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Explore la dualité de programmation linéaire, couvrant la dualité faible, la dualité forte, l'interprétation des multiplicateurs de Lagrange et les contraintes d'optimisation.
Explore les conditions KKT dans l'optimisation convexe, couvrant les cônes doubles, les propriétés, les inégalités généralisées et les conditions d'optimisation.
Explore les programmes stochastiques en deux étapes, la reformulation des problèmes, la décomposition des plieurs, les points extrêmes et l'analyse de sensibilité.
Explore l'optimisation des politiques proximales pour améliorer la stabilité et l'efficacité du contrôle continu avec un apprentissage par renforcement profond.
