Présente les arbres couvrants dans les graphiques et le problème de l'arbre de couverture minimum, explorant des algorithmes efficaces pour une prise de décision optimale.
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.
Couvre la régression MAE, la coque convexe, les avantages de la reformulation et les problèmes pratiques liés aux variables et aux contraintes de décision.