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Explore les sous-gradients dans les fonctions convexes, mettant l'accent sur les scénarios et les propriétés des subdifférentiels non dissociables mais convexes.
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.
Se penche sur la formulation d'optimisation linéaire, l'expansion de la capacité, l'investissement sous fiscalité et la gestion des revenus dans diverses industries.
