Formulation, Transformations de problèmes

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Optimisation avec contraintes : conditions KKT

Couvre les conditions KKT pour l'optimisation avec des contraintes, essentielles pour résoudre efficacement les problèmes d'optimisation.

Méthodes d'optimisation : discussion théorique

Explore les méthodes d'optimisation, y compris les problèmes sans contraintes, la programmation linéaire et les approches heuristiques.

Gradient Descent: Optimisation et contraintes

Discute de la descente en gradient pour l'optimisation avec des contraintes d'égalité et des critères itératifs de convergence.

Programmation linéaire : correspondance bipartite pondérée

Couvre la programmation linéaire, la correspondance bipartite pondérée et les problèmes de couverture de sommet en optimisation.

Introduction à l’optimisation

Couvre les bases de l'optimisation, y compris les perspectives historiques, les formulations mathématiques et les applications pratiques dans les problèmes de prise de décision.

Optimisation avec contraintes : conditions KKT

Couvre l'optimisation avec des contraintes, en se concentrant sur les conditions de Karush-Kuhn-Tucker (KKT).

Principes d'optimisation

Couvre les principes d'optimisation, y compris l'optimisation linéaire, les réseaux et les exemples de recherche concrets dans le transport.

Stratégies d’optimisation : Modélisation et optimisation des systèmes énergétiques

Explore les stratégies de résolution des problèmes d'optimisation des systèmes énergétiques et les différents types d'approches d'optimisation.

Optimisation Linéaire : Fondamentaux

Couvre les bases de l'optimisation linéaire, y compris les équations, les polyèdres, les directions possibles et les solutions optimales.

Programmation semi-définie

Couvre la programmation et l'optimisation semi-définies sur des cônes semi-définis positifs.