Prise de décision optimale : dualité

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Dualité faible et forte

Couvre la dualité faible et forte dans les problèmes d'optimisation, en se concentrant sur les multiplicateurs de Lagrange et les conditions KKT.

Problèmes d'optimisation : recherche des voies et affectation des portefeuilles

Couvre les problèmes d'optimisation dans la recherche de chemin et l'allocation de portefeuille.

Traductions doubles en programmation linéaire

Explore les doubles traductions en programmation linéaire, en mettant l'accent sur les formulations primaires et doubles et l'importance des matrices subversives inversible.

Programmation linéaire : correspondance bipartite pondérée

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

Programmation linéaire : optimisation et dualité

Introduit des concepts de programmation linéaire, d'optimisation et de dualité en mettant l'accent sur la méthode simplex et des exemples pratiques.

Algorithmes d'approximation

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

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.

Conditions d'optimisation linéaire

Couvre les conditions d'optimalité, la forte dualité et la lenteur de complémentarité dans l'optimisation linéaire.

Programmation linéaire : Algorithme simplex biphasé

Couvre l'application de l'algorithme simplex biphasé pour résoudre les problèmes de programmation linéaire.

Optimisation convexe : Lemme de Farkas

Couvre le lemme de Farkas, explorant la relation entre les programmes linéaires et les conditions de sa validité.