Concept
Constrained optimization
Séances de cours associées (253)
KKT et optimisation convexe
Couvre les conditions KKT et l'optimisation convexe, en discutant des qualifications de contraintes et des cônes tangents des ensembles convexes.
Multiplicateur de Lagrange et équation de DuBois-Reymond
Explore la méthode du multiplicateur de Lagrange et l'équation de DuBois-Reymond en optimisation.
Programmation non linéaire: Partie I
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.
Problèmes d'optimisation : équations multiplicateurs de Lagrange
Introduit la méthode du multiplicateur de Lagrange pour résoudre les problèmes d'optimisation avec des contraintes.
Optimisation avec contraintes
Couvre l'optimisation avec des contraintes et le théorème de KKT.
Optimisation linéaire : trouver le BFS initial
Explique le processus de recherche d'une solution réalisable de base initiale pour les problèmes d'optimisation linéaire à l'aide de l'algorithme Simplex.
Modélisation du système énergétique : aperçu et problèmes d’optimisation
Couvre la modélisation du système énergétique, l'optimisation, les scénarios, les prédictions, les complexités et les controverses dans les modèles énergétiques.
Algorithmes d'optimisation: approche cupide
Explore les problèmes d'optimisation résolus avec des algorithmes gourmands et prouve l'optimalité de l'algorithme du caissier pour les pièces de monnaie américaines.
Problèmes d'optimisation: algorithmes cupides
Explore les problèmes d'optimisation et les algorithmes gourmands pour trouver les meilleures solutions efficacement.
Méthode Simplex : bases et applications
Couvre les bases de la méthode Simplex et son application dans la résolution de problèmes d'optimisation.