Explore l'optimisation dans la modélisation des systèmes énergétiques, couvrant les variables de décision, les fonctions objectives et les différentes stratégies avec leurs avantages et leurs inconvénients.
Explore l'optimisation avec des contraintes en utilisant les conditions KKT et l'algorithme de point intérieur sur deux exemples de programmation quadratique.
Explore les conditions KKT dans l'optimisation convexe, couvrant les problèmes doubles, les contraintes logarithmiques, les moindres carrés, les fonctions matricielles et la sous-optimalité de la couverture des ellipsoïdes.
Explore les problèmes d'optimisation convexe, les critères d'optimalité, les problèmes équivalents et les applications pratiques dans le transport et la robotique.
