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.
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.
Explore les programmes entiers, l'optimisation non convexe, les contraintes et les aspects géométriques de la programmation linéaire pour des solutions optimales.
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.