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Couvre la régression MAE, la coque convexe, les avantages de la reformulation et les problèmes pratiques liés aux variables et aux contraintes de décision.
Couvre les bases de la programmation non linéaire et ses applications dans le contrôle optimal, en explorant des techniques, des exemples, des définitions d'optimalité et les conditions nécessaires.
Explore les problèmes d'optimisation convexe, les critères d'optimalité, les problèmes équivalents et les applications pratiques dans le transport et la robotique.
Explore les concepts fondamentaux de la théorie des graphes, les résultats d'Erds, le lemme chromatique et le théorème de Union Bound en théorie des graphes.
Couvre les fondamentaux de l'optimisation d'entier, y compris la programmation d'entier, la programmation dynamique et les algorithmes d'approximation.
