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La programmation linéaire comme outil d'estimation : une utilisation possible de l'interface de modélisation EZMOD

Noomane Ketata
Ossama Kettani
NK

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Noomane Ketata

Résumé du colloque

Cette communication a pour objet de présenter une démarche permettant d'utiliser la programmation linéaire comme méthode d'estimation statistique. Dans ce cadre, nous avons d'abord pris un modèle de régression linéaire multiple de la forme Y=Xb + e, que nous avons ensuite traduit en un programme linéaire afin de l'optimiser par la méthode du simplexe. Une comparaison des résultats obtenus par les deux méthodes a été effectuée. Ceci représente une démarche novatrice parce qu'elle utilise la programmation linéaire à la place de l'estimation statistique, et peu de travaux ont été effectués dans cette perspective. Pourtant, la programmation linéaire permet d'obtenir plus de flexibilité dans le processus d'estimation parce qu'elle offre à l'utilisateur la possibilité de concevoir lui même ce processus. La réalisation de cette étude a été rendue possible grâce à l'intégration de différents environnements de programmation comme Borland C++, Delphi, et CPLEX, et ce grâce à l'interface de modélisation EZMOD. En effet, rappelons ici que la description d'un problème à un solveur (FRONTLINE, CPLEX, etc.) doit souvent s'effectuer selon un format particulier. Ainsi, il est souvent nécessaire, avant d'invoquer une fonction provenant de librairies appelées, que l'utilisateur dispose d'une représentation détaillée du problème à traiter. Or ceci peut représenter des difficultés comme par exemple le fait que l'usager doit constamment évaluer l'impact des différentes étapes et traitements de son application sur la représentation du problème. Cette communication permettra ainsi de montrer comment EZMOD permet d'éviter ces difficultés à l'utilisateur.

Contexte

Section :
Mathématiques et statistiques
news icon Thème du colloque :
Mathématiques et statistiques
host icon Hôte : Université Laval

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Titre du colloque :

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