Ce livre propose une exploration complète et accessible des méthodes d'optimisation numérique, couvrant à la fois les approches exactes (comme la programmation linéaire, la méthode du simplexe, la programmation dynamique) et les approches heuristiques et métaheuristiques (algorithmes génétiques, essaims particulaires, colonies de fourmis, recuit simulé). Il s'adresse aux étudiants, aux ingénieurs et aux chercheurs souhaitant comprendre comment formuler, modéliser et résoudre efficacement des problèmes d'optimisation rencontrés dans des contextes variés. L'ouvrage s'appuie sur...