Analyse de sensibilité : étude qui évalue l'effet des variations des données estimées ou calculées sur la solution optimale d’un problème d’optimisation, en particulier en programmation linéaire. Elle permet de mesurer dans quelle mesure des changements dans les paramètres peuvent influencer la décision finale.
Données estimées : paramètres ou valeurs utilisées dans le modèle d’optimisation, souvent issues de mesures sur le terrain ou de calculs, et qui sont susceptibles de varier. Leur incertitude peut impacter la performance de la solution choisie.
Impact des variations : effet produit par une modification d’un paramètre ou d’une contrainte sur la solution optimale ou sur la performance économique du système. Elle permet d’évaluer la stabilité ou la robustesse de la décision face à l’incertitude.
Performance de la solution : résultat ou efficacité de la solution optimale, mesurée en fonction des objectifs du problème, comme le coût, le profit ou d’autres indicateurs économiques. Elle peut être affectée par des changements dans les données.
1. Qu'est-ce que l'analyse de sensibilité en programmation linéaire ?
2. Comment doit-on utiliser une variable de décision dans la résolution d’un problème d’optimisation ?
3. Qu'est-ce que la solution graphique dans le contexte de la programmation linéaire ?
Analyse de sensibilité — définition ?
Étude de l’effet des variations sur la solution optimale.
Variables de décision — rôle ?
Représentent les choix à faire pour optimiser.
Solution graphique — fonction ?
Visualiser contraintes et optimiser dans un plan.
Capacité de production — localisation ?
Limite maximale de production d’une ligne.
Coût marginal — définition ?
Coût supplémentaire pour une unité supplémentaire.
Budget de temps — impact ?
Influence la capacité de production et la performance.
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