Couvre la planification avec des adversaires, des algorithmes de recherche heuristique et des stratégies pour les jeux avec le hasard, en soulignant l'importance des agents délibératifs.
Explore l'optimisation dans la modélisation des systèmes énergétiques, couvrant les variables de décision, les fonctions objectives et les différentes stratégies avec leurs avantages et leurs inconvénients.
Explore les techniques pour accélérer les analyses de flux de données et discute de l'importance de l'ordonnancement des nœuds et de la traversée post-commande.
Explore l'efficacité des commérages dans les systèmes décentralisés, couvrant les protocoles, les besoins d'interaction et l'optimisation de la bande passante, ainsi que les algorithmes de recherche et les optimisations.
Introduit la programmation dynamique, en se concentrant sur l'économie de calcul en se souvenant des calculs précédents et en l'appliquant pour résoudre efficacement les problèmes d'optimisation.
Discute des techniques de réduction de la variance dans la simulation stochastique, en se concentrant sur les stratégies d'allocation et les algorithmes de génération de répliques.
