Utilisation du solveur excel

Bonjour,

Un début de piste

Pour réaliser cette optimisation en utilisant un solveur, voici un guide étape par étape qui vous aidera à configurer le problème :
1. Modélisation des données

a. Définir les objets :

    Chaque objet a 4 caractéristiques :
        ( a ) (oui ou non)
        ( b ) (caractéristique à considérer pour le remplissage)
        ( c ) (quantité d’objets de cette caractéristique)
        ( d ) (prestige : petit, moyen, grand)

b. Définir les tiroirs :

    Chaque tiroir a :
        Une capacité (1, 2, 3, ou 4)
        Un prestige (petit, moyen, grand)

2. Création d’une feuille de calcul

a. Créer un tableau pour les objets :

    Colonne 1 : ID de l’objet
    Colonne 2 : ( a )
    Colonne 3 : ( b )
    Colonne 4 : ( c )
    Colonne 5 : ( d )

b. Créer un tableau pour les tiroirs :

    Colonne 1 : ID du tiroir
    Colonne 2 : Capacité
    Colonne 3 : Prestige

3. Définir les variables de décision

Créez une matrice (20 tiroirs × 600 objets) qui représentera combien de chaque objet est placé dans chaque tiroir. Par exemple, ( x_{ij} ) où ( i ) est un tiroir et ( j ) est un objet.
4. Ajouter les contraintes

a. Exclusion d’un tiroir basé sur la caractéristique a :

    Si un tiroir est exclu, assurez-vous que pour ce tiroir, la somme des objets avec ( a = oui ) soit zéro.

b. Remplissage minimum des tiroirs :

    Pour chaque tiroir, assurez-vous qu’au moins un objet avec la caractéristique ( b ) soit placé, en tenant compte de la capacité du tiroir.

c. Capacités :

    La somme des objets placés dans chaque tiroir ne doit pas dépasser sa capacité :

[
\sum_{j} x_{ij} \leq \text{capacité du tiroir } i
]

d. Respect des caractéristiques :

    Assurez-vous que chaque objet est placé selon ses caractéristiques, et respectez les conditions sur ( a ).

5. Fonction objectif

Définissez votre fonction objectif. Par exemple, vous pourriez vouloir maximiser le nombre total d’objets placés dans les tiroirs ou maximiser la valeur totale basée sur une mesure de prestige.
6. Utilisation du solveur

Une fois que vous avez configuré votre modèle dans une feuille de calcul (comme Excel), utilisez le solveur :

    Définissez votre fonction objectif.
    Ajoutez toutes les contraintes que vous avez définies.
    Choisissez la méthode de résolution appropriée (par exemple, linéaire si toutes vos relations sont linéaires).

7. Analyse des résultats

Après avoir exécuté le solveur, analysez les résultats pour voir comment les objets sont répartis dans les tiroirs. Vous pouvez ensuite ajuster vos paramètres et répéter le processus si nécessaire.
8. Considérations supplémentaires

    Pensez à planifier des réapprovisionnements en fonction des caractéristiques des objets qui sont souvent pris.
    Évaluez la performance du système après un certain temps pour ajuster les stratégies de remplissage.

Bonjour,

Ne manque t-il pas des paramètres ?

Comme les dimensions des objets et celles des tiroirs.

Bonjour,

Merci pour votre aimable aide, la capacité des tiroirs est explicitée, les objets sont de même nature. Imaginez une sphére pour un objet, un tiroir contenant x sphéres.

Par contre je rencontre un probléme technique que je vais illustrer...

J'ajoute que pour réduire la voilure, j'ai fait une tentative sur un échantillon représentatif de 392x13 soit 5096 variables. Premier jet, le solveur à répondu "trop de variables".

Alors prenant un angle de vue différent, ayant pré-rempli d'au moins 1 object chaque tiroir manuellement, je pars sur le cadrage vers une solution de remplissage de type chaque tiroir doit representer un % donné.Puisque le premier remplissage rend une équité de répartition soit un % represantant son total sur la somme des remplissages. Si je veux que tel tiroir représente + alors les autres devraient s'ajuster et le solveur fonctionner sur un ensemble fini...