이 강좌에 대하여

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학습자 경력 결과

40%

가 이 강좌를 수료한 후 새로운 커리어를 시작함

40%

가 이 강좌를 통해 확실한 경력상 이점을 얻음

17%

가 급여 인상 또는 승진 성취
공유 가능한 수료증
완료 시 수료증 획득
100% 온라인
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
유동적 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
중급 단계
완료하는 데 약 65시간 필요
영어
자막: 영어

귀하가 습득할 기술

Constraint ProgrammingBranch And BoundDiscrete OptimizationLinear Programming (LP)

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제공자:

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멜버른 대학교

강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

콘텐츠 평가Thumbs Up95%(3,131개의 평가)Info
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1

완료하는 데 2시간 필요

Welcome

완료하는 데 2시간 필요
4개 동영상 (총 43분), 3 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
4개의 동영상
Course Motivation - Indiana Jones, challenges, applications20m
Course Introduction - philosophy, design, grading rubric11m
Assignments Introduction & Any Integer9m
3개의 읽기 자료
Start of Course Survey10m
Socialize10m
Course Syllabus10m
2

2

완료하는 데 7시간 필요

Knapsack

완료하는 데 7시간 필요
9개 동영상 (총 101분)
9개의 동영상
Knapsack 2 - greedy algorithms7m
Knapsack 3 - modeling8m
Knapsack 4 - dynamic programming17m
Knapsack 5 - relaxation, branch and bound14m
Knapsack 6 - search strategies, depth first, best first, least discrepancy14m
Assignments Getting Started13m
Knapsack & External Solver10m
Exploring the Material - open course design, optimization landscape, picking your adventure10m
3

3

완료하는 데 17시간 필요

Constraint Programming

완료하는 데 17시간 필요
13개 동영상 (총 248분), 1 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
13개의 동영상
CP 2 - propagation, arithmetic constraints, send+more=money26m
CP 3 - reification, element constraint, magic series, stable marriage16m
CP 4 - global constraint intuition, table constraint, sudoku19m
CP 5 - symmetry breaking, BIBD, scene allocation18m
CP 6 - redundant constraints, magic series, market split11m
CP 7 - car sequencing, dual modeling18m
CP 8 - global constraints in detail, knapsack, alldifferent33m
CP 9 - search, first-fail, euler knight, ESDD25m
CP 10 - value/variable labeling, domain splitting, symmetry breaking in search28m
Graph Coloring6m
Optimization Tools5m
Set Cover8m
1개의 읽기 자료
Optimization Tools10m
4

4

완료하는 데 13시간 필요

Local Search

완료하는 데 13시간 필요
10개 동영상 (총 191분)
10개의 동영상
LS 2 - swap neighborhood, car sequencing, magic square15m
LS 3 - optimization, warehouse location, traveling salesman, 2-opt, k-opt23m
LS 4 - optimality vs feasibility, graph coloring22m
LS 5 - complex neighborhoods, sports scheduling21m
LS 6 - escaping local minima, connectivity15m
LS 7 - formalization, heuristics, meta-heuristics introduction22m
LS 8 - iterated location search, metropolis heuristic, simulated annealing, tabu search intuition18m
LS 9 - tabu search formalized, aspiration, car sequencing, n-queens26m
Traveling Salesman10m

검토

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자주 묻는 질문

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  • Good programming skills, knowledge of algorithms and linear algebra.

  • A minimal knowledge of python is necessary to integrate with the course infrastructure. Outside of that, students are free to use any language of their choice.

  • A motivated student spending the time on the programming assignment will succeed in this class.

  • At the discrete optimization store: http://www.zazzle.com.au/discreteoptimization

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