About this Course
최근 조회 59,690

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지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.

유동적 마감일

일정에 따라 마감일을 재설정합니다.

중급 단계

완료하는 데 약 34시간 필요

권장: 8 weeks of study, 10-15 hours per week...

영어

자막: 영어

귀하가 습득할 기술

Constraint ProgrammingBranch And BoundDiscrete OptimizationLinear Programming (LP)
Course을(를) 수강하는 학습자
  • Data Scientists
  • Machine Learning Engineers
  • Researchers
  • Data Engineers
  • Software Engineers

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강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

1
완료하는 데 2시간 필요

Welcome

4개 동영상 (총 43분), 3 readings, 1 quiz
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
완료하는 데 7시간 필요

Knapsack

9개 동영상 (총 101분), 1 quiz
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
완료하는 데 17시간 필요

Constraint Programming

13개 동영상 (총 248분), 1 reading, 2 quizzes
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
완료하는 데 13시간 필요

Local Search

10개 동영상 (총 191분), 1 quiz
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
4.9
71개의 리뷰Chevron Right

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이산형 최적화의 최상위 리뷰

대학: SKMay 30th 2019

Exceptional coverage of optimization fundamentals. Learning of practical applied methods. Real university level course, no water down "data science". Absolutely love it! Thank you professor Pascal.

대학: AMFeb 6th 2017

I like the instructor teaching approach and the evaluation system, the subject itself took me a lot of effort and i think the LNS technique should be teached just after local search.

강사

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Dr. Carleton Coffrin

Adjunct Lecturer
Computing and Information Systems

멜버른 대학교 정보

The University of Melbourne is an internationally recognised research intensive University with a strong tradition of excellence in teaching, research, and community engagement. Established in 1853, it is Australia's second oldest University....

자주 묻는 질문

  • 강좌에 등록하면 바로 모든 비디오, 테스트 및 프로그래밍 과제(해당하는 경우)에 접근할 수 있습니다. 상호 첨삭 과제는 이 세션이 시작된 경우에만 제출하고 검토할 수 있습니다. 강좌를 구매하지 않고 살펴보기만 하면 특정 과제에 접근하지 못할 수 있습니다.

  • 수료증을 구매하면 성적 평가 과제를 포함한 모든 강좌 자료에 접근할 수 있습니다. 강좌를 완료하면 전자 수료증이 성취도 페이지에 추가되며, 해당 페이지에서 수료증을 인쇄하거나 LinkedIn 프로필에 수료증을 추가할 수 있습니다. 강좌 콘텐츠만 읽고 살펴보려면 해당 강좌를 무료로 청강할 수 있습니다.

  • 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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