- Chapitre 1. Rappels mathématiques ((Positivité, Convexité, Minimum, Gradient et Hessien)
-
Chapitre2. Optimisation sans contraintes - méthodes locales
- Méthodes de recherche unidimensionnelle
- Méthodes du gradient
- Méthodes des directions conjuguées
- Méthode de Newton
- Méthode de Levenberg-Marquardt
- Méthodes quasi-Newton
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Chapitre3. Optimisation sans contraintes - méthodes globales
- Méthode du gradient projeté
- Méthode de Lagrange-Newton pour des contraintes inégalité
- Méthode de Newton projetée (pour des contraintes de borne)
- Méthode de pénalisation
- Méthode de dualité : méthode d’Uzawa
- Chapitre4. Programmation linéaire
- Chapitre 5. Programmation non linéaire