Contraintes liées à l’égalité et aux inégalités : conditions d’optimisation

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Optimisation avec contraintes : conditions KKT

Couvre les conditions KKT pour l'optimisation avec des contraintes, essentielles pour résoudre efficacement les problèmes d'optimisation.

Inégalités ou contraintes d’égalité

Couvre les contraintes d'inégalité ou d'égalité et les conditions d'optimalité nécessaires dans les problèmes d'optimisation.

Méthodes d'optimisation : discussion théorique

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

Programmation semi-définie

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

Optimisation avec contraintes : conditions KKT

Couvre l'optimisation avec des contraintes, en se concentrant sur les conditions de Karush-Kuhn-Tucker (KKT).

Dualité faible et forte

Couvre la dualité faible et forte dans les problèmes d'optimisation, en se concentrant sur les multiplicateurs de Lagrange et les conditions KKT.

Algorithmes d'approximation

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

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.

Optimisation limitée : les bases

Couvre les bases de l'optimisation contrainte, y compris les directions tangentes, les sous-problèmes de la région de confiance et les conditions d'optimalité nécessaires.

Programmes d'optimisation : Fonctions de coûts linéaires par pièce

Couvre la formulation de programmes d'optimisation pour minimiser les fonctions de coûts linéaires à la pièce.