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Explore l'optimisation de la programmation linéaire avec des contraintes, l'algorithme de Dijkstra et les formulations LP pour trouver des solutions réalisables.
Explique le processus de recherche d'une solution réalisable de base initiale pour les problèmes d'optimisation linéaire à l'aide de l'algorithme Simplex.
Explore les bases de la programmation linéaire, y compris les solutions de base, les solutions réalisables, les solutions optimales et les défis dans la résolution de problèmes de programmation entière.
Explore la dualité lagrangienne dans l'optimisation convexe, en discutant de la dualité forte, des solutions duales et des applications pratiques dans les programmes de cônes de second ordre.
Couvre le concept de couverture pour les programmes linéaires et la méthode simplex, en se concentrant sur la réduction des coûts et la recherche de solutions optimales.
