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Dualité et sensibilité 117324
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La méthode SMED (Single Minute Exchange of Die) en gestion de la production
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Dualité et sensibilité
scorpion_youssef - Mise à jour : 16/03/2011
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Niveau : Bac+4
Extrait / Introduction
Extrait / Introduction :
L’algorithme du simplexe livre une solution optimale. Mais il reste au décideur de faire le lien entre les résultats abstraits dans les tableaux de calcul et la réalité concrète de l’entreprise. La solution doit donc être interprétée économiquement pour servir de base à l’action. En outre, cette solution optimale découle de nombreuses données initiales imprécises : coefficients techniques de production, ressources disponibles, coûts, prix de vente, etc. Or ces données ne sont pas toujours très fiables : elles sont souvent entachées d’erreurs et d’incertitudes, et peut donc être souhaitable sinon indispensable de déterminer dans quelle mesure la solution optimale peut néanmoins être retenue.Plan
Plan :
Introduction I- La dualité en programmation linéaire : 1. définition générale des problèmes duals 2. Théorème de la dualité 3. Formulation générale des problèmes duals 4. Théorème des relations d’exclusion II- L’analyse de sensibilité : 2 La variation des coefficients de la fonction économique a) Evaluation graphique b) Evaluation algébrique 2 La variation du second membre des contraintes
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Dualité et sensibilité
PLAN :
Introduction
La dualité en programmation linéaire :
définition générale des problèmes duals
Théorème de la dualité
Formulation générale des problèmes duals
Théorème des relations d’exclusion
L’analyse de sensibilité :
La variation des coefficients de la fonction économique
Evaluation graphique
Evaluation algébrique
La variation du second membre des contraintes
INTRODUCTION :
L’algorithme du simplexe livre une solution optimale. Mais il reste au décideur de faire le lien entre les résultats abstraits dans les tableaux de calcul et la réalité concrète de l’entreprise. La solution doit donc être interprétée économiquement pour servir de base à l’action.
En outre, cette solution optimale découle de nombreuses données initiales imprécises : coefficients techniques de production, ressources disponibles, coûts, prix de vente, etc. Or ces données ne sont pas toujours très fiables : elles sont souvent entachées d’erreurs et d’incertitudes, et peut donc être souhaitable sinon indispensable de déterminer dans quelle mesure la solution optimale peut néanmoins être retenue.
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