex 3 -
Plus en détailIntelligence Artificielle Planification
Intelligence Artificielle Planification Bruno Bouzy http://web.mi.parisdescartes.fr/~bouzy bruno.bouzy@parisdescartes.fr Licence 3 Informatique UFR Mathématiques et Informatique Université Paris Descartes
Plus en détailHistorique. Architecture. Contribution. Conclusion. Définitions et buts La veille stratégique Le multidimensionnel Les classifications
L intelligence économique outil stratégique pour l entreprise Professeur Bernard DOUSSET dousset@irit.fr http://atlas.irit.fr Institut de Recherche en Informatique de Toulouse (IRIT) Equipe Systèmes d
Plus en détailUE C avancé cours 1: introduction et révisions
Introduction Types Structures de contrôle Exemple UE C avancé cours 1: introduction et révisions Jean-Lou Desbarbieux et Stéphane Doncieux UMPC 2004/2005 Introduction Types Structures de contrôle Exemple
Plus en détailQuantification Scalaire et Prédictive
Quantification Scalaire et Prédictive Marco Cagnazzo Département Traitement du Signal et des Images TELECOM ParisTech 7 Décembre 2012 M. Cagnazzo Quantification Scalaire et Prédictive 1/64 Plan Introduction
Plus en détailExclusion Mutuelle. Arnaud Labourel Courriel : arnaud.labourel@lif.univ-mrs.fr. Université de Provence. 9 février 2011
Arnaud Labourel Courriel : arnaud.labourel@lif.univ-mrs.fr Université de Provence 9 février 2011 Arnaud Labourel (Université de Provence) Exclusion Mutuelle 9 février 2011 1 / 53 Contexte Epistémologique
Plus en détailNouvelles propositions pour la résolution exacte du problème de sac à dos bi-objectif unidimensionnel en variables binaires
Nouvelles propositions pour la résolution exacte du problème de sac à dos bi-objectif unidimensionnel en variables binaires Julien Jorge, Xavier Gandibleux Laboratoire d Informatique de Nantes Atlantique
Plus en détailFonctions de plusieurs variables
Module : Analyse 03 Chapitre 00 : Fonctions de plusieurs variables Généralités et Rappels des notions topologiques dans : Qu est- ce que?: Mathématiquement, n étant un entier non nul, on définit comme
Plus en détailComparer l intérêt simple et l intérêt composé
Comparer l intérêt simple et l intérêt composé Niveau 11 Dans la présente leçon, les élèves compareront divers instruments d épargne et de placement en calculant l intérêt simple et l intérêt composé.
Plus en détailOUTILS EN INFORMATIQUE
OUTILS EN INFORMATIQUE Brice Mayag brice.mayag@dauphine.fr LAMSADE, Université Paris-Dauphine R.O. Excel brice.mayag@dauphine.fr (LAMSADE) OUTILS EN INFORMATIQUE R.O. Excel 1 / 35 Plan Présentation générale
Plus en détailAnnexe 6. Notions d ordonnancement.
Annexe 6. Notions d ordonnancement. APP3 Optimisation Combinatoire: problèmes sur-contraints et ordonnancement. Mines-Nantes, option GIPAD, 2011-2012. Sophie.Demassey@mines-nantes.fr Résumé Ce document
Plus en détailCircuits RL et RC. Chapitre 5. 5.1 Inductance
Chapitre 5 Circuits RL et RC Ce chapitre présente les deux autres éléments linéaires des circuits électriques : l inductance et la capacitance. On verra le comportement de ces deux éléments, et ensuite
Plus en détailDualité dans les espaces de Lebesgue et mesures de Radon finies
Chapitre 6 Dualité dans les espaces de Lebesgue et mesures de Radon finies Nous allons maintenant revenir sur les espaces L p du Chapitre 4, à la lumière de certains résultats du Chapitre 5. Sauf mention
Plus en détailChapitre 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
Plus en détailC f tracée ci- contre est la représentation graphique d une
TLES1 DEVOIR A LA MAISON N 7 La courbe C f tracée ci- contre est la représentation graphique d une fonction f définie et dérivable sur R. On note f ' la fonction dérivée de f. La tangente T à la courbe
Plus en détailPourquoi l apprentissage?
Pourquoi l apprentissage? Les SE sont basés sur la possibilité d extraire la connaissance d un expert sous forme de règles. Dépend fortement de la capacité à extraire et formaliser ces connaissances. Apprentissage
Plus en détailCours d analyse numérique SMI-S4
ours d analyse numérique SMI-S4 Introduction L objet de l analyse numérique est de concevoir et d étudier des méthodes de résolution de certains problèmes mathématiques, en général issus de problèmes réels,
Plus en détailOrdonnancement robuste et décision dans l'incertain
Ordonnancement robuste et décision dans l'incertain 4 ème Conférence Annuelle d Ingénierie Système «Efficacité des entreprises et satisfaction des clients» Centre de Congrès Pierre Baudis,TOULOUSE, 2-4
Plus en détailALGORITHMIQUE II NOTION DE COMPLEXITE. SMI AlgoII
ALGORITHMIQUE II NOTION DE COMPLEXITE 1 2 Comment choisir entre différents algorithmes pour résoudre un même problème? Plusieurs critères de choix : Exactitude Simplicité Efficacité (but de ce chapitre)
Plus en détailModule Planification
1 Module Planification Interface MS Project 2 a) Charge atelier OF selon délai ou début de fabrication Export charge atelier sous Excel Capacité machine pour la période prédéfinie Date de début et fin
Plus en détailOPTIMISATION 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
Plus en détailConcurrence 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,
Plus en détailIntroduction à MATLAB R
Introduction à MATLAB R Romain Tavenard 10 septembre 2009 MATLAB R est un environnement de calcul numérique propriétaire orienté vers le calcul matriciel. Il se compose d un langage de programmation, d
Plus en détailPRIME D UNE OPTION D ACHAT OU DE VENTE
Université Paris VII - Agrégation de Mathématiques François Delarue) PRIME D UNE OPTION D ACHAT OU DE VENTE Ce texte vise à modéliser de façon simple l évolution d un actif financier à risque, et à introduire,
Plus en détailAssistants d éducation, Assistants Vie Scolaire, Assistants pédagogiques Texte En date
Assistants d éducation, Assistants Vie Scolaire, Assistants pédagogiques Circulaire n 2008-108 21 août 2008 concernant le recrutement et l emploi des assistants d éducation. Abroge et remplace toutes les
Plus en détailITS Switzerland - EPFL 29/10/2014 La stratégie d information multimodale du Grand Lyon : la coopération public/privée pour la mobilité urbaine et l
ITS Switzerland - EPFL 29/10/2014 La stratégie d information multimodale du Grand Lyon : la coopération public/privée pour la mobilité urbaine et l innovation Contexte de la mobilité urbaine Besoins Population
Plus en détailINSTRUCTION DE CRÉATION D UN COMPTE CLIENT
INSTRUCTION DE CRÉATION D UN COMPTE CLIENT Sommaire 1. Recherche du client :... 2 1.1 Par le menu FD01... 2 2. Fonction à utiliser :... 3 3. Création du client :... 3 3.1 Ecran initial... 3 3.2 Donn. générales...
Plus en détailDE L ALGORITHME AU PROGRAMME INTRO AU LANGAGE C 51
DE L ALGORITHME AU PROGRAMME INTRO AU LANGAGE C 51 PLAN DU COURS Introduction au langage C Notions de compilation Variables, types, constantes, tableaux, opérateurs Entrées sorties de base Structures de
Plus en détailChapitre VI - Méthodes de factorisation
Université Pierre et Marie Curie Cours de cryptographie MM067-2012/13 Alain Kraus Chapitre VI - Méthodes de factorisation Le problème de la factorisation des grands entiers est a priori très difficile.
Plus en détailCH.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
Plus en détailFonctions de plusieurs variables : dérivés partielles, diérentielle. Fonctions composées. Fonctions de classe C 1. Exemples
45 Fonctions de plusieurs variables : dérivés partielles, diérentielle. Fonctions composées. Fonctions de classe C 1. Exemples Les espaces vectoriels considérés sont réels, non réduits au vecteur nul et
Plus en détailCARTE DE VOEUX À L ASSOCIAEDRE
CARTE DE VOEUX À L ASSOCIAEDRE JEAN-LOUIS LODAY Il y a cinq ans le Centre International de Rencontres Mathématiques de Luminy a envoyé ses voeux avec la carte ci-dessus. L illustration choisie par Robert
Plus en détailGPA770 Microélectronique appliquée Exercices série A
GPA770 Microélectronique appliquée Exercices série A 1. Effectuez les calculs suivants sur des nombres binaires en complément à avec une représentation de 8 bits. Est-ce qu il y a débordement en complément
Plus en détailChapitre 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
Plus en détailSystèmes de transmission
Systèmes de transmission Conception d une transmission série FABRE Maxime 2012 Introduction La transmission de données désigne le transport de quelque sorte d'information que ce soit, d'un endroit à un
Plus en détail3 décembre 2007. Négociations DECFO-SYSREM Séance n 5. Service du personnel. Rue Caroline 4 1014 Lausanne
Service du personnel Rue Caroline 4 1014 Lausanne 3 décembre 2007 Négociations DECFO-SYSREM Séance n 5 Département des finances et des relations extérieures Présentation 1. Rappel du périmètre de négociations
Plus en détailAlgorithmique I. Augustin.Lux@imag.fr Roger.Mohr@imag.fr Maud.Marchal@imag.fr. Algorithmique I 20-09-06 p.1/??
Algorithmique I Augustin.Lux@imag.fr Roger.Mohr@imag.fr Maud.Marchal@imag.fr Télécom 2006/07 Algorithmique I 20-09-06 p.1/?? Organisation en Algorithmique 2 séances par semaine pendant 8 semaines. Enseignement
Plus en détailLaboratoire d informatique Gaspard-Monge UMR 8049. Journée Labex Bézout- ANSES
Laboratoire d informatique Gaspard-Monge UMR 8049 Journée Labex Bézout- ANSES Présentation du laboratoire 150 membres, 71 chercheurs et enseignants-chercheurs, 60 doctorants 4 tutelles : CNRS, École des
Plus en détailLa nouvelle planification de l échantillonnage
La nouvelle planification de l échantillonnage Pierre-Arnaud Pendoli Division Sondages Plan de la présentation Rappel sur le Recensement de la population (RP) en continu Description de la base de sondage
Plus en détailRappels sur les suites - Algorithme
DERNIÈRE IMPRESSION LE 14 septembre 2015 à 12:36 Rappels sur les suites - Algorithme Table des matières 1 Suite : généralités 2 1.1 Déition................................. 2 1.2 Exemples de suites............................
Plus en détailCMI ECONOMIE, FINANCE QUANTITATIVE ET STATISTIQUES - PARCOURS FORMATION EN APPRENTISSAGE
Université de PARIS 2 - ASSAS 1/3 PARCOURS FORMATION EN APPRENTISSAGE L1 S1 Mathématiques 1 4 L1 S1 Statistiques 1 4 L1 S1 Fondemants de l'informatique 4 L1 S1 Compléments Maths 2 L1 S1 Compléments Stats
Plus en détailFonctions de plusieurs variables
Maths MP Exercices Fonctions de plusieurs variables Les indications ne sont ici que pour être consultées après le T (pour les exercices non traités). Avant et pendant le T, tenez bon et n allez pas les
Plus en détailTRACER LE GRAPHE D'UNE FONCTION
TRACER LE GRAPHE D'UNE FONCTION Sommaire 1. Méthodologie : comment tracer le graphe d'une fonction... 1 En combinant les concepts de dérivée première et seconde, il est maintenant possible de tracer le
Plus en détailLES OUTILS D ALIMENTATION DU REFERENTIEL DE DB-MAIN
LES OUTILS D ALIMENTATION DU REFERENTIEL DE DB-MAIN Les contenues de ce document sont la propriété exclusive de la société REVER. Ils ne sont transmis qu à titre d information et ne peuvent en aucun cas
Plus en détailExo7. Matrice d une application linéaire. Corrections d Arnaud Bodin.
Exo7 Matrice d une application linéaire Corrections d Arnaud odin. Exercice Soit R muni de la base canonique = ( i, j). Soit f : R R la projection sur l axe des abscisses R i parallèlement à R( i + j).
Plus en détailWWW.ELCON.SE Multichronomètre SA10 Présentation générale
WWW.ELCON.SE Multichronomètre SA10 Présentation générale Le SA10 est un appareil portable destiné au test des disjoncteurs moyenne tension et haute tension. Quoiqu il soit conçu pour fonctionner couplé
Plus en détailPrésentation synthétique de la licence Economie Gestion de l université d Orléans à destinations des enseignants en SES de l académie Orléans-Tours
Présentation synthétique de la licence Economie Gestion de l université d Orléans à destinations des enseignants en SES de l académie Orléans-Tours La présentation est un peu rapide si, vous qui me lisez,
Plus en détailINFO-F-425 Modèles mathématiques et algorithmes pour l ordonnancement. Bernard Fortz
INFO-F-425 Modèles mathématiques et algorithmes pour l ordonnancement Bernard Fortz 2008-2009 Table des matières 1 Définition et classification des problèmes d ordonnancement 2 1.1 Introduction....................................
Plus en détailPlan de cette matinée
Plan de cette matinée Windows 2008 Les différentes versions Migration Rôles et fonctionnalités Présentation des nouveautés Windows 2008 R2 Les apports de cette nouvelle version Windows 7 Les différentes
Plus en détailÉditorial. Tangente ÉDUCATION. Scratch, AlgoBox, Python. Trimestriel - n 15 - janvier 2011 Numéro spécial 16 activités TICE pour le lycée
Tangente ÉDUCATION Trimestriel - n 15 - janvier 2011 Numéro spécial 16 activités TICE pour le lycée et leurs programmes dans les trois langages les plus utilisés : Scratch, AlgoBox, Python Python Éditorial
Plus en détailUE Programmation Impérative Licence 2ème Année 2014 2015
UE Programmation Impérative Licence 2 ème Année 2014 2015 Informations pratiques Équipe Pédagogique Florence Cloppet Neilze Dorta Nicolas Loménie prenom.nom@mi.parisdescartes.fr 2 Programmation Impérative
Plus en détailCommandes PLASTICOLOR PC 90/03... 3. Commandes modulaires - Série PC PC 90/52... 4. Système de commande PPM... 9. 2 Commandes PLASTICOLOR
COMMANDES COMMANDES PC 90/03 COMMANDES MODULAIRES PC 90/52 PPM SYSTÈME DE COMMANDE Commandes PLASTICOLOR PC 90/03... 3 Sous réserve de modifications, même sans avis préalable. Toutes les dimensions et
Plus en détailLa couche physique de l ADSL (voie descendante)
La couche physique de l ADSL (voie descendante) Philippe Ciblat École Nationale Supérieure des Télécommunications, Paris, France Problématique qq kilomètres CENTRAL câble de 0,4mm Objectifs initiaux :
Plus en détailContenu du programme Gestion Commerciale
BTS : Brevet de Technicien Supérieur Contenu du programme Gestion Commerciale 1 Sommaire MATIERES D ENSEIGNEMENT PROFESSIONNEL... 3 ETUDE DE CAS... 4 PROGRAMME DE FONDEMENTS ET CONCEPTS ETUDE DE MARCHE...
Plus en détailThéorèmes de Point Fixe et Applications 1
Théorèmes de Point Fixe et Applications 1 Victor Ginsburgh Université Libre de Bruxelles et CORE, Louvain-la-Neuve Janvier 1999 Published in C. Jessua, C. Labrousse et D. Vitry, eds., Dictionnaire des
Plus en détailCours d algorithmique pour la classe de 2nde
Cours d algorithmique pour la classe de 2nde F.Gaudon 10 août 2009 Table des matières 1 Avant la programmation 2 1.1 Qu est ce qu un algorithme?................................. 2 1.2 Qu est ce qu un langage
Plus en détailSurveillance et maintenance prédictive : évaluation de la latence de fautes. Zineb SIMEU-ABAZI Univ. Joseph Fourier, LAG)
Surveillance et maintenance prédictive : évaluation de la latence de fautes Zineb SIMEU-ABAZI Univ. Joseph Fourier, LAG) SURVEILLANCE Analyser une situation et fournir des indicateurs! Détection de symptômes!
Plus en détailCours d Informatique
Cours d Informatique 1ère année SM/SMI 2007/2008, Info 2 Département de Mathématiques et d Informatique, Université Mohammed V elbenani@hotmail.com sayah@fsr.ac.ma 2007/2008 Info2, 1ère année SM/SMI 1
Plus en détailInitiation aux bases de données (SGBD) Walter RUDAMETKIN
Initiation aux bases de données (SGBD) Walter RUDAMETKIN Bureau F011 Walter.Rudametkin@polytech-lille.fr Moi Je suis étranger J'ai un accent Je me trompe beaucoup en français (et en info, et en math, et...)
Plus en détailOrdonnancement. N: nains de jardin. X: peinture extérieure. E: électricité T: toit. M: murs. F: fondations CHAPTER 1
CHAPTER 1 Ordonnancement 1.1. Étude de cas Ordonnancement de tâches avec contraintes de précédences 1.1.1. Exemple : construction d'une maison. Exercice. On veut construire une maison, ce qui consiste
Plus en détailAnnexe commune aux séries ES, L et S : boîtes et quantiles
Annexe commune aux séries ES, L et S : boîtes et quantiles Quantiles En statistique, pour toute série numérique de données à valeurs dans un intervalle I, on définit la fonction quantile Q, de [,1] dans
Plus en détailProbabilités. Rappel : trois exemples. Exemple 2 : On dispose d un dé truqué. On sait que : p(1) = p(2) =1/6 ; p(3) = 1/3 p(4) = p(5) =1/12
Probabilités. I - Rappel : trois exemples. Exemple 1 : Dans une classe de 25 élèves, il y a 16 filles. Tous les élèves sont blonds ou bruns. Parmi les filles, 6 sont blondes. Parmi les garçons, 3 sont
Plus en détail