Couvre l'approche de programmation linéaire de l'apprentissage par renforcement, en se concentrant sur ses applications et ses avantages dans la résolution des processus décisionnels de Markov.
Explore les conditions KKT dans l'optimisation convexe, couvrant les problèmes doubles, les contraintes logarithmiques, les moindres carrés, les fonctions matricielles et la sous-optimalité de la couverture des ellipsoïdes.
Explore les méthodes d'optimisation primaire-duelle, se concentrant sur les approches lagrangiennes et diverses méthodes comme la pénalité, la lagrangien augmentée, et les techniques de fractionnement.
