### 6.53.3 Premier cas : 3 arguments

Lorsqu’on lui passe 3 arguments A,b,c, la fonction `simplex_reduce` calcule le maximum (s’il existe) de c.x pour c vecteur fixé de ℝn et x variable, sous les conditions x≥ 0 et A.x ≤ b (avec A et b≥ 0 fixés). Ce problème est appelé “forme canonique”.

`Xcas` ajoute m variables d’écart y1,...,ym (m=nombre de lignes de A) pour transformer les inégalités en égalités, puis choisit comme sommet de départ évident toutes les variables de départ nulles et les variables d’écart valant b. Il construit donc la matrice

⎛ ⎜ ⎝ |
A | I | bt
−c | 0 | 0
|  | ⎞ ⎟ ⎠

Ensuite il se déplace en suivant des arêtes du simplexe défini par les conditions Ax+y=b, x,y≥ 0 en augmentant le plus possible la valeur de c.x. Cela se fait en cherchant dans la dernière ligne un coefficient négatif strict (soit le plus négatif possible, soit le premier négatif), qui représentera une colonne entrant dans la sous-matrice identité (en rendant son coefficient non nul dans les composantes du sommet, on augmentera au sens large la valeur de c.x). S’il n’y a pas de coefficient négatif, on arrête l’algorithme (on verra que le maximum est le coefficient en bas à droite de la matrice). S’il existe, on sélectionne cette colonne comme colonne du pivot (colonne entrante dans la matrice identité), il nous reste à déterminer la ligne du pivot utilisé (c’est la colonne sortant de la matrice identité) :

- d’une part, le pivot utilisé doit être positif, en effet on va diviser la ligne du pivot par la valeur du pivot, et le coefficient constant de cette ligne (qui sera la valeur d’une coordonnée d’un sommet) doit rester positif.
- d’autre part les autres coefficients du sommet doivent aussi rester positifs. Pour réaliser cela, on calcule de la ligne 1 à m les rapport des coefficients de cette ligne dernière colonne avec le coefficient de cette ligne, colonne du pivot, en cherchant la ligne qui donne un rapport positif le plus petit possible. S’il n’existe pas de telle ligne, le maximum est alors +∞ (car on peut indéfiniment augmenter la valeur de la composante ayant ce numéro de colonne en restant dans le domaine). Si une telle ligne existe, on se sert du coefficient de cette ligne/colonne comme d’un pivot, et on crée un 1 à cette ligne et des 0 ailleurs dans cette colonne par combinaisons linéaires de lignes.

Au cours de l’algorithme, les m premières lignes de la matrice contiennent toujours une sous-matrice identité m,m (puisqu’on fait du pivot de Gauss), et les coefficients de la dernière ligne qui correspondent à cette sous-matrice identité sont nuls (pour la même raison). On a donc une matrice de la forme

⎛ ⎜ ⎝ |
B−1 A | B−1 | B−1 b
−c+ cB B−1 A | cB B−1 | cB B−1 b
|  | ⎞ ⎟ ⎠

où B est une sous-matrice extraite de A,I (correspondant à des colonnes de la dernière ligne ayant pour coefficients 0) et cB est la liste des coefficients de c correspondant aux mêmes colonnes de A,I que B. Pour éviter de boucler indéfiniment si le coefficient en bas à droite est constant, on peut garder en mémoire dans une table les colonnes correspondant à l’identité et se refuser à revenir à une configuration précédente.

Si on ne quitte pas l’algorithme (maximum=+∞), à la fin, la dernière ligne ne contient que des coefficients positifs ou nuls. On a de plus l’identité fonction à optimiser + produit scalaire entre la dernière ligne et (x,y) est égal au coefficient en bas à droite (=cB B−1 b). Comme les coefficients de la dernière ligne sont positifs ou nuls, de même que les composantes de x et y, on en déduit que la fonction à optimiser est inférieure au coefficient en bas à droite. D’autre part, cette valeur est atteinte au sommet correspondant.

Le résultat renvoyé par `simplex_reduce` est une séquence composée de la valeur du maximum, d’une solution augmentée (les premières composantes sont celles de la solution, les composantes suivantes celles des variables ajoutées artificiellement pour transformer Ax≤ b en une égalité) et de la matrice de l’algorithme du simplexe après réduction.

Exemple : si on cherche le maximum de 3x1+x2+3x3 sous les conditions x1,x2,x3 ≥ 0 et

⎧ ⎪ ⎨ ⎪ ⎩ |
2x1+x2+x3 | ≤ | 2
x1+2x2+3x3 | ≤ | 5
2x1+2x2+x3 | ≤ | 6

on prend `A:=[[2,1,1],[1,2,3],[2,2,1]]`, `b:=[2,5,6]` et `c:=[3,1,3]`, donc on tape :

`simplex_reduce([[2,1,1],[1,2,3],[2,2,1]],[2,5,6],[3,1,3])`

et on obtient `27/5` comme maximum, `[1/5,0,8/5,0,0,4]` comme solution augmentée (donc `[1/5,0,8/5]` est solution), ainsi que la matrice réduite.