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Une solution d’un problème linéaire est dit Réalisable si toutes les contraintes sont satisfaites. Le domaine réalisable contient toutes les solutions réalisables du problème. La solution optimal est la/les « meilleure(s) » des solutions réalisables.
Pour savoir si une solution est réalisable, il suffit de tester si toutes les contraintes sont satisfaites, cela peut se faire à la main ou sous forme matricielle.
A la main :
Vérifions si la solution (3, 1) est réalisable.
La première équation donne 3*1/3 + 1 = 2, la contrainte est satisfaite.
La deuxième inéquation donne -2*3 + 5*1 = -1 ≤ 7, la contrainte est satisfaite.
La troisième inéquation donne 3 + 1 = 4 ≤ 4, la contrainte est satisfaite, on dit qu’elle est saturée.
Les deux contraintes de type sont satisfaites.
La solution est réalisable. La valeur de la fonction objectif est z = 3 – 1 = 2.
D’un point de vue matriciel : il faut multiplier la matrice du programme linéaire par le vecteur de solution et comparer le résultat aux membres à droite du programme linéaire
Domaine réalisable (ou domaine de définition)
Chaque contrainte peut être assimilé à une équation partageant le plan en deux. Par exemple l’équation ai*x1 + bi*x2 = ci partage le plan en deux demi-plans P1 et P2 d’équation :
La contrainte inférieur ou égale déterminera un demi-plan, la contrainte supérieur ou égale déterminera l’autre demi-plan. Pour savoir dans quel demi-plan se situe les solutions réalisables pour la contraintes, il suffit de tester un exemple simple et de déterminer si elle est réalisable ou non.
Par exemple pour la contrainte : x1 + x2 ≤ 4, la solution (0,0) est réalisable, donc l’origine est dans le demi-plan réalisable.
L’intersection de tous les demi-plans réalisables constitue le domaine réalisable. Ce dernier peut être borné ou non borné.