|
Positionnement des problèmes de l'optimisation. Optimisation vs Simulation.
Aspects conceptuels: les différents modèles:
- les différentes classes de modèles (linéaires, non-linéaires, en valeurs entières, etc.).
- problèmes solvables et insolvables
- les différentes méthodes d'optimisation (prog. linéaire, simplexe, réseaux de neurones, etc.).
- les méthodes utilisées par Lingo.
Concepts liés aux différentes classes de modèles:
- modèles linéaires, modèles non-linéaires, modèles à valeurs entières, modèles mixtes;
- choix du modèle;
- mises en œuvres, sources d'échecs;
- principe d'efficacité de Lindo/Lingo.
La grande difficulté de l'optimisation: poser le problème mathématique.
Formulation du modèle sous Lingo.
Séparation des données et du modèle.
Vocabulaire de l'optimisation et vocabulaire employé par Lingo.
Les variables, leur déclaration, leur initialisation.
Gestion des données:
- pré et post-traitements;
- stockage dans des feuilles de calculs Excel et dans des bases de données.
Optimisation globale et optimisations locales.
Linéarisation d'un problème non-linéaire (faisabilité, limites, avantages et inconvénients).
Recherches multi-objectifs.
Notions de programmation dans le langage de Lingo.
Utilisation de modèles multiples.
Simplification des relations.
Gestion de l'incertitude.
Notion sur le développement d'applications complètes: l'utilisation des DLL
Revue de problèmes-types:
- distribution chaîne logistique, transport;
- production
- planifications multiples
|
