- Регистрация
- 22 Февраль 2018
- Сообщения
- 11.997
Автор: Udemy
Название: Оптимизация с помощью Python: решение задач исследования операций (2021)
Описание:
Optimization with Python: Solve Operations Research Problems
Udemy
Описание
Оперативное планирование и долгосрочное планирование для компаний в последние годы стали более сложными. Информация меняется быстро, и принятие решений - сложная задача. Поэтому для поиска оптимальных решений этих проблем используются алгоритмы оптимизации (исследование операций). Профессионалы в этой области - одни из самых ценных на рынке.
В этом курсе вы узнаете, что необходимо для решения задач с применением математической оптимизации и метаэвристики:
- Линейное программирование ( LP )
- Смешанное целочисленное линейное программирование ( MILP )
- Нелинейное программирование ( НЛП )
- Смешанно-целочисленное линейное программирование ( MINLP )
- Генетический алгоритм ( GA )
- Задачи многоцелевой оптимизации с NSGA-II (введение)
- Рой частиц ( PSO )
- Программирование ограничений ( CP )
- Программирование конуса второго порядка ( SCOP )
- Невыпуклая квадратичная программа ( QP )
Будут исследованы следующие решатели и фреймворки:
- Решатели : CPLEX - Gurobi - GLPK - CBC - IPOPT - Couenne - SCIP
- Фреймворки : Pyomo - Or-Tools - PuLP - Pymoo
- Те же пакеты и инструменты : генетический алгоритм - Pyswarm - Numpy - Pandas - MatplotLib - Spyder - Jupyter Notebook
Кроме того, вы узнаете, как применять некоторые методы линеаризации при использовании двоичных переменных.
Помимо занятий и упражнений, поэтапно будут решены следующие задачи :
- Оптимизация того, как установить забор в саду
- Проблема оптимизации маршрута
- Увеличьте доход в магазине по аренде автомобилей
- Оптимальный поток мощности: электрические системы
- Множество других примеров, некоторые простые, некоторые сложные, включая суммирования и множество ограничений.
В классах используются примеры, которые создаются шаг за шагом, поэтому мы будем создавать алгоритмы вместе.
Помимо того, что этот курс больше ориентирован на математические подходы, вы также узнаете, как решать задачи с использованием искусственного интеллекта (ИИ), генетического алгоритма и роя частиц.
Не волнуйтесь, если вы не знаете Python или не умеете программировать, я научу вас всему, что вам нужно для начала оптимизации, от установки Python и его основ до сложных задач оптимизации. Кроме того, я создал хорошее введение по математическому моделированию, чтобы вы могли приступить к решению своих проблем.
Надеюсь, этот курс поможет вам в вашей карьере. Тем не менее, вы получите сертификат от Udemy.
Исследование операций | Операционные исследования | Математическая оптимизация
Увидимся на занятиях!
Для кого этот курс:
- Студенты бакалавриата, магистратуры, магистратуры и докторантуры.
- Компании, желающие решать сложные задачи
- Люди, которых интересуют сложные проблемы и искусственный интеллект
Требования
- Некоторые знания в логике программирования
- Зачем и где использовать оптимизацию
- НЕ ОБЯЗАТЕЛЬНО знать Python
Последнее обновление 20.1021
Материал на английском языке
Продажник:
https://www.udemy.com/course/optimization-with-python-linear-nonlinear-and-cplex-gurobi/
Скачать:
Название: Оптимизация с помощью Python: решение задач исследования операций (2021)
Описание:
Optimization with Python: Solve Operations Research Problems
Udemy
Описание
Оперативное планирование и долгосрочное планирование для компаний в последние годы стали более сложными. Информация меняется быстро, и принятие решений - сложная задача. Поэтому для поиска оптимальных решений этих проблем используются алгоритмы оптимизации (исследование операций). Профессионалы в этой области - одни из самых ценных на рынке.
В этом курсе вы узнаете, что необходимо для решения задач с применением математической оптимизации и метаэвристики:
- Линейное программирование ( LP )
- Смешанное целочисленное линейное программирование ( MILP )
- Нелинейное программирование ( НЛП )
- Смешанно-целочисленное линейное программирование ( MINLP )
- Генетический алгоритм ( GA )
- Задачи многоцелевой оптимизации с NSGA-II (введение)
- Рой частиц ( PSO )
- Программирование ограничений ( CP )
- Программирование конуса второго порядка ( SCOP )
- Невыпуклая квадратичная программа ( QP )
Будут исследованы следующие решатели и фреймворки:
- Решатели : CPLEX - Gurobi - GLPK - CBC - IPOPT - Couenne - SCIP
- Фреймворки : Pyomo - Or-Tools - PuLP - Pymoo
- Те же пакеты и инструменты : генетический алгоритм - Pyswarm - Numpy - Pandas - MatplotLib - Spyder - Jupyter Notebook
Кроме того, вы узнаете, как применять некоторые методы линеаризации при использовании двоичных переменных.
Помимо занятий и упражнений, поэтапно будут решены следующие задачи :
- Оптимизация того, как установить забор в саду
- Проблема оптимизации маршрута
- Увеличьте доход в магазине по аренде автомобилей
- Оптимальный поток мощности: электрические системы
- Множество других примеров, некоторые простые, некоторые сложные, включая суммирования и множество ограничений.
В классах используются примеры, которые создаются шаг за шагом, поэтому мы будем создавать алгоритмы вместе.
Помимо того, что этот курс больше ориентирован на математические подходы, вы также узнаете, как решать задачи с использованием искусственного интеллекта (ИИ), генетического алгоритма и роя частиц.
Не волнуйтесь, если вы не знаете Python или не умеете программировать, я научу вас всему, что вам нужно для начала оптимизации, от установки Python и его основ до сложных задач оптимизации. Кроме того, я создал хорошее введение по математическому моделированию, чтобы вы могли приступить к решению своих проблем.
Надеюсь, этот курс поможет вам в вашей карьере. Тем не менее, вы получите сертификат от Udemy.
Исследование операций | Операционные исследования | Математическая оптимизация
Увидимся на занятиях!
Для кого этот курс:
- Студенты бакалавриата, магистратуры, магистратуры и докторантуры.
- Компании, желающие решать сложные задачи
- Люди, которых интересуют сложные проблемы и искусственный интеллект
Требования
- Некоторые знания в логике программирования
- Зачем и где использовать оптимизацию
- НЕ ОБЯЗАТЕЛЬНО знать Python
Последнее обновление 20.1021
Материал на английском языке
Продажник:
https://www.udemy.com/course/optimization-with-python-linear-nonlinear-and-cplex-gurobi/
Скачать:
Скрытое содержимое могут видеть только члены группы Премиум.
Скрытый контент для пользователей All-dar.