2014 - La Recherche Opérationnelle par l'Exemple - Tome I et II
Nous présentons aux chèrs lecteurs cet ouvrage en 2 tomes concernant la recherche opérationnelle. C'est une partie très riche et sincèrement très attrayante. C'est l'une des préférés dans le domaine de la recherche. SPE, scientific pdf ebooks, tient à partager le plaisir avec vous. Télécharger cet ebook gratuitement.
Bonne lecture!
Présentation générale
La Recherche Opérationnelle
La recherche opérationnelle (RO) est une discipline qui s'appuie sur les mathématiques, l'informatique et la gestion afin de proposer des outils d'aide à la décision et, d'une façon particulière, pour élaborer des décisions optimales. Initialement la RO a été utilisée à des buts liès à la stratégie, militairement parlant, et politique du terme. Comme exemples :
En 1940-1941, au cours de la bataille d'Angleterre comme objectif: aider à l'optimisation de la protection de l'air.
Au cours des années 1950-1960 aux USA, pour aider à la contribution au déploiement des missiles nucléaires stratégiques « Polaris ».
A la même période en France pour aider à planifier la construction du paquebot « France ».
Les moyens de calculs disponibles à cette époque étant à la fois peu répandus et peu performants, une réflexion approfondie visant à une organisation efficace des calculs a signalé les prémices de la RO. Paradoxalement, le développement de l'informatique au début des années 1970 a induit un déclin provisoire de la RO au profit d'autres approches plus liées à l'algorithmique naissante ... approches qui démodaient un peu les techniques de la RO fortement marquées par un calcul quasi-manuel.
Mais assez rapidement on a fait un triple constat :
raugmentation constante de la puissance des machines allait totalement nous dispenser du calcul manuel mais pas d'une réflexion sur l'efficacité des calculs pour résoudre de grands problèmes d'optimisation. L'état d'esprit qui avait donné naissance à la RO historique allait de nouveau être sollicité, et les frontières entre RO, algorithmique, intelligence artificielle, sont devenues perméables.
Linformatique elle-même, pour son développement technique, avait besoin d'outils d'optimisation pour organiser ses supports de mémoire, ses réseaux, ses briques logicielles ...
La diffusion croissante des ordinateurs élargissait les domaines d'application de l'informatique. Des logiciels scientifiques, industriels ou de gestion, ont mis en évidence le besoin d'incorporer des fonctions pour l'aide à la décision et à l'optimisation, même si, des fois, ces fonctions sont complètement inaperçues pour les utilisateurs (par exemple, qui aurait su que les sites qui aident à créer les albums incluent les outils de RO pour l'emplacement des photos ?).
Actuellement les équipes de recherche en RO sont généralement proches des laboratoires d'informatique, de mathématique ou de gestion. La RO n'est pas une science en elle-meme, puisque elle repose sur les concepts issus d'autres disciplines. Mais c'est une partie qui a une double particularité :
Elle est à l'interface entre plusieurs sciences et nécessite des compétences transdisciplinaires.
Elle ne peut être isolée de ses applications pour lesquels elle a pour mission d'aider à la prise de décision.
En effet, c'est quoi une aide scientifique à la prise de décision ? Une situation de décision nécessite plusieurs objets :
Choisir les décisions possibles.
Déclarer l'objectif à optimiser, ou sinon, un critère pour évaluer le résultat.
Soulever les contraintes empêchant la réalisation idéale de l'objectif. Sans contraintes il n'y a pas non plus de problème.
Pour caricaturer, maximiser le bénéfice d'une entreprise est un vrai problème de décision(s) car les contraintes (prix et volume du marché, coût des ressources, capacité de production) contribuent à dégrader le bénéfice. Maximiser les pertes, au contraire, ne pose aucune difficulté ...
Aider scientifiquement à la décision consiste d'abord à fournir un cadre de description stricte du problème ( c'est la phase de modélisation) et ensuite des outils qui donneront les meilleures solutions, ou au moins de bonnes solutions, ou au pire des solutions acceptables (c'est la phase de résolution).
Objectif et contenu de cet ouvrage
A qui s'adresse cet ouvrage? Il représente une synthèse de plusieurs années d'enseignement de la RO au niveau Master (Grandes Ecoles) et au niveau Licence (Gestion, DUT) et à des publics généralistes (ingénieurs) ou spécialistes (informaticiens spécialement). Pour tous les niveaux, l'esprit et la structure de la formation sont identiques. Ce qui change c'est, d'une part la difficulté technique des points abordés et, d'autre part la profondeur de la démarche conceptuelle associée. On retrouve ici cette diversité qui rend la lecture accessible à des étudiants de niveaux variés (de 12 à M2) engagés dans des formations scientifiques, techniques ou de gestion. Des connaissances mathématiques de base (niveau licence 12 des filières scientifiques et techniques) faciliteront la lecture et permettront d'en tirer pleinement profit.
Trois grands domaines de la RO sont abordés:
Les problèmes de cheminement dans les graphes.
La programmation linéaire.
Les méthodes arborescentes et les jeux.
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