Le problème avec les pénalités quadratiques: ALM comme solution

À propos
Confidentialité
Mentions légales

Graph Chatbot

Séances de cours associées (31)

Page 3 sur 4

Programmation semi-définie

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

Algorithmes d'approximation

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

Problèmes d'optimisation: algorithmes cupides

Explore les problèmes d'optimisation et les algorithmes gourmands pour trouver les meilleures solutions efficacement.

Programmation dynamique : nombres de Fibonacci

Couvre la programmation dynamique en mettant l'accent sur les nombres de Fibonacci et le problème de coupe de la tige.

Contraintes linéaires : Polyèdre

Explique les contraintes linéaires et le concept d'un polyèdre dans les 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.

PCA : Dérivation et optimisation

Couvre la dérivation de la projection PCA, la minimisation des erreurs et l'optimisation du vecteur propre.

L’optimisation primal-dual : les fondamentaux

Explore l'optimisation primal-dual, les problèmes minimax et les méthodes de montée en pente pour les algorithmes d'optimisation.

Problèmes d'optimisation : équations multiplicateurs de Lagrange

Introduit la méthode du multiplicateur de Lagrange pour résoudre les problèmes d'optimisation avec des contraintes.

Algorithme Simplex

Couvre l'algorithme Simplex pour la minimisation des fonctions avec des contraintes linéaires.