Programmation linéaire : Algorithme simplex biphasé

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Prise de décision optimale : analyse de sensibilité

Couvre l'analyse de sensibilité dans la programmation linéaire, en mettant l'accent sur les solutions optimales et leurs sensibilités aux changements.

Algorithmes d'approximation

Couvre les algorithmes d'approximation pour les problèmes d'optimisation, la relaxation LP et les techniques d'arrondi aléatoire.

Programmation semi-définie

Couvre la programmation et l'optimisation semi-définies sur des cônes semi-définis positifs.

Optimisation linéaire : trouver le BFS initial

Explique le processus de recherche d'une solution réalisable de base initiale pour les problèmes d'optimisation linéaire à l'aide de l'algorithme Simplex.

Programmation linéaire : correspondance bipartite pondérée

Couvre la programmation linéaire, la correspondance bipartite pondérée et les problèmes de couverture de sommet en optimisation.

Optimisation linéaire : problème auxiliaire

Explore la formulation du problème auxiliaire dans l'optimisation linéaire et son rôle dans la prise de décision optimale.

Méthodes d'optimisation : discussion théorique

Explore les méthodes d'optimisation, y compris les problèmes sans contraintes, la programmation linéaire et les approches heuristiques.

La dualité dans la programmation linéaire

Explore le concept de dualité dans la programmation linéaire, en discutant de la relation entre les problèmes primaires et duaux.

Dualité de programmation linéaire

Explore la dualité de programmation linéaire, couvrant les contraintes, les variables, les solutions et la relation entre les LP primal et dual.

Algorithme simplex en deux phases: introduction et dualité

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