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Explore l'optimisation de portefeuille robuste sur le plan de la distribution et compare différentes approches et méthodes d'estimation pour l'évaluation de portefeuille.
Explore les programmes entiers, l'optimisation non convexe, les contraintes et les aspects géométriques de la programmation linéaire pour des solutions optimales.
Explore les conditions KKT dans l'optimisation convexe, couvrant les cônes doubles, les propriétés, les inégalités généralisées et les conditions d'optimisation.
Explore l'analyse de sensibilité locale dans la programmation linéaire, en examinant comment les changements ont un impact sur l'optimalité et la faisabilité.
Explore l'optimisation non linéaire, en se concentrant sur la méthode de Newton et les méthodes de descente pour trouver des solutions optimales efficacement.
