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L’optimisation, domaine en plein essor, permet de répondre aux besoins de maximisation des performances et de minimisation des coûts, notamment grâce à l’augmentation considérable des puissances de calcul. L’utilisation de logiciels de simulation donne aux entreprises un avantage stratégique significatif et leur permet d’assurer un développement plus efficace de leurs solutions.
Optimisations et programmations analyse les méthodes de base et celles avancées permettant de résoudre les problèmes d’optimisations linéaire et non linéaire. La première partie de cette étude examine certains outils de recherche opérationnelle tels que les programmations linéaire, en nombres entiers, dynamique et stochastique. La deuxième partie traite des optimisations combinatoire, non linéaire sans contraintes et sous contraintes.
À travers des exemples détaillés, chaque chapitre présente les outils d’optimisation numériques les plus performants ainsi que des applications sous Matlab® adaptées au domaine de l’ingénierie.
1. Programmation linéaire
2. Programmation en nombres entiers
3. Programmation dynamique
4. Programmation stochastique
5. Optimisation combinatoire
6. Optimisation non linéaire sans contraintes
7. Optimisation non linéaire sous contraintes
