Programmation linéaire : Exercices modélisation et optimisation

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Programmation linéaire : Exercices modélisation et optimisation

Programming, Math, Linear Programming · exam

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EN SI

2013/2014

Classe I.I.1: Recherche Opérationnelle. Série Programmation Linéaire

Exercice 1 (modélisation) Une personne a la possibilité de vendre: - 500 cartes postales,

- 20 guides touristiques.

Elle constitue deux lots publicitaires:

- Lot n(cid:14)1 = un guide et 10 cartes postales, - Lot n(cid:14)2 = un guide et 50 cartes postales.

Son béné…ce unitaire est fonction du lot vendu, il est de 6 dinars par lot n(cid:14)1 et de 10 dinars par lot n(cid:14)2: 1) Formuler un modèle donnant un plan qui maximise le béné…ce total. 2) Mettre le modèle obtenu sous forme standard. Exercice 2 (modélisation) On désire déterminer la composition, à coût minimal, d’un aliment pour bé- tail qui est obtenu en mélangeant au plus trois produits bruts: orge, arachide et sésame. L’aliment ainsi conditionné devra comporter au moins 22% de pro- téines et 3; 6% de graisses, pour se conformer aux exigences de la clientele. Dans le tableau ci-dessous, on indique les pourcentages de protéines et de graisses contenus, respectivement, dans l’orge, les arachides et le sésame, ainsi que le coût par tonne de chacun des produits bruts:

produit brut pourcentage de protéines pourcentage de graisses coût par tonne

orge arachides 12% 2% 25

52% 2% 41

sésame 42% 10% 39

A…n de déterminer la composition, à coût minimal, d’un tonne d’aliment conforme aux exigences de la clientèle, donner une formulation du problème posé sous forme d’un programme linéaire. Exercice 3 (solution non bornée) On considère le programme linéaire suivant:

(cid:0)

M in z = x2 Sous (cid:0) 2x1 x2 (cid:0) x1 x2 (cid:0) x1 + x2 xj

x1 Contraintes : 2 (cid:21) (cid:0) 2 (cid:20) 5 (cid:20) 0; j = 1; :::; 2

(cid:21)

1

(P L)

8

>>>>>>< >>>>>>:

a- Représenter l’ensemble des solutions admissibles. b- Localiser toutes les solutions de base réalisables. c-Calculer la valeur de la fonction coût Z en chacun de ces points et donner la solution optimale. d- Déterminer graphiquement l’ensemble des solutions optimales. Exercice 4 (manipulation des bases) On considère le programme linéaire suivant:

M ax z = 5x1 + x2 + 6x3 + 24x4 Sous-Contraintes: 4x1 + 4x2 + 4x3 + x4 8x1 + 6x2 + 4x3 + 3x4 0; j = 1; :::; 4 xj

24 36

(cid:20) (cid:20)

(cid:21)

(P L) 8 >>>>< >>>>:

a- Ecrire (P L) sous forme standard, les variables d’écart seront nomées x5 et x6: b- soit B = (A3; A4): Cette base est-elle réalisable? est-elle optimale? Exercice 5 (solution initiale) On considère les programmes linéaires suivants:

(P L)

(cid:20)

(cid:20)

M ax z = 2x1 + x2 + x3 Sous-Contraintes: 2x1 + x2 + x3 2 x1 + x2 10 2x1 + 4x2 + x3 8 (cid:20) 0; j = 1; :::; 3 xj max z = 3x1 + 4x2 + x3 Sous-Contraintes : 8 x1 + 2x2 + 2x3 3 7 x1 + 2x2 + 3x3 3 xj

(cid:20) (cid:21) 0; j = 1; 2; 3

(cid:21)

(cid:21)

(P L)

8

>>>>>>< >>>>>>: >>>>< >>>>:

Publicité

8

a- Ecrire (P L) sous forme standard. b- Ce problème admet-il une solution initiale évidente? justi…er votre réponse. Exercice 6 (solution intermédiaire) On considère le programme linéaire suivant:

2

max z = 3x1 + 2x2 + 5x3 Sous Contraintes: x1 + 2x2 + x3 + x4 = 430 3x1 + 2x3 + x5 = 460 x1 + 4x2 + x6 = 420 xj > 0; j = 1; ::::; 6

(P:L)

8

>>>>>>< >>>>>>:

1) Montrer que la solution : X = (0; 0; 230; 200; 0; 420) est une solution de base réalisable du programme linéaire (P:L). 2) Donner le tableau du simplexe correspondant à cette solution de base. 3) Le tableau obtenu est-il optimal? Justi…er votre réponse. Exercice 7 (méthode des deux phases ou méthode M) : On considère le programme linéaire suivant:

1) Résoudre ce programme linéaire à l’aide de la méthode des deux phases. 2) Donner une résolution graphique de (LP ) dans le plan (x1; x2). Décrire, dans ce plan, le cheminement qui correspond à l’application de la méthode du simplexe.

Exercice 8 (programmation paramétrée)

On considère le programme linéaire suivant:

8

>>>>>>< >>>>>>:

8

>>>>>>< >>>>>>:

(P L)

x2

(cid:0)

2x1

max z = (cid:0) Sous-Contraintes : 3x1 + x2 = 3 4x1 + 3x2 x1 + 2x2 xj

6 (cid:21) 3 (cid:20) 0; j = 1; 2

(cid:21)

(P L)

max Z = 6x1 + 5x2 contraintes sous

(cid:0)

x1 + x2 (cid:20) 2x1 + 3x2 x1

x2

8

(cid:20) 2

(cid:0) (cid:20) 0; i = 1; 2

6

(cid:0)

xi

(cid:21)

3

1- Donner une résolution graphique de ce programme linéaire. 2- Soit un modèle de programmation linéaire qui doit être appliqué régulière- ment mais dont certains coe¢ cients varient d’une application à l’autre. Prenons

le cas où les coe¢ cients de la fonction coût Z varient en fonction d’un facteur extérieur (prix d’une matière première, taux d’intérêt, indice des prix,...etc). Ce phénomène peut être modélisé par un paramètre intervenant dans ces coe¢ cients. En introduisant un paramètre (cid:21) dans la fonction coût Z, le programme linéaire (P L) s’écrit:

max Z = (6 sous

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2(cid:21))x1 + (5 + (cid:21))x2 contraintes

(cid:0) (cid:0)

x1 + x2 (cid:20) 2x1 + 3x2 x1

x2

8

(cid:20) 2

(cid:0) (cid:20) 0; i = 1; 2

6

(cid:0)

xi

(cid:21)

(P L)

8

>>>>>>< >>>>>>:

a- Résoudre ce programme linéaire suivant les valeurs de (cid:21): b- Parmi les solutions réalisables trouvées dans la première question, quelles sont celles qui ne sont jamais solutions optimales. c- Pour quelles valeurs de (cid:21); le programme linéaire (P L) admet une in…nité de solutions optimales?

Exercice 9 (programme dual)

Donner le programme dual de chaque programme linéaire.

Max z = 15x1 + 40x2 + 12x3 Sous-Contraintes: 6x1 + 10x2 + 2x3 + x4 = 60 2x1 + 10x2 + 6x3 + x5 = 140 xj

0; j = 1; :::; 5

(cid:21)

Max z = 4x1 + 5x2 + 9x3 Sous-Contraintes: x1 + x2 + 2x3 = 16 7x1 + 5x2 + 3x3 xj

(cid:20) 0; j = 1; :::; 3

25

(cid:21)

Exercice 10: (solution primal à partir du dual et inversement)

On considère le programme linéaire suivant:

P2

(cid:12) (cid:12) (cid:12) (cid:12) (cid:12) (cid:12) (cid:12) (cid:12) (cid:12) (cid:12)

8

>>>>< >>>>:

P1

8

>>>>< >>>>:

(P:L)

8

>>>>>>< >>>>>>:

M in z = 2x1 + 3x2 Sous

Contraintes :

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(cid:0) 4x1 + x2 x1 + 4x2 7x1 + 10x2 xj

8 8 47 0; j = 1; 2;

(cid:21) (cid:21) (cid:21)

(cid:21)

4

1- Donner le programme dual de P.L. 3- Résoudre le programme dual à l’aide de la méthode du tableau de simplex. 4- Donner le tableau optimal du programme primal à l’aide du tableau opti- mal dual.

Exercice 11 (théorème des écarts complémentaires)

On considère le programme linéaire suivant:

max Z = 3x1 + 4x2 contraintes sous

(cid:0)

2x1 + x2 x1 + 2x2 3x1 + 9x2 xi

2 6 1 0; i = 1; 2

(cid:20) (cid:20) (cid:20)

(cid:21)

(P L)

8

>>>>>>< >>>>>>:

1- Donner une résolution graphique de ce programme linéaire. 2- Ecrire le dual de ce problème et utiliser le théorème des écarts complé- mentaires pour déterminer la solution optimale du dual.

Exercice 12 (DS 2012-2013) Soit le programme linéaire:

max Z = 3x1 + 3x2 + x3 contraintes sous (cid:0) 2x1 + x2 + x3 x1 x3 x1 + x2 + 2x3 x1; x2; x3 0

(cid:0)

(cid:21)

(cid:20)

(cid:20)

4

2

4

(cid:21)

(P )

8

>>>>>>< >>>>>>:

1. Résoudre ce programme à l’aide de la méthode des deux phases. 2.On se place dans le plan x3 = 0.

a- Résolver graphiquement le problème b- Donner le tableau de simplexe correspondant à chacun des points

extrèmes du domaine réalisable. Conclure.

5