Couvre les méthodes pour résoudre les problèmes d'optimisation non linéaire, y compris la recherche directe, Newton-Raphson, et la branche et liée.
Couvre les méthodes de recherche de ligne de gradient et les techniques d'optimisation en mettant l'accent sur les conditions Wolfe et la définition positive.
Explore l'optimisation avec des contraintes d'inégalité, en mettant l'accent sur la recherche de valeurs extrêmes et de points stationnaires.
Explore la recherche de la solution de base réalisable (BFS) initiale dans un programme linéaire.
Explore les méthodes d'optimisation en ingénierie, couvrant les variables de décision, les contraintes et diverses techniques de résolution.
Explore les problèmes de volume contraint en utilisant les multiplicateurs de Lagrange pour trouver des extrema sous contraintes dans divers exemples.
