Linear Programming Guide

problèmes de maximisation de la programmation linéaire à l'aide de la méthode du simplexe

méthode du simplexe , technique standard en programmation linéaire pour résoudre un problème d'optimisation, généralement impliquant une fonction et plusieurs contraintes exprimées sous forme d'inégalités. Les inégalités définissent une région polygonale et la solution se trouve généralement à l'un des sommets. La méthode du simplexe est une procédure systématique pour tester les sommets en tant que solutions possibles.

Certains problèmes d'optimisation simples peuvent être résolus en traçant les contraintes sur un graphe. Cependant, cette méthode n'est utile que pour les systèmes d'inégalités à deux variables. En pratique, les problèmes impliquent souvent des centaines d'équations avec des milliers de variables, ce qui peut entraîner un nombre astronomique de points extrêmes. En 1947, George Dantzig, un conseiller en mathématiques pour les États-Unis. Air Force, a conçu la méthode simplex pour limiter le nombre de points extrêmes qui doivent être examinés. La méthode du simplexe est l'un des algorithmes les plus utiles et les plus efficaces jamais inventés, et c'est toujours la méthode standard utilisée sur les ordinateurs pour résoudre les problèmes d'optimisation.