Contents
使用 CPLEX、Gurobi、Pyomo 解決優化問題…使用線性規劃、非線性、進化演算法…
從這 12.5 小時的課程，你會學到
- 使用線性規劃、混合整數線性規劃、非線性規劃、混合整數非線性規劃解決優化問題，
- LP、MILP、NLP、MINLP、SCOP、NonCovex 問題
- 主要求解器和框架，包括 CPLEX、Gurobi 和 Pyomo
- 遺傳演算法、粒子群( particle swarm )和限制規劃( constraint programming )
- 從基礎工具到高級工具，學習如何安裝 Python 以及如何使用主要套件（Numpy、Pandas、Matplotlib…）
- 如何解決陣列( arrays )和列表數值相加( summations )問題
要求
- 一些程式編輯邏輯的知識
- 為什麼以及在哪裡使用優化
- 不懂 Python 沒關係
課程說明
近年來，公司的營運規劃和長期規劃更加複雜。 資訊變化很快，決策是一項艱鉅的任務。 因此，優化演算法（運籌學）被用來尋找這些問題的最優解。 該領域的專業人士是市場上最受重視的人之一。
在本課程中，你將學習應用數學優化和萬用啟發式演算法(Metaheuristics)解決問題所必需的：
- Linear Programming (LP)
- Mixed-Integer Linear Programming (MILP)
- NonLinear Programming (NLP)
- Mixed-Integer Linear Programming (MINLP)
- Genetic Algorithm (GA)
- Multi-Objective Optimization Problems with NSGA-II (an introduction)
- Particle Swarm (PSO)
- Constraint Programming (CP)
- Second-Order Cone Programming (SCOP)
- NonConvex Quadratic Programmin (QP)
我們將探索以下求解器和框架：
- Solvers ( 求解器 ): CPLEX – Gurobi – GLPK – CBC – IPOPT – Couenne – SCIP
- Frameworks ( 框架 ): Pyomo – Or-Tools – PuLP – Pymoo
- Same Packages and tools: Geneticalgorithm – Pyswarm – Numpy – Pandas – MatplotLib – Spyder – Jupyter Notebook
此外，你將學習如何在使用二進位變數時應用一些線性化技術。
除了上課和練習之外，以下問題將逐步解決：
- 優化如何在花園中安裝圍欄
- 路線優化問題
- 最大化租車店的收入
- 最佳電力流：電力系統
- 許多其他示例，有些簡單，有些複雜，包括 summations 和許多 constraints
在各課程中使用逐步創建的示例，我們將一起創建演算法。
除了本課程較著重的數學方法，你還將學習如何運用人工智慧 (AI)、遺傳演算法和粒子群來解決問題。
如果你不了解 Python 或如何寫程式，請不要擔心，我將教你從優化開始所需的一切，從 Python 的安裝及其基礎知識到複雜的優化問題。另外，我創建了一個關於數學建模的很好的介紹，依此你可以開始解決你的問題。
我希望本課程可以幫助你提升職能。而且，你將於完成本課程時收到 Udemy 的認證。
運籌學 ( Operations Research ) | 數學優化 ( Mathematical Optimization )
課堂上見！
目標受眾
- 大學生、畢業生、碩士生和博士生。
- 希望解決複雜問題的公司
- 對複雜問題和人工智慧感興趣的人
講師簡介
Rafael Silva Pinto 優化和資料科學顧問，博士
你好，我喜歡解決複雜的問題，我的主要研究領域是優化模型、人工智慧和資料分析。 我畢業於電機工程專業，並擁有優化模型博士學位。 此外，我專攻資料科學和大數據，並且擁有商業管理 MBA 學位。 我曾在巴西的一家大公司擔任資料科學經理，目前擔任顧問，幫助公司解決多種類型的問題。
英文字幕：有
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