Cours

MGT-483: Optimal decision making

Résumé

This course introduces the theory and applications of optimization. We develop tools and concepts of optimization and decision analysis that enable managers in manufacturing, service operations, marketing, transportation and finance to transform data into insights for making better decisions.

Séances de cours

Enseignant

Daniel Kuhn

Source officielle

https://edu.epfl.ch/coursebook/fr/optimal-decision-making-MGT-483

Page Moodle

http://go.epfl.ch/MGT-483

À propos de ce résultat

Cette page est générée automatiquement et peut contenir des informations qui ne sont pas correctes, complètes, à jour ou pertinentes par rapport à votre recherche. Il en va de même pour toutes les autres pages de ce site. Veillez à vérifier les informations auprès des sources officielles de l'EPFL.

Résumé

Séances de cours

Enseignant

Daniel Kuhn

Source officielle

https://edu.epfl.ch/coursebook/fr/optimal-decision-making-MGT-483

Page Moodle

http://go.epfl.ch/MGT-483

À propos de ce résultat

Proximité ontologique

Mathématiques

Algèbre: Algèbre linéaire

Informatique théorique

Algorithme: Optimisation combinatoire

Séances de ce cours (27)

Prise de décision optimale : exercices et solutions

Couvre des exercices et des solutions pour traduire les problèmes de texte en programmation linéaire et optimiser les processus de prise de décision.

Introduction à l’optimisation

Couvre les bases de l'optimisation, y compris les perspectives historiques, les formulations mathématiques et les applications pratiques dans les problèmes de prise de décision.

Prise de décision optimale : programmation linéaire pour la planification de projets

Couvre la programmation linéaire pour la planification du projet afin de minimiser le temps de réalisation.

Prise de décision optimale avec CVXPY

Introduit CVXPY pour une prise de décision optimale à travers les fonctions atomiques et les opérateurs.

La géométrie de l'optimisation linéaire

Se penche sur la formulation d'optimisation linéaire, l'expansion de la capacité, l'investissement sous fiscalité et la gestion des revenus dans diverses industries.

Afficher plus

Cours associés (32)

MGT-418: Convex optimization

This course introduces the theory and application of modern convex optimization from an engineering perspective.

EE-556: Mathematics of data: from theory to computation

This course provides an overview of key advances in continuous optimization and statistical analysis for machine learning. We review recent learning formulations and models as well as their guarantees

MATH-261: Discrete optimization

This course is an introduction to linear and discrete optimization. Warning: This is a mathematics course! While much of the course will be algorithmic in nature, you will still need to be able to p

CS-450: Algorithms II

A first graduate course in algorithms, this course assumes minimal background, but moves rapidly. The objective is to learn the main techniques of algorithm analysis and design, while building a reper

CS-101: Advanced information, computation, communication I

Discrete mathematics is a discipline with applications to almost all areas of study. It provides a set of indispensable tools to computer science in particular. This course reviews (familiar) topics a

Afficher plus

MOOCs associés (21)

Introduction to Discrete Choice Models

The course introduces the theoretical foundations to choice modeling and describes the steps of operational modeling.

Introduction to Discrete Choice Models

The course introduces the theoretical foundations to choice modeling and describes the steps of operational modeling.

Selected Topics on Discrete Choice

Discrete choice models are used extensively in many disciplines where it is important to predict human behavior at a disaggregate level. This course is a follow up of the online course “Introduction t

Afficher plus