Explore l'optimisation avec des contraintes en utilisant les conditions KKT et l'algorithme de point intérieur sur deux exemples de programmation quadratique.
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.
Explore l'optimisation dans les systèmes énergétiques, en se concentrant sur la prise de décision à travers des fonctions objectives et des contraintes pour déterminer les états du système.
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.
Explore l'importance des contraintes actives dans l'optimisation linéaire, en montrant comment elles influencent la simplification des problèmes en se concentrant sur les contraintes pertinentes.
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.
