Explore les problèmes d'optimisation convexe, les critères d'optimalité, les problèmes équivalents et les applications pratiques dans le transport et la robotique.
Couvre l'approche de programmation linéaire de l'apprentissage par renforcement, en se concentrant sur ses applications et ses avantages dans la résolution des processus décisionnels de Markov.
Explore la dualité lagrangienne dans l'optimisation convexe, transformant les problèmes en formulations min-max et discutant de l'importance des solutions doubles.
Explore la dualité lagrangienne dans l'optimisation convexe, en discutant de la dualité forte, des solutions duales et des applications pratiques dans les programmes de cônes de second ordre.
Explore les conditions KKT dans l'optimisation convexe, couvrant les problèmes doubles, les contraintes logarithmiques, les moindres carrés, les fonctions matricielles et la sous-optimalité de la couverture des ellipsoïdes.
Introduit les bases de la programmation linéaire, y compris les problèmes d'optimisation, les fonctions de coût, l'algorithme simplex, la géométrie des programmes linéaires, les points extrêmes et la dégénérescence.
Couvre la modélisation et l'optimisation des systèmes énergétiques, en se concentrant sur la résolution de problèmes d'optimisation avec des contraintes et des variables.
Couvre des exercices sur l'optimisation convexe, en se concentrant sur la formulation et la résolution de problèmes d'optimisation en utilisant YALMIP et des solveurs comme GUROBI et MOSEK.
Explore les méthodes d'optimisation primal-dual, en mettant l'accent sur les techniques de gradient lagrangien et leurs applications dans l'optimisation des données.
