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Couvre les limites de Caratheodory pour la programmation d'entiers, en se concentrant sur la programmation linéaire et l'existence de solutions optimales.
Couvre l'algorithme Branch et Bound, en se concentrant sur la description formelle et les étapes de mise en œuvre pour trouver des solutions complètes optimales.
Couvre les problèmes linéaires, le LASSO et l'AMP dans l'apprentissage supervisé, y compris les modèles linéaires généralisés et les modèles N-dimensionnels.
Explore la dualité lagrangienne dans l'optimisation convexe, transformant les problèmes en formulations min-max et discutant de l'importance des solutions doubles.
