Bases de la programmation linéaire

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Méthodes d'optimisation : discussion théorique

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

Programmation linéaire : correspondance bipartite pondérée

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

Simplex Algorithme: Bases

Introduit l'algorithme Simplex pour résoudre les problèmes de flux et gérer les cycles de coûts négatifs.

Programmation semi-définie

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

Algorithmes d'approximation

Couvre les algorithmes d'approximation pour les problèmes d'optimisation, la relaxation LP et les techniques d'arrondi aléatoire.

Prise de décision optimale : la méthode Simplex

Introduit la méthode Simplex pour une prise de décision optimale en programmation linéaire, couvrant les concepts de base et avancés.

Formulation du jeu de coupures : problème MST

Explore la formulation de cutset pour la méthode MST Problem and Gomory Cutting Planes.

Branch & Bound : Optimisation

Couvre l'algorithme Branch & Bound pour une exploration efficace des solutions possibles et discute de la relaxation LP, de l'optimisation du portefeuille, de la programmation non linéaire et de divers problèmes d'optimisation.

Problèmes d'optimisation : recherche des voies et affectation des portefeuilles

Couvre les problèmes d'optimisation dans la recherche de chemin et l'allocation de portefeuille.

Algorithme de Simplex : Solution sur un Vertex

Explore l'algorithme de simplex et comment trouver des solutions optimales sur les sommets des polyèdres de contrainte.