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Paquet : lp-solve (5.5.2.5-2)

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résolution de problèmes d'optimisation linéaire (en variables mixtes)

Un problème d'optimisation linéaire (LP) peut être formulé ainsi : Résoudre A.x >= V1, avec V2.x maximal. A est une matrice, x un vecteur de variables (non-négatives), V1 un vecteur appelé de partie droite et V2 un vecteur précisant la fonction à optimiser.

Un problème d'optimisation linéaire entier (ILP) est un LP avec la contrainte que toutes les variables soient entières. Dans un problème d'optimisation linéaire mixte (MILP), certaines variables sont entières et d'autres réelles.

Le programme lp-solve résout des problèmes LP, ILP et MILP. Il est un peu plus général que ce qui est suggéré au dessus, puisque chaque ligne de A (précisant une contrainte) peut avoir sa propre (in)égalité, <=, >= ou =. Le résultat précise des valeurs pour chaque variable.

lp_solve utilise l'algorithme du Simplex et des méthodes de matrices creuses pour les problèmes purement LP. Si une ou plusieurs des variables est déclarée comme entière, l'algorithme du Simplex est itéré avec un algorithme de séparation et évaluation, jusqu'à ce que la solution optimale soit trouvée. lp_solve peut lire les fichiers d'entrées au format MPS.

Étiquettes: Domaine: Mathématiques, Rôle: Programme, Champ d'application: Application

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