Couvre les fondamentaux de l'optimisation d'entier, y compris la programmation d'entier, la programmation dynamique et les algorithmes d'approximation.
Explore les programmes stochastiques en deux étapes, la reformulation des problèmes, la décomposition des plieurs, les points extrêmes et l'analyse de sensibilité.
