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 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.
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 les relations entre les événements, les contraintes disjonctives et la modélisation avec des variables binaires dans les problèmes d'optimisation.
Couvre les bases de l'optimisation, y compris les perspectives historiques, les formulations mathématiques et les applications pratiques dans les problèmes de prise de décision.
Explore les programmes entiers, l'optimisation non convexe, les contraintes et les aspects géométriques de la programmation linéaire pour des solutions optimales.
