Définition de la Recherche Opérationnelle
La recherche opérationnelle (RO) englobe le développement et l’application d’un large éventail de méthodes et de techniques de résolution de problèmes appliquées dans la poursuite d’une prise de décision et d’une efficacité améliorées, telles que l’optimisation mathématique, la simulation, la théorie des files d’attente et d’autres modèles stochastiques. Les méthodes et techniques de la salle d’opération impliquent la construction de modèles mathématiques qui visent à décrire un problème. En raison de la nature informatique et statistique de la plupart des techniques, OU a également des liens étroits avec l’informatique et l’analyse. En raison de son accent mis sur l’interaction homme-technologie et de son accent sur les applications pratiques, OU a des chevauchements avec d’autres disciplines, en particulier le génie industriel et la gestion des opérations, et s’appuie sur la psychologie et la science de l’organisation.
OU est le processus de prise de meilleures décisions grâce à l’analyse de données, à la modélisation mathématique, à l’optimisation et à d’autres méthodes analytiques.
OU est une discipline qui tente d’aider la prise de décision managériale en appliquant une approche scientifique aux problèmes managériaux impliquant des facteurs quantitatifs.
OU est un domaine scientifique sur une meilleure prise de décision en appliquant une approche analytique à une variété de problèmes, y compris des facteurs quantitatifs.
Dans l’ensemble, OU est une discipline sur le processus de prise de meilleures décisions par le développement et l’application d’un large éventail de méthodes de résolution de problèmes et de techniques
.
OU est une discipline académique. C’est le domaine interdisciplinaire des compétences et des méthodes impliquées dans la prise de décisions basées sur les connaissances scientifiques.
OU est un processus de prise de décision.
OU adopte une approche scientifique. Il utilise la théorie et les méthodes en mathématiques, probabilités, statistiques et informatique adaptées et appliquées à l’identification, la formulation, la solution, la validation, la mise en œuvre et le contrôle des problèmes de prise de décision.
OU s’intéresse au développement et à l’application d’analyses quantitatives à la solution des problèmes rencontrés par les gestionnaires du système public et privé.
OU considère des facteurs quantitatifs. L’élément de l’environnement décisionnel se prête souvent à la quantification. Une analyse appropriée de ces éléments quantitatifs peut fournir des intrants importants aux fins de la prise de décision.
Histoire de la Recherche Opérationnelle
- ~ 17e, Résolution de problèmes basée sur les probabilités par Christiaan Huygens et Blaise Pascal
- ~ 1890, Gestion scientifique par Frederick Taylor
- ~ 1900, Diagramme de contrôle (Planification de projet) par Henry Gantt
Les systèmes changent au fil du temps par Andrew A. Markov
Modèle de réseau: approche d’affectation
- ~ 1910, Théorie de l’inventaire optimal par F. W. Harris
Temps d’attente moyen pour les appelants téléphoniques (Théorie de la file d’attente) par E. K. Erlang
- ~ 1920, Cartes de contrôle de la qualité William Shewart
Contrôle de la qualité (échantillonnage) par H. Dodge et H. Romig
- ~ 1930, Théorie des jeux par Jon von Neuman et Oscar Morgenstern
- ~ 1940, Méthode Simplex (Programmation Linéaire) par George Dantzig
- ~1950, Programmation Non linéaire par H.Kuhn et A.W.Tucker
Programmation entière par Ralph Gomory
PERT et CPM (Planification de projet)
Programmation dynamique par Richard Bellman
- ~ 1960, Théorie de la file d’attente par John D.C. Peu
Simulation
La science de gestion comme « l’utilisation commerciale de la bière » par Stafford Beer
- ~ 1980, Prise de décision à critères multiples (MCDM) par Stanley Zionts
Nouvelle programmation linéaire par N. Karmarkar
Classification du Modèle de Recherche Opérationnelle
Modèle déterministe
Modèle de transport et d’affectation
Programmation décisionnelle multicritères (MCDM)
Modèles de réseau
– Optimisation non linéaire: Modèle classique, Modèle de recherche, Programmation non linéaire.
Modèle hybride
Modèle stochastique