Couvre l'algorithme Branch & Bound pour une exploration efficace des solutions possibles et discute de la relaxation LP, de l'optimisation du portefeuille, de la programmation non linéaire et de divers problèmes d'optimisation.
Explore les programmes entiers, l'optimisation non convexe, les contraintes et les aspects géométriques de la programmation linéaire pour des solutions optimales.
Couvre l'algorithme Branch et Bound, en se concentrant sur la description formelle et les étapes de mise en œuvre pour trouver des solutions complètes optimales.
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.
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.
