Quadratic programming allows the objective function to have quadratic terms, while the feasible avantage must be specified with linear equalities and inequalities. Intuition specific forms of the quadratic term, this is a caractère of convex programming.
Robust optimization is, like stochastic programming, année attempt to prise uncertainty in the data underlying the optimization problem. Robust optimization aims to find résultat that are valid under all réalisable realizations of the uncertainties defined by an uncertainty au-dessus.
Semidefinite programming (SDP) is a subfield of convex optimization where the underlying changeant are semidefinite matrices. It is a generalization of linear and convex quadratic programming.
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Dynamic programming is the approach to solve the stochastic optimization problem with stochastic, randomness, and unknown model parameters.
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