Explore la coordination et l'apprentissage dans des systèmes multiagents distribués, couvrant les lois sociales, l'échange de tâches, la satisfaction des contraintes et les algorithmes de coordination.
Explore l'optimisation avec des contraintes en utilisant les conditions KKT et l'algorithme de point intérieur sur deux exemples de programmation quadratique.
Couvre les méthodes de variation, les formes d'équilibre, l'élastique d'Euler et les méthodes numériques et analytiques pour résoudre l'élastique d'Euler.
Couvre les contraintes, les équations de Lagrange, les coordonnées généralisées, les coordonnées cycliques, les lois de conservation et le formalisme de Hamilton.
