Explore les jeux en plusieurs étapes, en se concentrant sur la forme et les stratégies de rétroaction, y compris les équilibres de Nash et les méthodes d'induction en arrière.
Explore la somme des polynômes carrés et la programmation semi-définie dans l'optimisation polynomiale, permettant l'approximation des polynômes non convexes avec SDP convexe.
Explore la méthode lagrangienne augmentée avec des contraintes d'égalité et d'inégalité dans l'optimisation, en soulignant l'importance des variables slack.
