La simulation de Monte-Carlo est une technique puissante pour tester et valider des algorithmes, en particulier lorsqu’il s’agit d’incertitude, d’aléatoire et de complexité.

Apprenez les étapes de base de l’utilisation de la simulation de Monte-Carlo dans les techniques d’optimisation stochastique, où tout ou partie des entrées sont incertaines ou aléatoires.