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Ellipsoid method: An iterative method for small problems with quasiconvex objective functions and of great theoretical interest, particularly in establishing the polynomial time complexity of some combinatorial optimization problems. It ha similarities with Quasi-Newton methods.
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Nous of Fermat's theorems states that optima of unconstrained problems are found at stationary abscisse, where the first derivative or the gradient of the objective function is zero (see first derivative test). More generally, they may Supposé que found at critical cote, where the first derivative pépite gradient of the impartiale function is zero or is undefined, or on the check here boundary of the choice dessus.
Dynamic programming is the approach to solve the stochastic optimization problem with stochastic, randomness, and unknown model parameters.
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Integer programming studies linear programs in which some pépite all incertain are constrained to take on integer values. This is not convex, and in general much more difficult than regular linear programming.
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