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  • PT1 : Présentation du logiciel Matlab

    Le logiciel MATLAB permet de manipuler des tableaux et des matrices, d'afficher des courbes et des données, de mettre en œuvre des algorithmes, de tracer des graphiques en deux et en trois dimensions, de résoudre des équations et des polynômes, etc. Donc les travaux pratiques de MATLAB ont pour objectif, la maîtrise de cet outil qui était très puissant et très utilisable pour le calcul numérique et la visualisation graphique. Le logiciel MATLAB est construit autour du langage MATLAB. Une interface en ligne de commande, qui est un des éléments du bureau MATLAB, permet d’exécuter des commandes simples.

     Ce premier TP(TP1) a pour but de vous familiariser avec l’usage de Matlab. Matlab est un langage de programmation de haut niveau doublé d’un environnement de travail. Un premier exemple introductif montre rapidement le principe de fonctionnement du logiciel. Nous présentons ensuite un ensemble de fonctions de base nécessaire pour débuter en Matlab.


  • TP2 : Définition et traçage des courbes de quelques fonctions test en optimisation

    Le principe général des représentations graphiques est de se ramener à des calculs sur des matrices ou des vecteurs. Ainsi la représentation d'une fonction de IR dans IR commencera par la création d'un vecteur d'abscisses, en général régulièrement espacées, auxquelles on applique la fonction pour créer le vecteur des ordonnées.

    Durant ce TP, on s'interesse aux différentes commandes pour le traçage des graphes à 2 et à 3 dimensions.



  • TP3: Présentation de l’outil d’optimisation optimtool dans matlab

    Optimization Toolbox ™ fournit des fonctions pour trouver des paramètres qui minimisent ou maximisent les objectifs tout en satisfaisant aux contraintes. La boîte à outils comprend des solveurs pour la programmation linéaire, la programmation linéaire à nombre mixte, la programmation quadratique, l'optimisation non linéaire et les moindres carrés non linéaires. Vous pouvez utiliser ces solveurs pour trouver des solutions optimales aux problèmes continus et discrets, effectuer des analyses de compromis et intégrer des méthodes d'optimisation dans des algorithmes et des applications.

  • TP4 :Résolution d’un problème d’optimisation linéaire avec contraintes

    Pour résoudre un problème de programmation linéaire en Matlab on a plusieurs syntaxes. Ou utilise deux méthodes; la fenêtre du MATLAB ou bien l'outil d'optimisation Optimtool. On commence avec la première méthode ensuite la deuxième méthode. On a trois formes possibles pour chaque méthode comme illustré sur les exemples suivants :

     



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