Convexifier les problèmes non-convexes : relaxations SDP et SOCP
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AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.
Explore l'optimisation avec des contraintes en utilisant les conditions KKT et l'algorithme de point intérieur sur deux exemples de programmation quadratique.
Explore l'algorithme Branch et Bound dans une optimisation discrète, en trouvant efficacement des solutions optimales en calculant des limites inférieures sur des sous-ensembles.
Explore la dualité lagrangienne dans l'optimisation convexe, en discutant de la dualité forte, des solutions duales et des applications pratiques dans les programmes de cônes de second ordre.
Explore les problèmes d'optimisation convexe, les critères d'optimalité, les problèmes équivalents et les applications pratiques dans le transport et la robotique.
Couvre le concept de couverture pour les programmes linéaires et la méthode simplex, en se concentrant sur la réduction des coûts et la recherche de solutions optimales.
