旅行推銷員及車輛路線問題最佳化

課程簡介

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。

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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