Explore le degré d'analyse de la liberté, la redondance et la réconciliation des données dans la modélisation et l'optimisation des processus.
Couvre les algorithmes d'approximation pour les problèmes d'optimisation, la relaxation LP et les techniques d'arrondi aléatoire.
Introduit l'algorithme Simplex pour résoudre les problèmes de flux et gérer les cycles de coûts négatifs.
Explore la formalisation des modèles de mémoire et leur rôle crucial dans l'optimisation des programmes.
Couvre les méthodes d'optimisation, en se concentrant sur les méthodes de gradient et les techniques de recherche de ligne.
