<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"> VI  Dualit en programmation linaire</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}

\link{mainS4}{IV  Mthode du simplexe}

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

<div class="left_selection">\link{mainS6}{VI  Dualit en programmation linaire}</div>


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


Dans le cadre de la programmation linaire, on peut associer 
chaque (PL) un autre (PL), de type oppos, nomm 
<font color= "magenta">programme dual</font>  . Leurs
proprits sont troitement lies :  

Par souci d'optimiser
les calculs lors de la rsolution d'un (PL), il est plus
avantageux, dans certaines circonstances, de <font color= "magenta">rsoudre le 
problme dual.</font>  
Ensuite, la solution du (PL) initial sera 
dduite facilement par l'intermdiaire de la solution du
dual. 

Une des consquences les plus fructueuses de la notion de
dualit est <font color= "magenta">l'algorithme dual-simplexe</font>   qui a t 
conu, dans les annes \( 50 \), par Lemke. Cet
algorithme a un intrt inluctable en programmation 
linaire.



\link{mainS6S1}




\link{mainS6S2}</div></td></tr></table>