Couvre les fondamentaux de l'optimisation d'entier, y compris la programmation d'entier, la programmation dynamique et les algorithmes d'approximation.
Explore les programmes stochastiques en deux étapes, la reformulation des problèmes, la décomposition des plieurs, les points extrêmes et l'analyse de sensibilité.
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.
