Séance de cours

La dualité dans la programmation linéaire

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Bases de la programmation linéaire
Explore les bases de la programmation linéaire, y compris les solutions de base, les solutions réalisables, les solutions optimales et les défis dans la résolution de problèmes de programmation entière.
Optimisation convexe : Inégalités généralisées
Explore les problèmes d'inégalités généralisées dans l'optimisation convexe et l'équivalence entre SOCP et SDP.
Dualité, relaxation des contraintesMOOC: Optimization: principles and algorithms - Linear optimization
Explore la dualité et la relaxation des contraintes dans les problèmes d'optimisation avec des exemples pratiques.
Jeux du monde réel: Stratégies de négociation
Plongez dans des jeux du monde réel, des stratégies de négociation et des accords optimaux au-delà de l'équilibre de Nash.
Analyse de sensibilité locale : faisabilité et optimisation
Explore l'analyse de sensibilité locale dans la programmation linéaire, en examinant comment les changements ont un impact sur l'optimalité et la faisabilité.
Prise de décision optimale : programmation intégrale
Couvre la programmation d'entiers, les coques convexes, les plans de coupe Gomory et les méthodes de branchement et de liaison.
Problèmes d'optimisation: Formulaire standard
Explore les problèmes d'optimisation sous forme standard, d'optimisation convexe et de critères d'optimalité.
Jeux potentiels: Dynamiques et équilibres de la meilleure réponse
Couvre les jeux potentiels, leurs propriétés et la convergence des dynamiques de meilleure réponse aux équilibres de Nash.
Problèmes d'optimisation convexe: Formulaire standard
Couvre les problèmes d'optimisation convexes, la transformation en forme standard et les critères d'optimalité pour des objectifs différenciables.
Optimisation convexe : exercices
Couvre les exercices liés à l'optimisation convexe, y compris les conditions SOCP dual, KKT et les moindres carrés limités par l'égalité.

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