Explore les gradients conjugués tronqués pour résoudre le sous-problème de la région de confiance dans l'optimisation sur les collecteurs efficacement.
Couvre la conception et l'optimisation de bioprocédés à l'aide de MATLAB pour modéliser la cinétique des enzymes, la conception chimique et les bioréacteurs.
Explore la méthode lagrangienne augmentée avec des contraintes d'égalité et d'inégalité dans l'optimisation, en soulignant l'importance des variables slack.
Explorer le modèle non linéaire en temps réel Contrôle prédictif pour les systèmes mécatroniques rapides et ses applications dans le contrôle des fusées, le stationnement autonome et la course.
Explore les méthodes d'optimisation primal-dual, les algorithmes, la convergence et les applications dans l'optimisation non convexe et la déconvolution d'image.
Explore les méthodes d'optimisation primaire-duelle, se concentrant sur les approches lagrangiennes et diverses méthodes comme la pénalité, la lagrangien augmentée, et les techniques de fractionnement.
Discute de l'interprétation des courbes de convergence dans l'optimisation, de l'identification des bogues en fonction des taux de convergence et de la compréhension des algorithmes d'optimisation.
