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使用 Python 進行優化:解決運籌學問題

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

  • 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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