CHAPITRE 3
LA PROGRAMMATION DYNAMIQUE
DE CHARROIS AUTOMOBILES DE LA BRALIMA/BUKAVU
3.1. Introduction sur la
programmation dynamique
La programmation dynamique est une technique quantitative
utilisée pour résoudre les problèmes relatifs aux
décisions interdépendances et séquentielles. Comme le
programmation linéaire, elle concerne la maximisation et la minimisation
d'un système qu'on évalue en plusieurs périodes
consécutives et distinctes.
A titre d'exemple, une direction de marketing d'une
société peut chercher à connaître la décision
qui lui procure une vente optimale parmi tant de décisions à
prendre. Une autre organisation peut s'intéresser à trouver une
décision optimale qui lui permet de minimiser le coût afin
d'atteindre la production attendue.
Ce type de problèmes peut comprendre des
stratégies affectées de probabilités ou encore des
stratégies non affectées des probabilités. Dans le premier
cas, ils seraient résolus par les méthodes d'arbre de
décision (chaînes MARKOV) et dans le deuxième cas par les
méthodes de la programmation dynamique dont l'objet de notre
chapitre.
La programmation dynamique sert à résoudre les
problèmes variables non stochastiques (non affectés d'une
probabilité quelconque). Cela sous tend que la nature est parfaitement
commune, et l'on se trouve dans une situation de certitude. L'approche de la
programmation dynamique s'effectue par la décomposition en
sous-problème, du problème concerné, et l'analyse commence
par traiter d'abord les sous-problèmes qui sont situés
chronologiquement les derniers en terminant par les sous-problèmes
situés en première position. L'opération s'effectue d'une
façon recursive ou encore selon les principes LIFO (Last in First
out).
Ainsi, lorsqu'un problème est divisé en
sous-problèmes 1, 2, 3, les impôts de 3e
sous-problème sont considérés comme étant les
outputs du 2e problème. Et des inputs du deuxième sous
problème sont les outputs du 1er sous-problème. Les
données des problèmes traités par la programmation
dynamique peuvent être exprimées en variables discrètes ou
continues. Ainsi nous pouvons distinguer l'algorithme de résolution.
Remarque : Dans le domaine de gestion, dans le
problème d'ordonnancement c'est-à-dire de conduire,
planification, réalisation des projets, de production,
d'élaboration de projet et dans le domaine de transport les concepts sur
la théorie de graphes sont utilisés. Ainsi donc, il est
nécessaire que pour avoir une bonne canalisation des routes
pratiquées par la Bralima d'introduire la notion de théorie de
graphe.
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