Séances de cours associées à Programmation semi-définie

Algorithmes d'approximation

Couvre les algorithmes d'approximation pour les problèmes d'optimisation, la relaxation LP et les techniques d'arrondi aléatoire.

Programmation linéaire : correspondance bipartite pondérée

Couvre la programmation linéaire, la correspondance bipartite pondérée et les problèmes de couverture de sommet en optimisation.

Systèmes linéaires: Chapitres 4, 5, 6

Explore le lien entre les systèmes linéaires et l'optimisation par élimination et décomposition de LU.

Optimisation quasi-newton

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.

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.

Optimisation des systèmes énergétiques

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.

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.

Dualité : la dualité dans l’optimisation linéaire MOOC: Optimisation : principes et algorithmes - Optimisation linéaire

Couvre le concept d'optimisation linéaire et la relation de dualité entre les problèmes primaires et duaux.

Définir la couverture : Integrality Gap

Explore le concept d'écart d'intégralité dans les algorithmes de couverture et de pondérations multiplicatives.

Introduction à l’optimisation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

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.

Programmation linéaire : Algorithme simplex biphasé Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre l'application de l'algorithme simplex biphasé pour résoudre les problèmes de programmation linéaire.

Résoudre les programmes linéaires : méthode SIMPLEX Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explique la méthode SIMPLEX pour résoudre les programmes linéaires et optimiser la solution par la manipulation de la variable de base.

BFS initial Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la recherche de la solution de base réalisable (BFS) initiale dans un programme linéaire.

Méthodes de pénalité quadratiques: problèmes sonores Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les méthodes de pénalité quadratiques pour l'optimisation avec des contraintes imposées à l'aide de fonctions de pénalité.

Introduction à l'optimisation et à la recherche opérationnelle Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les concepts fondamentaux de l'optimisation et de la recherche opérationnelle, en explorant des exemples du monde réel et des sujets clés sur un semestre.

Preuve d’une forte dualité Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la preuve d'une forte dualité dans les problèmes d'optimisation et fournit des exemples d'optimisation du quotient de Rayleigh.

Formulation du jeu de coupures : problème MST Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la formulation de cutset pour la méthode MST Problem and Gomory Cutting Planes.

Tutoriel d'optimisation convexe : Conditions KKT Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les conditions KKT dans l'optimisation convexe, couvrant les problèmes doubles, les contraintes logarithmiques, les moindres carrés, les fonctions matricielles et la sous-optimalité de la couverture des ellipsoïdes.

Bases de la programmation linéaire Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

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.

Problèmes de variation : convexité et coercivité Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les problèmes variationnels, en mettant l'accent sur les conditions de convexité et de coercivité dans les fonctions avec des contraintes latérales intégrales.