Explore la méthode lagrangienne augmentée avec des contraintes d'égalité et d'inégalité dans l'optimisation, en soulignant l'importance des variables slack.
Explore la dualité lagrangienne dans l'optimisation convexe, transformant les problèmes en formulations min-max et discutant de l'importance des solutions doubles.
Couvre des exercices sur l'optimisation convexe, en se concentrant sur la formulation et la résolution de problèmes d'optimisation en utilisant YALMIP et des solveurs comme GUROBI et MOSEK.
