Séance de cours
Réseaux : Formulation
Séances de cours associées (55)
Bases de la programmation linéaire
Introduit les bases de la programmation linéaire, y compris les problèmes d'optimisation, les fonctions de coût, l'algorithme simplex, la géométrie des programmes linéaires, les points extrêmes et la dégénérescence.
KKT et optimisation convexe
Couvre les conditions KKT et l'optimisation convexe, en discutant des qualifications de contraintes et des cônes tangents des ensembles convexes.
Optimisation linéaire: Dérivés directionnels
Explore les dérivés directionnels dans l'optimisation linéaire pour l'optimisation des fonctions dans des directions spécifiques.
Formulation, Transformations de problèmesMOOC: Optimization: principles and algorithms - Linear optimization
Explore la transformation des problèmes d'optimisation pour répondre aux exigences de l'algorithme et les rendre équivalents.
Formulation, définition du problèmeMOOC: Optimization: principles and algorithms - Linear optimization
Couvre la formulation et la définition du problème dans l'optimisation, en se concentrant sur la définition de la fonction objective, des contraintes et de l'ensemble réalisable.
Le problème du transbordement : formulaire standardMOOC: Optimization: principles and algorithms - Linear optimization
Couvre le problème d'optimisation linéaire du modèle de transbordement.
Méthodes d'optimisation non linéaire
Couvre les méthodes pour résoudre les problèmes d'optimisation non linéaire, y compris la recherche directe, Newton-Raphson, et la branche et liée.
La géométrie de l'optimisation linéaire
Se penche sur la formulation d'optimisation linéaire, l'expansion de la capacité, l'investissement sous fiscalité et la gestion des revenus dans diverses industries.
Optimisation d'entier
Couvre les problèmes d'optimisation, l'emballage minimal et les limites dans l'optimisation d'entier.
Optimisation robuste: Ensembles d'approximation et d'incertitude polynômes
Explore l'optimisation robuste par l'approximation polynôme et les ensembles d'incertitude, y compris des programmes linéaires robustes et des astuces d'optimisation.