Séance de cours
Réduction des écarts : stratégies et applications
Séances de cours associées (97)
Optimisation des systèmes énergétiques
Explore l'optimisation dans la modélisation des systèmes énergétiques, couvrant les variables de décision, les fonctions objectives et les différentes stratégies avec leurs avantages et leurs inconvénients.
Modèles d'exécution informatiques distribués
Explore les défis à relever pour réduire au minimum le temps d'achèvement de l'emploi dans l'informatique distribuée, en mettant l'accent sur l'impact des données biaisées et le traitement efficace.
Programmation linéaire: Résoudre les LP
Couvre le processus de résolution des programmes linéaires (LP) à l'aide de la méthode simplex.
Optimisation : principes et algorithmes mathématiquesMOOC: Optimization: principles and algorithms - Linear optimization
Couvre les principes mathématiques et les algorithmes d'optimisation, en utilisant des exemples du monde réel et l'implémentation de Python.
Problème de changement de pièce
Explore le problème du changement de pièce, en comparant des algorithmes de programmation gourmands et dynamiques pour des solutions optimales.
Modèle MILP et jours typiques par FM
Discute du modèle MILP, des jours typiques, du regroupement et de l'analyse des périodes extrêmes dans l'optimisation des systèmes énergétiques.
Méthodes d'optimisationMOOC: Optimization: principles and algorithms - Linear optimization
Couvre la méthode locale de Newton en Python en utilisant NumPy pour l'optimisation.
Algorithmes : Résumé de la semaine
Couvre les algorithmes de recherche, de tri, d'optimisation et le problème d'arrêt.
Résoudre les jeux de parité dans la pratique
Explore les aspects pratiques de la résolution des jeux de parité, y compris les stratégies gagnantes, les algorithmes, la complexité, le déterminisme et les approches heuristiques.
Algorithmes d'approximation
Couvre les algorithmes d'approximation pour les problèmes d'optimisation, la relaxation LP et les techniques d'arrondi aléatoire.