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Optimisation combinatoire
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Algorithme simplex en deux phases: introduction et dualité
Introduit l'algorithme simplex en deux phases et explore la dualité en programmation linéaire.
Optimisation avec contraintes: Algorithme de point d'intérieur
Explore l'optimisation avec des contraintes en utilisant les conditions KKT et l'algorithme de point intérieur sur deux exemples de programmation quadratique.
Simplex Algorithme: Exercices et interprétation
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Problèmes d'optimisation: Formulaire standard
Explore les problèmes d'optimisation sous forme standard, d'optimisation convexe et de critères d'optimalité.
Dualité de programmation linéaire
Explore la dualité de programmation linéaire, couvrant la dualité faible, la dualité forte, l'interprétation des multiplicateurs de Lagrange et les contraintes d'optimisation.
Optimisation linéaire : problème auxiliaire
Explore la formulation du problème auxiliaire dans l'optimisation linéaire et son rôle dans la prise de décision optimale.
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Explore les points extrêmes de la programmation linéaire et le rôle des contraintes dans la recherche de solutions optimales.
Méthodes d'optimisation non linéaire
Couvre les méthodes pour résoudre les problèmes d'optimisation non linéaire, y compris la recherche directe, Newton-Raphson, et la branche et liée.
Branch and Bound: Maximisation heuristique
Explique l'algorithme Branch et Bound pour les problèmes de maximisation heuristique à l'aide de relaxations LP et de techniques de taille.
Optimisation linéaire : trouver le BFS initial
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