Séances de cours associées à Optimisation avec inégalités

Optimisation avec contraintes : conditions KKT

Couvre les conditions KKT pour l'optimisation avec des contraintes, essentielles pour résoudre efficacement les problèmes d'optimisation.

Méthodes d'optimisation : discussion théorique

Explore les méthodes d'optimisation, y compris les problèmes sans contraintes, la programmation linéaire et les approches heuristiques.

Techniques d'optimisation linéaire: approches de résolution de problèmes

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.

Les points stationnaires et le théorème multiplicateur de Lagrange

Explore les points stationnaires et le théorème du multiplicateur de Lagrange pour l'optimisation des fonctions.

Points extrêmes et fonction Extrema

Explore la recherche d'extrema de fonctions sur des ensembles compacts et la paramétrisation des bords.

Optimisation avec contraintes : conditions KKT

Couvre l'optimisation avec des contraintes, en se concentrant sur les conditions de Karush-Kuhn-Tucker (KKT).

Stratégies d’optimisation : Modélisation et optimisation des systèmes énergétiques

Explore les stratégies de résolution des problèmes d'optimisation des systèmes énergétiques et les différents types d'approches d'optimisation.

Fonctions Différenciables et Multiplicateurs de Lagrange

Couvre les fonctions différenciables, les points extrêmes et la méthode du multiplicateur de Lagrange pour l'optimisation.

Équations d'Euler-Lagrange

Couvre la dérivation et lapplication des équations dEuler-Lagrange pour les problèmes doptimisation dans lanalyse mathématique.

Inégalités ou contraintes d’égalité

Couvre les contraintes d'inégalité ou d'égalité et les conditions d'optimalité nécessaires dans les problèmes d'optimisation.

Optimisation des systèmes énergétiques

Explore l'optimisation dans les systèmes énergétiques, en se concentrant sur la prise de décision à travers des fonctions objectives et des contraintes pour déterminer les états du système.

Optimisation : Multiplicateurs Lagrange

Couvre la méthode des multiplicateurs de Lagrange pour trouver extreme soumis à des contraintes.

Cônes des ensembles convexes

Explore l'optimisation sur les ensembles convexes, y compris les points KKT et les cônes tangents.

Optimisation : problèmes de volume

Explore les problèmes de volume contraint en utilisant les multiplicateurs de Lagrange pour trouver des extrema sous contraintes dans divers exemples.

Optimisation avec contraintes : théorie et applications

Couvre la théorie et les applications de l'optimisation avec des contraintes, y compris les concepts clés et les méthodes numériques.

Modélisation du système énergétique : indicateurs d’optimisation et de performance

Explore la modélisation des systèmes énergétiques à l'aide de techniques d'optimisation et d'indicateurs de performance.

Trouver des extrema absolus dans les fonctions multivariables

Couvre les conditions pour trouver des extrema absolus dans les fonctions multivariables.

Algorithme Simplex

Couvre l'algorithme Simplex pour la minimisation des fonctions avec des contraintes linéaires.

Critères de convergence: conditions nécessaires

Explique les conditions nécessaires à la convergence des problèmes d'optimisation.

Analyse des points stationnaires

Couvre l'analyse des points stationnaires dans les fonctions, en se concentrant sur les méthodes d'optimisation.