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.
Explore l'optimisation de la programmation linéaire avec des contraintes, l'algorithme de Dijkstra et les formulations LP pour trouver des solutions réalisables.
Couvre l'algorithme Branch et Bound, en se concentrant sur la description formelle et les étapes de mise en œuvre pour trouver des solutions complètes optimales.
Explore l'algorithme Branch et Bound dans une optimisation discrète, en trouvant efficacement des solutions optimales en calculant des limites inférieures sur des sous-ensembles.
Couvre le concept de couverture pour les programmes linéaires et la méthode simplex, en se concentrant sur la réduction des coûts et la recherche de solutions optimales.
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.
