Couvre l'approche de programmation linéaire de l'apprentissage par renforcement, en se concentrant sur ses applications et ses avantages dans la résolution des processus décisionnels de Markov.
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.
Fournit un aperçu des techniques d'optimisation linéaire, en mettant l'accent sur les méthodes de résolution de problèmes et l'importance des contraintes et des fonctions objectives.
Explore les programmes entiers, l'optimisation non convexe, les contraintes et les aspects géométriques de la programmation linéaire pour des solutions optimales.
Explore les problèmes d'optimisation convexe, les critères d'optimalité, les problèmes équivalents et les applications pratiques dans le transport et la robotique.
