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Conférence sur la Recherche Opérationnelle.

Edit 1 : ajout du livre blanc de la ROADEF. (Merci Éric - Son Blog)


voici quelques liens intéressants en vidéo, de quelques minutes chacune, qui présentent cette science du Modèle et des Calculs pour l'Aide à la Décision : la Recherche Opérationnelle, une branche des mathématiques au même titre que l'algèbre, l'arithmétique, la géométrie, ...

J'ai indiqué Science du Modèle et des Calculs pour l'Aide à la Décision parce que je crois que cette matière est fondamentalement celle là ; Lorsque vous être face à un problème donné où il s'agit d'appliquer une transformation à des données et que vous êtes contraint, alors il y a deux phases de travail à mettre en place :

  1. Quel modèle mettre en place (pour lancer mes calculs) ?
  2. Puis dans l'ensemble de tous les algorithmes existants, quelle famille utiliser pour arriver à une solution que est estimée au moins acceptable.

Pour donner un exemple qui illustre bien cette définition, prenez par exemple la distribution d'essence dans les stations essences

Vous avez des contraintes relativement stables :

  • n stations essence
  • la consommation par station
  • leur disposition sur le territoire

mais aussi

  • des contraintes de camions (on n'a pas autant de camion que cela et ceux ci consomment de l'essence, vont de temps en temps en révision ou peuvent crever)
  • des contraintes de personnel (35h, législation sur les conduites de produits pétroliers, vacances à prendre en compte, éloignement.)
  • des contraintes de pétroles (prix, disponibilité des raffineries, des tankers, des ports pour l'arrivage...)
  • des contraintes sociales, législatives, fiscales, administratives, ...
  • on pourrait ainsi en rajouter des dizaines très facilement...

mais aussi des contraintes aléatoires

  • l'absentéïsme de tel ou tel personnel,
  • cataclysme,
  • accident de camion
  • variations de la fiscalité
  • courts terme / long terme (on met en place une stratégie sans savoir que dans 2 ans, Untel rachetera d'un coup 1500 stations du fait d'une faillite, inévitable en temps socialiste - oui, il fallait bien.)
  • là aussi, on pourrait en ajouter des dizaines...

et il s'agit donc de :

  1. mettre l'ensemble de ces données ET contraintes dans un système qui permette de faire des calculs (avec donc ces données fixes ou non, prévues, prévisibles ou aléatoires, pas très structurées, très hétérogènes, ...). Cette mise en système est parfois/souvent un problème en soi...
  2. faire tourner les algos "qui vont bien" afin de produire une solution acceptable dans des temps pas trop délirants.

La solution étant par exemple l'ensemble des stratégies à mettre en place (par exemple mettre des immenses cuves intermédiaires ou pas ?) et l'ensemble des norias de camions (avec les personnels qui vont bien) tels que la distribution et l'approvisionnement répondent aux contraintes (législations, nombre de camions, et les centaines d'autres contraintes...) et le cout est minimal. (ce qu'on appelle la fonction d'évaluation)

On pourra aussi aller voir :

  • la wikipedia en langue française de la Recherche Opérationnelle pour une introduction et l'ensemble de liens qui va bien. (Historique ou langue anglaise). Même si je trouve dans l'ensemble la wikipedia très pauvre sur le sujet. La wiki anglaise ici aussi.
  • Mon mémoire éventuellement qui traitait de problèmes de sac à dos (en gros : trouver un sous ensemble d'objets à placer dans un sac permettant à ce dernier de prendre la plus grande valeur possible, sachant que le sous ensemble solution doit prendre en compte un certain nombre de contraintes : poids, volume, nombre minimal d'objets, forme, couleur... Dès qu'il y a plusieurs contraintes et 'beaucoup' d'objets, ce problème est compliqué : il devient très difficile de trouver la solution optimale. L'idée du mémoire est donc de trouver des méthodes qui permettent d'enchainer quelques algos qui permettent de tendre vers une "bonne" solution assez rapidement). L'introduction, la première partie et les annexes sont accessibles pour peu que vous ayez une formation scientifique basique. (je développe pas 'basique' hein...). Je crois que ce sont mes seuls records du monde.

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