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.
Explore les aspects pratiques de la résolution des jeux de parité, y compris les stratégies gagnantes, les algorithmes, la complexité, le déterminisme et les approches heuristiques.
Couvre les méthodes de recherche de ligne de gradient et les techniques d'optimisation en mettant l'accent sur les conditions Wolfe et la définition positive.
Explore Ant Colony Optimization (ACO) pour le routage et l'optimisation, en discutant d'heuristique constructive, de recherche locale, de mécanismes phéromones et d'applications du monde réel.
Explore l'optimisation de la programmation linéaire avec des contraintes, l'algorithme de Dijkstra et les formulations LP pour trouver des solutions réalisables.
Couvre la planification avec des adversaires, des algorithmes de recherche heuristique et des stratégies pour les jeux avec le hasard, en soulignant l'importance des agents délibératifs.
Couvre les conditions KKT pour l'optimisation avec des contraintes, détaillant leur application et leur importance dans la résolution des problèmes contraints.
