旅行推銷員及車輛路線問題最佳化

Contents

經由模擬 Annealing 和 Tabu 搜尋學習優化，並學習如何處理最佳化限制

從這 2.5 小時的課程，你會學到

透過模擬退火( Annealing )和 Tabu 搜尋學習最佳化
學習如何解決旅行推銷員問題(Travelling Salesman Problem 簡稱 TSP)
學習如何解決車輛路徑問題(Vehicle Routing Problem 簡稱 VRP)
學習如何處理最佳化限制(constraints)問題
學習如何使用 Python 程式設計編寫元啟發示演算法( metaheuristics)

要求

最佳化(optimization)的基本知識
基本的 Python 程式設計技巧

課程說明

在本課程中，我們會透過元啟發示演算法( Metaheuristics )解決旅行推銷員問題(TSP)和車輛路徑問題(VRP) ，即模擬退火(Annealing)和 Tabu 搜尋。你還將學習如何處理最佳化問題中的限制(constraints)。你將學習如何使用 Python 編碼處理TSP 和 VRP 問題。

請隨意問我任何問題！不喜歡這個課程？可在 30 天內要求退款! ！

理想的學生應該具備基本的操作研究知識和基本的程式設計技巧。

真實的證言–>

1)”如果你在理解旅行推銷員和車輛路線問題上遇到困難，這是很好的課程。我會向任何人推薦這門課程。如果你問一些問題，老師也很有幫助。反應非常迅速。保持住，Dana。感謝”——Ryan，給予 5 顆星評價

2)「令人驚歎的教學技巧和結構良好的課程，處理真實生活中的路徑問題。完成本課程後，你將獲得在各種最佳化問題中應用這些技術的能力。我強烈推薦這門課程給那些對最佳化感興趣的人。 — Brejees，給予 5 顆星評價

3) “The course has real-world applications especially in areas of Logistics and supply chain management. I recommended this course to anyone who works on the technical side of transportation and logistics.” — Bhawesh, 5 star rating

3)”該課程在真實世界中的應用，特別是在物流和供應鏈管理領域。我向任何從事運輸和物流技術方面工作的人推薦這門課程。” —— Bhawesh，給予 5 顆星評價

目標受眾

任何對最佳化感興趣的人
任何有興趣瞭解元啟發示演算法( metaheistics )的人，包括模擬退火和 Tabu 搜尋
任何想要解決旅行推銷員問題這個問題的人(TSP)
任何想解決車輛路徑問題的人(VRP)
任何想學習如何處理最佳化限制的人
任何想要學習如何使用 Python 程式設計編寫啟發示演算法( metaheistics )的人

講師簡介

Dana Knight 建築及工業工程師

嗨！我是 Dana。我現在是工業工程專業的博士生。我完成了建築工程學士學位和工業工程碩士學位。Lean Six Sigma Green Belt 認證。我喜歡學習新事物。我的研究興趣是最佳化和資料科學，包括深度學習，機器學習和人工智慧。我的專業領域包括流程質量，AutoCad，機器學習和使用 Metaheuristics 的最佳化。