Optimisation discrète - Alain Billionnet - Librairie Eyrolles
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Optimisation discrète
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Optimisation discrète

Optimisation discrète

De la modélisation à la résolution par des logiciels de programmation mathématique

Alain Billionnet - Collection InfoPro - Applications et métiers

446 pages, parution le 04/04/2007

Résumé

Cet ouvrage s'adresse aux scientifiques et décideurs à la recherche de méthodes efficaces pour résoudre des problèmes complexes d'optimisation discrète. Il s'adresse également aux étudiants de master, aux élèves ingénieurs et aux enseignants de mathématiques appliquées et d'informatique.

De très nombreux problèmes d'optimisation relèvent de l'optimisation discrète. Dans ces problèmes, les variables de décision ne peuvent pas prendre des valeurs réelles quelconques et cette restriction les rend particulièrement difficiles.

Le but de cet ouvrage est de montrer comment modéliser un vaste ensemble de problèmes difficiles de la recherche opérationnelle et des sciences de l'ingénieur pour les résoudre à l'aide de solveurs de programmes mathématiques tels que COIN-OR, CPLEX, OSL ou Xpress-MP.

Les nombreuses règles générales qui sont présentées et les exemples associés aideront le lecteur à construire les bonnes formulations de problèmes d'optimisation discrète, qu'ils soient linéaires ou non linéaires. La phase cruciale de pré-traitement fait l'objet d'un chapitre à part entière.

25 problèmes, choisis dans différents domaines d'application, sont traités selon cette approche. Les temps de résolution par un solveur, sur un ordinateur personnel, sont indiqués.

Cet ouvrage s'adresse aux scientifiques et décideurs à la recherche de méthodes efficaces pour résoudre des problèmes complexes d'optimisation discrète. Il s'adresse également aux étudiants de master, aux élèves ingénieurs et aux enseignants de mathématiques appliquées et d'informatique.

De très nombreux problèmes d'optimisation relèvent de l'optimisation discrète. Dans ces problèmes, les variables de décision ne peuvent pas prendre des valeurs réelles quelconques et cette restriction les rend particulièrement difficiles.

Le but de cet ouvrage est de montrer comment modéliser un vaste ensemble de problèmes difficiles de la recherche opérationnelleet des sciences de l'ingénieur pour les résoudre à l'aide de solveurs de programmes mathématiques tels que COIN-OR, CPLEX, OSL ou Xpress-MP.

Les nombreuses règles générales qui sont présentées et les exemples associés aideront le lecteur à construire les bonnes formulations de problèmes d'optimisation discrète, qu'ils soient linéaires ou non linéaires. La phase cruciale de pré-traitement fait l'objet d'un chapitre à part entière. 25 problèmes, choisis dans différents domaines d'application, sont traités selon cette approche. Les temps de résolution par un solveur, sur un ordinateur personnel, sont indiqués.

L'auteur - Alain Billionnet

Alain Billionnet est professeur des universités à l'École nationale supérieure d'informatique pour l'industrie et l'entreprise (ENSIIE), née d'une évolution récente de l'Institut d'informatique d'entreprise du Cnam. Il est également chercheur au laboratoire Cedric du Cnam et enseigne la recherche opérationnelle à l'ENSIIE et dans le master informatique du Cnam et de l'université Paris 6. Il est co-rédacteur en chef de RAIRO - Operations Research.

Sommaire

  • Programmation linéaire et programmation quadratique convexe
  • Programmation linéaire en variables mixtes
  • Choix d'une formulation
  • Techniques de base pour modéliser un problème d'optimisation discret par un programme linéaire ou quadratique convexe en variables mixtes
  • Formulation par la programmation linéaire ou quadratique convexe en variables mixtes de 25 problèmes d'optimisation
  • Pré-traitements
  • Résolution de problèmes non linéaires continus par la programmation linéaire mixte
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Caractéristiques techniques

  PAPIER
Éditeur(s) Dunod
Auteur(s) Alain Billionnet
Collection InfoPro - Applications et métiers
Parution 04/04/2007
Nb. de pages 446
Format 17,5 x 25
Couverture Broché
Poids 1010g
Intérieur Noir et Blanc
EAN13 9782100496877
ISBN13 978-2-10-049687-7

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