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.
Fournit un aperçu des techniques d'optimisation linéaire, en mettant l'accent sur les méthodes de résolution de problèmes et l'importance des contraintes et des fonctions objectives.
Explore des outils pour optimiser l'intégration de l'énergie et minimiser les pertes d'exercice dans les systèmes, en aidant à réduire les coûts énergétiques et à améliorer l'efficacité.
