學習如何使用 CPLEX、IPOPT 和 COUENNE 等求解器解決 Python 中的線性和非線性以及整數程式設計問題(Integer Programming Problems)
從這 9.5 小時的課程，你會學到
- 與優化相關的基本概念和術語
- 如何找出數學問題的公式
- 使用 Pyomo 在 Python 中線性規劃( LP )和為 LP 問題編寫程式
- 使用 Pyomo 在 Python 中混合整數線性規劃 (MILP) 和為 MILP 問題編寫程式
- 使用 Pyomo 在 Python 中進行非線性規劃 (NLP) 和為 NLP 問題編寫程式
- 使用 Pyomo 在 Pyhton 中進行混合整數非線性規劃 (MINLP) 和為 MINLP 問題編寫程式
要求
- 通用和基本 Python 技能
課程說明
數學最佳化在大多數量化學科中越來越受歡迎，例如工程、管理、經濟學和運籌學。 此外，Python 是當今最受關注的最著名的程式語言之一。 因此，我們決定創建一門課程，用於掌握 Python 環境中最佳化問題的開發。 在本課程中，你將學習如何處理各種類型的數學最佳化問題，如下：
- 線性規劃 (Linear Programming，LP)
- 混合整數線性規劃 (Mixed Integer Linear Programming，MILP)
- 非線性規劃( Non-Linear Programming，NLP)
- 混合整數非線性規劃 (Mixed Integer Non-Linear Programming，MINLP)
由於本課程是為所有級別（從初學者到高級）設計的，因此我們從你需要制定問題的一開始就開始。 因此，完成本課程後，你將能夠找到並製定決策變數、目標函數、限制條件並定義你的參數。 此外，你將學習如何在 Python 環境中開發公式化模型（使用 Pyomo 套件）。
以下是你在本課程中使用 Python 時將學到的一些重要技能：
- 定義優化模型的集合和參數
- 以 Python 函數表達目標函數和限制條件
- 從外部源（CSV 或 Excel 檔）輸入和讀取資料
- 使用例如 CPLEX、IPOPT、COUENNE 等各種求解器解決優化問題
在本課程中，我們從工程、生產管理、調度、運輸、供應鍊等領域解決從簡單到複雜的最佳化問題。
本課程的結構基於每個主要數學規劃部分的 3 個範例。 在前兩個範例中，你將學習如何處理該類型的特定問題。 然後，你將被要求通過將挑戰問題在 Python 環境中做開發自我挑戰。 不用擔心，即使是挑戰問題也會在課程中詳細說明和解決。
目標受眾
- 各級學生（大學生、研究生和博士）
- 希望在企業營運中做優化的公司主管
- 工程、管理、運籌學等多學科專業人才
- 任何有興趣學習 Python 優化和程式設計的人！
講師簡介
Navid Shirzadi PhD, P.Eng. 應用科學家
歡迎！我是 Navid Shirzaid，非常感謝您抽出時間造訪我的個人資料。
作為一名研究科學家，我擁有工程學博士學位，並在整合能源系統控制這一引人入勝的領域積累了七年多的寶貴經驗。我的專長在於運用數學最佳化策略來解決該領域的複雜挑戰。
我精通 Python 編寫程式，並擅長為各種應用開發前沿的機器學習和深度學習模型。我在該領域的貢獻已透過多篇論文得到認可，這些論文主要圍繞著利用機器學習、深度學習和人工智慧技術設計和實現能源系統的智慧控制策略。
總而言之，我對資料科學和機器學習充滿熱情，並樂於運用最佳化技術解決實際問題。我真誠地期待與您分享我的知識和經驗！
英文字幕：有
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