La dualité lagrangienne : théorie et applications

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Problèmes d'optimisation: Formulaire standard

Explore les problèmes d'optimisation sous forme standard, d'optimisation convexe et de critères d'optimalité.

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.

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.

Programmation semi-définie

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

Optimisation linéaire : problème auxiliaire

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

Optimisation convexe : doubles cônes

Explore les doubles cônes, les inégalités généralisées, la dualité SDP et les conditions KKT en optimisation convexe.

Méthodes d'optimisation : discussion théorique

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

Optimisation convexe: Cônes auto-duels

Explore les cônes auto-duels dans l'optimisation convexe et leurs applications dans divers problèmes d'optimisation.

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.