21,90 €
Nouveauté
Optimisation. Programmation linéaire et algorithme du simplexe
Par :Formats :
Disponible dans votre compte client Decitre ou Furet du Nord dès validation de votre commande. Le format Epub fixed layout protégé est :
- Compatible avec une lecture sur My Vivlio (smartphone, tablette, ordinateur)
- Compatible avec une lecture sur liseuses Vivlio
- Pour les liseuses autres que Vivlio, vous devez utiliser le logiciel Adobe Digital Edition. Non compatible avec la lecture sur les liseuses Kindle, Remarkable et Sony
- Non compatible avec un achat hors France métropolitaine
, qui est-ce ?Notre partenaire de plateforme de lecture numérique où vous retrouverez l'ensemble de vos ebooks gratuitement
Pour en savoir plus sur nos ebooks, consultez notre aide en ligne ici
C'est si simple ! Lisez votre ebook avec l'app Vivlio sur votre tablette, mobile ou ordinateur :
- Nombre de pages208
- FormatEpub fixed layout
- ISBN978-2-8073-6673-2
- EAN9782807366732
- Date de parution13/06/2025
- Copier CollerNon Autorisé
- Protection num.Adobe DRM
- Taille3 Mo
- Transferts max.6 copie(s) autorisée(s)
- Infos supplémentairesePub avec DRM
- ÉditeurDe Boeck supérieur
Résumé
L'optimisation est une branche des mathématiques cherchant à modéliser, à analyser et à résoudre analytiquement ou numériquement les problèmes qui consistent à minimiser ou maximiser une fonction sur un ensemble. Ce manuel présente les bases de l'optimisation dédié principalement aux étudiants des filières de mathématiques appliquées à l'économie, aux sciences sociales et à l'actuariat dès la 3e année de Licence.
Toutes les notions nécessaires à la compréhension sont rappelées et il propose de nombreux exemples d'application. Les tests d'arrêt de l'algorithme, présentés sous forme de théorème, sont intégralement démontrés. Plus de 50 exercices intégralement corrigés viennent compléter ce livre. Sommaire : 1. Introduction1.1. Brève historique - 1.2. Exemples typiques - 1.3. Mise en équation - 1.4. Définitions 2.
Un peu de géométrie et de topologie2.1. Topologie de Rn - 6. Convexité - 2.2. Polyèdres - 2.3. Enveloppe convexe / Sommets - 2.4. Théorème de Krein-Milman - 2.5. Fonctions affines et maximum - 2.6. Théorème fondamental - 2.7. Résolution graphique en dimension 2 - Exercices - Solution des exercices 3. Algorithme du simplexe3.1. Forme canonique d'un problème d'optimisation linéaire - 3.2. Problème standard du maximum - 3.3.
Tableau basique - 3.4. Solution basique - 3.5. Exemple de production - 3.6. Boucle de l'algorithme - 3.7. Effet sur la fonction ? - 3.8. Algorithme du simplexe - 3.9. Méthode des deux phases - Exercices - Solution des exercices 4. Dualité4.1. Problème dual - 4.2. Théorème de dualité faible - 4.3. Théorème de dualité forte - 4.4. Variations du problème primal - Exercices - Solution des exercices 5.
Programmation (avec Python)
Toutes les notions nécessaires à la compréhension sont rappelées et il propose de nombreux exemples d'application. Les tests d'arrêt de l'algorithme, présentés sous forme de théorème, sont intégralement démontrés. Plus de 50 exercices intégralement corrigés viennent compléter ce livre. Sommaire : 1. Introduction1.1. Brève historique - 1.2. Exemples typiques - 1.3. Mise en équation - 1.4. Définitions 2.
Un peu de géométrie et de topologie2.1. Topologie de Rn - 6. Convexité - 2.2. Polyèdres - 2.3. Enveloppe convexe / Sommets - 2.4. Théorème de Krein-Milman - 2.5. Fonctions affines et maximum - 2.6. Théorème fondamental - 2.7. Résolution graphique en dimension 2 - Exercices - Solution des exercices 3. Algorithme du simplexe3.1. Forme canonique d'un problème d'optimisation linéaire - 3.2. Problème standard du maximum - 3.3.
Tableau basique - 3.4. Solution basique - 3.5. Exemple de production - 3.6. Boucle de l'algorithme - 3.7. Effet sur la fonction ? - 3.8. Algorithme du simplexe - 3.9. Méthode des deux phases - Exercices - Solution des exercices 4. Dualité4.1. Problème dual - 4.2. Théorème de dualité faible - 4.3. Théorème de dualité forte - 4.4. Variations du problème primal - Exercices - Solution des exercices 5.
Programmation (avec Python)
L'optimisation est une branche des mathématiques cherchant à modéliser, à analyser et à résoudre analytiquement ou numériquement les problèmes qui consistent à minimiser ou maximiser une fonction sur un ensemble. Ce manuel présente les bases de l'optimisation dédié principalement aux étudiants des filières de mathématiques appliquées à l'économie, aux sciences sociales et à l'actuariat dès la 3e année de Licence.
Toutes les notions nécessaires à la compréhension sont rappelées et il propose de nombreux exemples d'application. Les tests d'arrêt de l'algorithme, présentés sous forme de théorème, sont intégralement démontrés. Plus de 50 exercices intégralement corrigés viennent compléter ce livre. Sommaire : 1. Introduction1.1. Brève historique - 1.2. Exemples typiques - 1.3. Mise en équation - 1.4. Définitions 2.
Un peu de géométrie et de topologie2.1. Topologie de Rn - 6. Convexité - 2.2. Polyèdres - 2.3. Enveloppe convexe / Sommets - 2.4. Théorème de Krein-Milman - 2.5. Fonctions affines et maximum - 2.6. Théorème fondamental - 2.7. Résolution graphique en dimension 2 - Exercices - Solution des exercices 3. Algorithme du simplexe3.1. Forme canonique d'un problème d'optimisation linéaire - 3.2. Problème standard du maximum - 3.3.
Tableau basique - 3.4. Solution basique - 3.5. Exemple de production - 3.6. Boucle de l'algorithme - 3.7. Effet sur la fonction ? - 3.8. Algorithme du simplexe - 3.9. Méthode des deux phases - Exercices - Solution des exercices 4. Dualité4.1. Problème dual - 4.2. Théorème de dualité faible - 4.3. Théorème de dualité forte - 4.4. Variations du problème primal - Exercices - Solution des exercices 5.
Programmation (avec Python)
Toutes les notions nécessaires à la compréhension sont rappelées et il propose de nombreux exemples d'application. Les tests d'arrêt de l'algorithme, présentés sous forme de théorème, sont intégralement démontrés. Plus de 50 exercices intégralement corrigés viennent compléter ce livre. Sommaire : 1. Introduction1.1. Brève historique - 1.2. Exemples typiques - 1.3. Mise en équation - 1.4. Définitions 2.
Un peu de géométrie et de topologie2.1. Topologie de Rn - 6. Convexité - 2.2. Polyèdres - 2.3. Enveloppe convexe / Sommets - 2.4. Théorème de Krein-Milman - 2.5. Fonctions affines et maximum - 2.6. Théorème fondamental - 2.7. Résolution graphique en dimension 2 - Exercices - Solution des exercices 3. Algorithme du simplexe3.1. Forme canonique d'un problème d'optimisation linéaire - 3.2. Problème standard du maximum - 3.3.
Tableau basique - 3.4. Solution basique - 3.5. Exemple de production - 3.6. Boucle de l'algorithme - 3.7. Effet sur la fonction ? - 3.8. Algorithme du simplexe - 3.9. Méthode des deux phases - Exercices - Solution des exercices 4. Dualité4.1. Problème dual - 4.2. Théorème de dualité faible - 4.3. Théorème de dualité forte - 4.4. Variations du problème primal - Exercices - Solution des exercices 5.
Programmation (avec Python)
