<div class="wims_chemin">\reload{<img src="gifs/doc/etoile.gif" alt="rechargez" width="20" height="20" border=0>}\link{main}{Optimisation linaire} <img src="gifs/arrows/right3.32.gif" alt=" ---> " width="25" height="15" border=0 valign="bottom"> IV  Mthode du simplexe</div><table width=100%><tr><td valign=top><div class="left_toc"><p>
\link{mainS1}{I  Programmation linaire}

\link{mainS2}{II  Mthode graphique}

\link{mainS3}{III  Mthode des sommets}

<div class="left_selection">\link{mainS4}{IV  Mthode du simplexe}</div>

\link{mainS5}{V  Algorithme du simplexe standard}

\link{mainS6}{VI  Dualit en programmation linaire}


\link{index}{Index}</div></td><td valign=top align=left width=100%><div class="wimsdoc">


Dans ce chapitre, nous allons tudier une mthode qui
vite de parcourir tous les sommets. Plus prcisment,
le passage d'un sommet  un autre se fait en amliorant la
valeur de la fonction  optimiser. De plus, elle fournit un
test qui permet d'affirmer le cas chant que le
problme n'admette pas de solution. Nous verrons que les 
rsultats concernant les problmes de type maximisation, 
compars  ceux relatifs aux problmes de minimisation, sont
trs similaires.



\link{mainS4S1}




\link{mainS4S2}




\link{mainS4S3}




\link{mainS4S4}




\link{mainS4S5}</div></td></tr></table>