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在Python中使用元啟發式( Metaheuristics )的最佳化

學習模擬退火(Annealing)、基因演算法、塔布( Tabu )搜尋和進化策略,並學會處理約束條件

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從這 5 小時的課程,你會學到

  • 學習最佳化的基礎
  • 瞭解元啟發式演算法,如模擬退火、基因演算法、塔布搜尋和進化策略等
  • 能夠用 Python 編寫元啟發式演算法的程式碼
  • 透過懲罰來處理約束條件

要求

  • 運籌學和最佳化方面的基本知識–(不是必須的,但有幫助)。
  • 基本的Python程式設計技能 – (不是必須的,但有幫助

課程說明

本課程將指導你瞭解什麼是最佳化,什麼是元啟發式方法。你將瞭解為什麼我們在最佳化問題中使用元啟發式方法,因為有時,當你有一個複雜的問題想要最佳化時,確定性的方法是不行的;你將無法達到問題的最佳和最優解決方案,因此,應使用元啟發式方法。

本課程包括元啟發式方法的資訊和四種廣泛使用的技術,它們是

  • 模擬退火
  • 基因演算法
  • 塔布搜尋
  • 進化策略

在本課程結束時,你將學會什麼是模擬退火、基因演算法、Tabu搜尋和進化策略,為什麼使用它們,它們是如何工作的,最重要的是,如何用 Python 編碼它們! 沒有套件,沒有程式庫,從頭開始學習編碼!!。你還將學習如何使用懲罰方法來處理約束條件。

這裡是最棒的部分 –> 你不需要知道Python程式設計!

  • 本課程將教你如何使用Python最佳化連續和組合問題。
  • 每一行程式碼都有詳盡的解釋
  • 程式碼寫得很簡單,即使你對Python一無所知,也會明白事情是如何運作的,以及如何為演算法編碼。
  • 基本上,你可以認為這不僅是一個教你4個著名的元啟發式演算法的課程,也是一個教你Python程式設計的課程!

請隨時向我提出任何問題! 不喜歡這個課程?請要求30天退款!

目標受眾

  • 任何想學習元啟發式演算法的人
  • 任何想學習基因演算法的人
  • 想學習模擬退火的人
  • 想學習Tabu搜尋的人
  • 想學習進化策略的人
  • 想用Python編寫元啟發式演算法程式碼的人
  • 想學習如何處理約束條件的人

講師簡介

Dana Knight  建築與工業工程師

嗨! 我是 Dana。 我現在是紐約州立大學賓漢頓分校工業工程博士研究生。 我在約旦科技大學建築工程系完成了我的 B.S. 並在我目前的學校完成工業工程 M.S. 。 獲得精益六西格瑪綠帶(Lean Six Sigma Green Belt)認證。

我享受學習新事物。 我的研究興趣是資料科學,包括深度學習、機器學習和人工智慧。

英文字幕:有

  • 想要了解如何將英文字幕自動翻譯成中文? 請參考這篇 How-To

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