Explore les programmes stochastiques en deux étapes, la reformulation des problèmes, la décomposition des plieurs, les points extrêmes et l'analyse de sensibilité.
Couvre les techniques d'optimisation avancées en utilisant des multiplicateurs Lagrange pour trouver l'extrémité des fonctions soumises à des contraintes.
Couvre les concepts fondamentaux de l'optimisation et de la recherche opérationnelle, en explorant des exemples du monde réel et des sujets clés sur un semestre.
Discuter de la prévision du temps d'achèvement et de l'optimisation des activités grâce à des stratégies d'orchestration efficaces et à des prévisions de courbes d'achèvement fondées sur l'expérience.
