3 ième année Licence LMD de mathématiques, USDBlida 29 75. Un plombier connaît la disposition de trois tuyaux sous des dalles ( voir figure ci dessous ) et il lui suffit de découvrir une partie de chacun d’eux pour pouvoir y poser les robinets. Il cherche à soulever un nombre minimale de dalles. 1 2 3 4 5 6 7 8 Trouver une solution minimale par la programmation linéaire. ( Indication: poser x i = 0 ou 1, i = 1,.,8;si on ne soulève pas ou on soulève la dalle i ) Ecrire un programme linéaire avec les contraintes d’intégrité. Remplacer les contraintes par 0 ≤ x i ≤ 1, i = 1, …, 8. Appliquer l’algorithme du simplexe, puis justifier ce changement de contraintes. 76. Résoudre par la méthode des deux phases les problème linéaires suivant : a) min z = 2 x 1 - x 2 + x 3 x 1 + x 2 - x 3 = - 1 - 2 x 1 - x 2 + x 4 = 1 x 1 + 4 x 2 - x 4 = 2 x 1 ≥ 0,…, x 4 ≥ 0 b) min z = x 1 + x 2 - x 3 – 2 x 5 x 1 + 2 x 2 + x 4 = 3 3 x 2 - x 4 + x 5 ≤ 5 x 2 + x 5 ≥ 3 x 1 ≥ 0,…, x 5 ≥ 0 77. En utilisant la forme produit de l’inverse, déterminer A -1 si : a) A = 4 2 3 1 1 1 4 1 1 b) A = 1 1 2 1 1 1 1 1 2 3 1 1 1 2 3 2 − − Exercices du Cours de la programmation linéaire donné par le Dr. Ali DERBALA
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3ième année Licence LMD de mathématiques, USDBlida 29
75. Un plombier connaît la disposition de trois tuyaux sous des dalles ( voir figure ci
dessous ) et il lui suffit de découvrir une partie de chacun d’eux pour pouvoir y poser
les robinets. Il cherche à soulever un nombre minimale de dalles.
1 2 3 4
5 6 7 8
Trouver une solution minimale par la programmation linéaire.
( Indication: poser xi = 0 ou 1, i = 1,.,8;si on ne soulève pas ou on soulève la dalle i )
Ecrire un programme linéaire avec les contraintes d’intégrité. Remplacer les
contraintes par 0 ≤ xi ≤ 1, i = 1, …, 8. Appliquer l’algorithme du simplexe, puis
justifier ce changement de contraintes.
76. Résoudre par la méthode des deux phases les problème linéaires suivant :
a) min z = 2 x1 - x2 + x3
x1 + x2 - x3 = - 1
- 2 x1 - x2 + x4 = 1
x1 + 4 x2 - x4 = 2
x1 ≥ 0,…, x4 ≥ 0
b) min z = x1 + x2 - x3 – 2 x5
x1 + 2 x2 + x4 = 3
3 x2 - x4 + x5 ≤ 5
x2 + x5 ≥ 3
x1 ≥ 0,…, x5 ≥ 0
77. En utilisant la forme produit de l’inverse, déterminer A-1 si :
a) A =
4 2 3
1 1 1
4 1 1
b) A =
1 1 2 1
1 1 1 1
2 3 1 1
1 2 3 2
−−
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78. Par la méthode révisée du simplexe ( forme matricielle de la méthode du
simplexe), résoudre les problèmes:
a) min z = - 2 x1 + x2 - 3x3 – x4 – x5
x1 + x2 + 2 x3 + 3 x4 – 2 x5 ≤ 4
- x1 - 2 x2 + 3 x3 - 2 x4 + 3x5 ≤ 10
x1 ≥ 0,…, x5 ≥ 0
b) max z = 9 x1 + 7 x2
10 x1 + 5 x2 ≤ 50
6 x1 + 6 x2 ≤ 36
4,5 x1 + 18 x2 ≤ 81
x1 ≥ 0, x2 ≥ 0
c) min z = - 6 x2 - 5x3
x1 + 2 x2 + x3 + x4 = 10
2 x1 + 3 x2 + 7 x3 + 3 x4 = 21
x1 ≥ 0,…, x4 ≥ 0
d) max z = x1 - x2 + x3 + 2 x4
x1 + x2 + x3 + 2 x4 = 7
x2 + x3 + x4 = 5
x3 - x4 = 9
x1 ≥ 0,…, x4 ≥ 0
79. Par la méthode révisée du simplexe ou méthode matricielle, résoudre le problème
suivant :
MinZ = - 5 x1 - 6 x2
2 x1 + 3 x2 + x3 = 10
x1 + 2 x2 + x4 = 6
x1 ≥ 0 ; .. ; x4 ≥ 0
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80. On considère les problèmes de programmation linéaire :
a) min z = - 3/4 x1 + 150 x2 – 1/50 x3 + 6 x4
1 / 4 x1 - 60 x2 – 1 / 25 x3 + 9 x4 + x5 = 0
1 / 2 x1 – 90 x2 - 1/ 50 x3 + 3 x4 + x5 = 0
x3 + x7 = 1
xj ≥ 0, j = 1,…,7.
b) max z = x3 - x4 + x5 - x6
x1 + x3 – 2 x4 - 3 x5 + 4 x6 = 0
x2 + 4 x3 - 3 x4 - 2 x5 + x6 = 0
x3 + x4 + x5 + x6 + x7 = 1
xj ≥ 0, j = 1,…,7.
1) Résoudre ces problèmes par l’algorithme du simplexe et montrer que dans ces
exemples, le phénomène de cycles se produit.
2) En appliquant la méthode lexicographique, éviter le cycle et obtenir la solution
optimale de chaque problème.
81. On considère les problèmes de programmation linéaire
a) minx z = 3x1 - x2 + 4 x3
2 x1 - x2 - x3 + x4 ≥ -1
x2 + x4 ≥ 2
xj ≥ 0, j = 1,…,4.
b) max z = 2x1 + 3 x2 - x3
x1 + x2 ≤ 10
2 x1 - x2 + x3 ≤ 7
x2 - x3 ≤ 0
x1 - x3 ≤ 10
xj ≥ 0, j = 1,…,3.
c) max z = - 2 x2 + x4 + 3 x5
x1 – 2 x2 + 3 x4 + x5 = 8
x2 + x3 + x4 - 2 x5 = 6
xj ≥ 0, j = 1,…,5.
Déterminer les problèmes duaux correspondants.
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82. Donner les problèmes duaux pour les problèmes suivants :
a) min z = x1 - 2 x2 +x3 - x4 + x5
x1 – 2 x2 + x3 – 3 x4 - 2 x5 = 6
2 x1 + 3 x2 - 2 x3 - x4 + x5 ≤ 4
x1 + 3 x3 - 4 x5 ≥ 8
x1 ≥ 0, x2 ≥ 0, x3 et x4 sont quelconques.
b) max z = 2 x1 - x3
x1 + x2 + x3 ≤ 4
3 x2 + 5 x3 = 5
- x1 + x2 ≥ 0
x2 - x3 = 2
x1 - x2 - x3 ≤ - 2
x1 ≥ 0, x3 ≥ 0, x2 est quelconque.
c) minz = c x + d y
A1 x + A2 y ≥ a
B1 x + B2 y = b
x ≥ 0, y quelconque.
83. Par l’algorithme du simplexe , résoudre les problèmes :
a) max z = 2 x1 + 3 x2
- x1 + 2 x2 ≤ 6
x1 - 4 x2 ≤ 2
x1 - x2 ≤ 5
x1 ≥ 0, x2 ≥ 0.
b) max z = 2 x1 - x2 + 3 x3 – 2 x4 + x5
- x1 + x2 + x3 = 1
x1 - x2 + x4 = 1
x1 + x2 + x5 = 2
xi ≥ 0, i = 1,…,5.
Déterminer les solutions optimales des problèmes duaux correspondants.
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84. Soit le programme linéaire suivant :
MinZ = 2 x1 + x3
x1 + x2 - x3 ≥ 5
x1 - 2 x2 + 4 x3 ≥ 8
x1 ≥ 0 ; .. ; x3 ≥ 0
Ecrire son dual. Le résoudre géométriquement.
Déterminer une solution optimale du problème primal. Conclure.
85. On considère le programme linéaire :
max z = 4 x1 + 2 x2
- x1 + 2 x2 ≤ 6
x1 + x2 ≤ 9
3 x1 - x2 ≤ 15
x1 ≥ 0, x2 ≥ 0.
En utilisant l’interprétation géométrique, trouver la solution optimale. En utilisant
le théorème fondamental de la dualité, déterminer la solution optimale du
programme dual correspondant.
86. On considère le programme linéaire suivant :
min z = x1 + 3 x2 + 2 x3
3 x1 – 2 x2 + x3 ≥ 5
x1 + x2 + 2 x3 ≥ 10
- 2 x1 + 3 x2 - x3 ≥ 2
x1 ≥ 0, x2 ≥ 0.
Par la méthode du simplexe, résoudre le problème dual correspondant et
déterminer la solution optimale du problème primal.
87. Résoudre le programme linéaire :
min z = x1 + 2 x2 +…+ n xn
x1 + x2 + ..+ xi ≥ i ( i = 1,…, n )
xj ≥ 0, j = 1,…, n.
( Indication : considérer le problème dual correspondant)
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88. Soit le programme linéaire suivant :
min z = 2 x1 + 3 x2 + x3
x1 + x2 - x3 ≥ 1/2
x2 + x3 ≥ 1
xi ≥ 0, i = 1,…,3
Ecrire et résoudre le programme dual.
Retrouver une solution du problème initial appelé primal en utilisant le théorème
des écarts complémentaires.
89. En utilisant le théorème des écarts complémentaires, vérifier si x = (3, 0, 1, 3) est
une solution optimale des problèmes suivants :
a) max z = - 2 x1 - x2 + x3 + x4
2 x1 + x2 - 3 x3 + x4 = 6
x1 - x2 + 2 x3 - x4 = 2
x1 - 3 x2 - 2 x3 – x4 = - 2
xi ≥ 0, i = 1,…,4.
b) max z = 2 x1 - x2 + 4 x3 - 6 x4
3 x1 - x2 + 2 x4 ≤ 15
x1 + 2 x2 - x3 - 2 x4 ≥ - 4
x2 + 3 x3 – x4 ≥ 0
xi ≥ 0, i = 1,…,4.
c) max z = 2 x1 - x2 + 4 x3 - 6 x4
2 x1 - x3 + 2 x4 = 10
x1 + x2 - x4 = 0
2 x1 - 2 x3 + 3 x4 = 13
xi ≥ 0, i = 1,…,4.
90. Soit le problème linéaire
max. W = ½ x1 + x2
x1 ≤ 2
(P) x1 + x2 ≤ 3
- x1 + x2 ≤ 1
x1 ≥ 0 , x2 ≥ 0 .
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a) Déterminer une solution de ce problème.
b) Ecrire le dual de (P). En utilisant les résultats du théorème des écarts
complémentaires, déterminer une solution du dual.
91. On considère le problème de la PL
max z = ( 3 – m )x1 + ( m – 3 ) x2 + x3
x1 + 2 x2 + 3 x3 ≤ 5
2 x1 + x2 + x3 ≤ 7
xi ≥ 0, i = 1,…,3.
a) résoudre ce problème selon les valeurs de « m ».
b) Pour m = 0, déterminer une solution optimale du problème dual si elle existe.
92. Par la méthode duale du simplexe, résoudre le problème suivant :
min z = 2 x1 + x3
x1 + x2 - x3 ≥ 5
x1 - 2 x2 + 4 x3 ≥ 8
xi ≥ 0, i = 1,…,3.
93. a) Soit un couple de problèmes duaux sous forme standard
( I )
min z cx
Ax d
x
==≥
0
et (II)
maxw ud
uA c
u quelconque
=≤
c∈n, x∈n , A : m x n , d∈m, u∈m.
1) Montrer que si x est une solution réalisable de (I) et u est une solution du dual (II)
alors on a : c x ≥ u d.
2) Montrer que si x est une solution réalisable du (I) et u est une solution du dual (II)
et si c x = u d alors x et u sont des solutions optimales respectivement de (I) et (II).
b) Soit un couple de problèmes duaux sous forme canonique
( I )
min z cx
Ax d
x
=≥≥
0
et (II)
maxw ud
uA c
u
=≤≥
0
3) Montrer qu’une condition nécessaire et suffisante pour que x et u soient des
solutions optimales de (I) et (II) est que : u ( A x - d ) = 0 et (c- u A) x = 0.
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4) Que deviennent ces conditions si les problèmes sont mis sous la forme
standard ?
5) On appelle « Lagrangien » associé à ces problèmes la fonction des variables x
et u définie par : (x, u) = c x + u d – u A x.
On dit que le couple ( x , u ), x ≥ 0, u ≥ 0, constitue un col ou « point selle » si
pour tout x ≥ 0, u ≥ 0 on a : ( x , u) ≤ ( x , u ) ≤ ( x, u ).
6) Montrer qu’une condition nécessaire et suffisante pour que ( x , u ) soient
deux solutions optimales du problème primal (I) et du dual (II) est que le
couple ( x , u ) constitue le col du Lagrangien ( x, u). La valeur commune
des fonctions objectives de (I) et (II) est égale à ( x , u ).
94. Soit le problème linéaire suivant (P)
max z cx
Ax b
x
=≤≥
0
Montrer que la variation de la valeur optimum de la fonction objective du problème
linéaire pour une variation δb suffisamment faible pour que la base optimale (P) soit
encore la base optimale de (Pδ)
max z cx
Ax b b
x
=≤ +≥
δ
0
est égale à yδ b où y est une
solution optimale du dual de (P).
95. Par la méthode du grand M, résoudre le problème de la programmation linéaire
suivant :
min Z = - 2 x1 - x2 - x3
4 x1 + 6 x2 + 3 x3 ≤ 8
- x1 + 9 x2 - x3 ≥ 3
2 x1 + 3 x2 - 5 x3 ≥ 4
x1 ≥ 0, x2 ≥ 0 et x3 ≥ 0.
96. Résoudre par la méthode du problème augmenté le problème de la programmation
linéaire suivant :
min Z = - x1 - 2 x2
3 x1 + x2 + x3 = 6
x1 + 3 x2 - x4 = 10
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x1 ≥ 0,…, x4 ≥ 0
97. Résoudre le problème suivant :
min Z = x1 + x2 - x3 – 2 x5
x1 + 2 x2 + x4 = 3
x3 - 2 x4 = 2
3 x2 - x4 + x5 ≤ 5
x2 + x5 ≥ 3
x1 ≥ 0, x2 ≥ 0, …, x5 ≥ 0.
98. Enoncer l’algorithme de transport.
Résoudre le problème de transport donné par le tableau suivant :
bj
ai
10 8 8 6
12 1 2 3 4
10 4 5 2 3
10 1 3 2 1
Où ai et bj représentent respectivement les quantités d’un produit disponible au site i
et la quantité demandée par le lieu de vente j. Les éléments du tableau sont les coûts
de transport du site i au lieu de vente j. Ecrire le problème dual correspondant.
99. Résoudre le problème de transport donné par le tableau suivant :
bj
ai
10 8 8 6
14 4 2 3 5
11 4 5 2 3
10 1 3 2 1
Où ai et bj représentent respectivement les quantités d’un produit disponible au site i
et la quantité demandée par le lieu de vente j. Les éléments du tableau sont les coûts
de transport du site i au lieu de vente j.
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100. Soit un problème de transport donné par le tableau ci dessous :
bj
ai
20 16 16 12
24 2 4 6 8
20 8 10 4 6
20 2 6 4 2
où ai et bj représentent respectivement les quantités d’un produit disponible au site i et
la quantité demandée par le lieu de vente j. Les éléments du tableau sont les coûts de
transport du site i au lieu de vente j.
a. Ecrire le programme linéaire correspondant à ce problème de transport et lui
associer son dual.
b. par la règle du produit minimum, déterminer une solution de base réalisable.
c. par la règle de Houthaker, déterminer une solution de base réalisable.
d. Est-elle optimale ? Sinon déterminer une solution optimale.
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Annexe 1 : La méthode Lexicographique
Un vecteur a ∈ n est dit lexicographiquement positif si sa première composante non
nulle est positif ( ou 1-positif ). Un vecteur a ∈ n est 1-supérieur à un vecteur b ∈ n
est si a – b > 0 ( a > b lexicographiquement ). Cette relation définit un ordre total sur
les vecteurs de n( par analogie avec l’ordre dans lequel sont rangés les mots d’un
dictionnaire ).
Etant donné une suite finie de vecteurs de n, on peut définir 1-max ou 1-min de cette
suite finie. Soit le problème (P)
min
,
z cx
Ax b
x b
==
≥ ≥
0 0
On suppose que rang A = rang (A, b) = m. On suppose que A est rangée de façon que
les « m » premières colonnes forment une base initiale AB = ( a1, a2,…, am )
Formons ( b , AB ) =
a a a
a a a
a a a
m
m
m m mm
10 11 1
20 21 2
0 1
....
....
... ... ... ...
....
=
αα
α
1
2
...
m
Avec αi = ( ai0, ai1, …, aim ).
Supposons que chaque αi ( i = 1,…,m) soit l-positif.
La méthode de simplexe est basée sur un changement de base pour améliorer la
fonction objectif.
Si x = = ( a10, a20, …, ai0, …, am0, 0,…,0 ) n’est pas optimale, pour déterminer la
colonne pivot, on utilise { min cj, cj < 0 }= cs
Le critère de sortie à la même forme que la méthode de simplexe, mais le minimum
doit être pris lexicographiquement. α αr
rs a
i
isal
ais
= −
>
min0
On calcule mini I
i
is
a
a∈
0 , I ensemble des indices de vecteurs ( des variables de bases).
Si ce minimum est unique et a lieu pour i = r, on fait sortir ar
si mini I
i
is
a
a∈
0 est atteint en plusieurs points, on calcule mini I
i
is
a
a∈
1
1 , I1 ⊂ I et on répète
l’opération sur Ir avec mini I
ir
isr
a
a∈
.
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Si rg(A) = m, deux lignes de A ne peuvent pas être proportionnelles et donc au plus
tard à ( m + 1 ) étapes d’application de cette procédure on a un minimum unique.
Montrons que dans ce nouveau tableau
a) Chaque ligne est l-positive
b) La ligne a augmenté lexicographiquement c’est à dire
a
a
a
a
a
a
a
ai
is
i
is
im
is
in
is
0 1, ,..., ,...
>
a
a
a
a
a
a
a
ar
rs
r
rs
rm
rs
rn
rs
0 1, ,..., ,...
(*)
Si ais > 0 alors pour obtenir la ième ligne du nouveau tableau, il suffit de retrancher
( ar0, ar1, …, ar n ) multiplié par a
ais
rs
de ( ai0, ai1, …, ai n ).
Soit ( ai0, ai1, …, ai n ) - ( ar0, ar1, …, ar n ) x a
ais
rs
> 0.
D’après (*) la ième ligne est l-positive.
Si ais < 0, ( ai0, ai1, …, ai n ) - ( ar0, ar1, …, ar n ) x a
ais
rs
est la somme de deux vecteurs
l-positifs est l-positive.
Pour obtenir la ligne de – z, il faut ajouter v = ( ar0, ar1, …, ar n ) multiplié par a
ais
rs
à
la ligne de – z.
Puisque v est l-positif, - z augmente lexicographiquement.
La ligne de – z sert à ordonner les bases du problème de la programmation linéaire.
Dans le cas de dégénèrescence, la valeur de – z est la somme d’un tableau du
simplexe à un nouveau tableau mais la ligne de – z augmente.
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Annexe 2 : Indications sur la résolution de quelques exercices de modélisation
Réponse 01. Soient xi la quantité de P livrée au détaillant Di ( i = 1, 2, 3). Les
contraintes sont:
x1 + x2 + x3 = 24
x2 ≤ 9, x3 ≤ 9
x1 ≥ 2 x2 + 6
x1 ≥ 0, x2 ≥ 0 et x3 ≥ 0.
Minz = 4 x1 + 2 x2 + 3 x3
Réponse 2. Si on note xj le nombre de gâteaux de type Gj, le problème s’écrit :
Maxz = 2 x1 + 5 x2 + 7 x3
x1 + x2 + 2 x3 ≤ 20
x1 + 2 x2 + x3 ≤ 10
2 x1 + x2 + x3 ≤ 20
x1 + 2 x2 ≤ 20
x1 + 2 x2 + 2x3 ≤ 10
x1 ≥ 0, x2 ≥ 0, x3 ≥ 0.
Réponse 3. Une plaque de 200 cm de largeur peut être coupée de cinq façons :
1. une plaque de 75 cm et deux plaques de 60 cm. Les déchets seront de 05 cm.
2. une plaque de 110 cm et une plaque de 75 cm. Les déchets seront de 15 cm.
3. une plaque de 110 cm et une plaque de 60 cm. Les déchets seront de 30 cm.
4. trois plaques de 60 cm. Les déchets seront de 20 cm.
5. deux plaques de 75 cm. Les déchets seront de 50 cm.
Soit xi : le nombre de plaques à découper par la façon i, le problème s’écrit :
Min z = 5 x1 + 15 x2 + 30 x3 + 20 x4 + 50 x5
x2 + x3 ≥ 30
x1 + x2 + x5 ≥ 40
2 x1 + x3 + 3 x4 ≥ 15.
x1 ≥ 0, …, x5 ≥ 0.
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Réponse 4.
Soit x et y respectivement le nombre d’assiettes de type 1 et du type 2 à offrir.
Le problème est de maximiser la fonction 80 x + 120 y sous les contraintes:
5 x + 3 y ≤ 30
2 x + 3 y ≤ 24
x + 3 y ≤ 18
x ≥ 0 et y ≥ 0.
Réponse 5.
Soient x1 le nombre de bouteilles de type boisson_a et x2 le nombre de bouteilles de
type boisson_b. Le problème est de :
Max z = 3 x1 + 2 x2
2 x1 + x2 ≤ 10 000
x1 + x2 ≤ 8 000
x1 ≤ 4 000
x2 ≤ 7 000
x1 ≥ 0 et x2 ≥ 0.
Réponse 6. Soient x1 et x2 respectivement le nombre d’inspecteurs de 1er et du 2nd
catégorie à affecter à l’inspection. Chaque inspecteur de 1er catégorie inspecte 25 x 8
pièces par jour, soit 200 pièces. S’il commette 2% d’erreur, cela représentera 4 pièces
qui coûteront 4 x 50 DA. Chaque inspecteur de 2nd catégorie inspecte 15 x 8 pièces
par jour, soit 120 pièces. S’il commette 5% d’erreur, cela représentera 6 pièces qui
coûteront 6 x 50 DA. Le problème est de :
Minz = ( 100 x 8 + 200 ) x1 + ( 70 x 8 + 300 ) x2
200 x1 + 120 x2 ≤ 1000
x1 ≤ 12
x2 ≤ 17
x1 ≥ 0, x2 ≥ 0.
Réponse 7. Le problème de transport est un problème particulier de la programmation
linéaire. Sa formulation mathématiques est :
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Minz = cij xijj
n
i
m
=
−∑
=∑
1
1
1
ai b jj
n
i
m≥
=
−∑
=∑
1
1
1. Cette équation traduit que la demande doit être satisfaite.
xijj
n
=
−∑
1
1 ≤ ai , i = 1, …, m.
xiji
m
=∑
1= bj, j = 1, …, n - 1.
xij ≥ 0, i = 1,…, m et j = 1,…, n – 1.
ai ≥ 0, i = 1,…, m, bj ≥ 0, j = 1,…, n – 1, cij ≥ 0, i = 1,…, m et j = 1,…, n – 1.
Réponse 8. Il s’écrit, Max z = c j x jj
n
=∑
1
aij x jj
nbi
=∑ ≤
1 i = 1,…, m.
xj ≥ 0, j = 1,…, n.
Réponse 09.
Soient x1 et x2 le nombre de mètres cubes de carburant de type 1 et 2 à produire.
Max z = 6000 x1 + 5000 x2
20 % x1 + 10 % x2 ≤ 9000
20 % x1 + 20 % x2 ≤ 14000
30 % x1 + 10 % x2 ≥ 6000
30 % x1 + 60 % x2 ≥ 18000
x1 ≥ 0, x2 ≥ 0.
Réponse 10. Si x1 , x2, x3 représentent les nombres de pièces de type p1, p2, p3 à
fabriquer, le profit total est: max Z = 50 x1 + 80 x2 + 60 x3
2 x1 + 4 x2 + 3 x3 ≤ 480
6 x1 + 12 x2 + 3 x3 ≤ 600
x1 ≥ 0, x2 ≥ 0, x3 ≥ 0.
Exercices du Cours de la programmation linéaire donné par le Dr. Ali DERBALA
3ième année Licence LMD de mathématiques, USDBlida 44
Réponse 11.
Soient x1, x2 et x3 le nombre de produits à fabriquer respectivement de type A, B et C
Max Z = ( 200- 160) x1 + ( 270 – 210 ) x2 + ( 250 – 220 )x3
x1+ 4 x2 + 2 x3 ≤ 210
x1+ x2 + 4 x3 ≤ 160
2 x1+ 3 x2 + x3 ≤ 210
x1+ 4 x2 + x3 ≤ 205
x1 ≥ 0, x2 ≥ 0, x3 ≥ 0
Réponse 12.
Soient x1, x2 et x3 le nombre de produits à fabriquer respectivement de type A, B et C
Max Z = ( 200- 160) x1 + ( 270 – 210 ) x2 + ( 250 – 220 )x3
x1+ 3 x2 + 2 x3 ≤ 205
0 ≤ x1 ≤ 100
x2 ≥ 30
x2 / 3 ≤ x3
x1 ≥ 0, x2 ≥ 0, x3 ≥ 0
Réponse13. Soient x1, x2 et x3 le nombre de m3 à fabriquer respectivement du 1er , 2 nd
et du 3 ième gaz.
Min Z = 100 x1 + 250 x2 + 200 x3
1700 ≤ 1000 x1+ 2000 x2 + 1500 x3 ≤ 2000
6 x1 + 2 x2 + 3 x3 ≤ 2.8
x1 ≥ 0, x2 ≥ 0, x3 ≥ 0
Réponse 14.
Soit x1 le nombre de pain introduit dans la ration de 100g
x2 le nombre de beurre introduit dans la ration de 100g
x3 le nombre de fromage introduit dans la ration de 100g
x4 le nombre de pois introduit dans la ration de 100g
x5 le nombre d’épinards introduit dans la ration de 100g
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3ième année Licence LMD de mathématiques, USDBlida 45