Tired of solving Sudokus by hand? This class teaches you how to solve complex search problems with discrete optimization concepts and algorithms, including constraint programming, local search, and mixed-integer programming.
Дискретная оптимизация
Мельбурнский университетОб этом курсе
Недавно просмотрено: 71,384
Карьерные результаты учащихся
33%
начал новую карьеру, пройдя эти курсы
21%
получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Средний уровень
Прибл. 65 часов на выполнение
Английский
Субтитры: Арабский, Французский, Португальский (Европа), Китайский (упрощенное письмо), Итальянский, Вьетнамский, Корейский, Немецкий, Русский, Турецкий, Английский, Испанский
Приобретаемые навыки
Constraint ProgrammingBranch And BoundDiscrete OptimizationLinear Programming (LP)
Карьерные результаты учащихся
33%
начал новую карьеру, пройдя эти курсы
21%
получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Средний уровень
Прибл. 65 часов на выполнение
Английский
Субтитры: Арабский, Французский, Португальский (Европа), Китайский (упрощенное письмо), Итальянский, Вьетнамский, Корейский, Немецкий, Русский, Турецкий, Английский, Испанский
от партнера
Мельбурнский университет
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.
Программа курса: что вы изучите
2 ч. на завершение
Welcome
These lectures and readings give you an introduction to this course: its philosophy, organization, and load. They also tell you how the assignments are a significant part of the class. This week covers the common input/output organization of the assignments, how they are graded, and how to succeed in this class.
2 ч. на завершение
4 видео ((всего 43 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест
4 видео
Course Promo1мин
Course Motivation - Indiana Jones, challenges, applications20мин
Course Introduction - philosophy, design, grading rubric11мин
Assignments Introduction & Any Integer9мин
2 материала для самостоятельного изучения
Start of Course Survey10мин
Course Syllabus10мин
7 ч. на завершение
Knapsack
These lectures introduce optimization problems and some optimization techniques through the knapsack problem, one of the most well-known problem in the field. It discusses how to formalize and model optimization problems using knapsack as an example. It then reviews how to apply dynamic programming and branch and bound to the knapsack problem, providing intuition behind these two fundamental optimization techniques. The concept of relaxation and search are also discussed.
7 ч. на завершение
9 видео ((всего 101 мин.))
9 видео
Knapsack 2 - greedy algorithms7мин
Knapsack 3 - modeling8мин
Knapsack 4 - dynamic programming17мин
Knapsack 5 - relaxation, branch and bound14мин
Knapsack 6 - search strategies, depth first, best first, least discrepancy14мин
Assignments Getting Started13мин
Knapsack & External Solver10мин
Exploring the Material - open course design, optimization landscape, picking your adventure10мин
17 ч. на завершение
Constraint Programming
Constraint programming is an optimization technique that emerged from the field of artificial intelligence. It is characterized by two key ideas: To express the optimization problem at a high level to reveal its structure and to use constraints to reduce the search space by removing, from the variable domains, values that cannot appear in solutions. These lectures cover constraint programming in detail, describing the language of constraint programming, its underlying computational paradigm and how it can be applied in practice.
17 ч. на завершение
13 видео ((всего 248 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 2 тестов
13 видео
CP 2 - propagation, arithmetic constraints, send+more=money26мин
CP 3 - reification, element constraint, magic series, stable marriage16мин
CP 4 - global constraint intuition, table constraint, sudoku19мин
CP 5 - symmetry breaking, BIBD, scene allocation18мин
CP 6 - redundant constraints, magic series, market split11мин
CP 7 - car sequencing, dual modeling18мин
CP 8 - global constraints in detail, knapsack, alldifferent33мин
CP 9 - search, first-fail, euler knight, ESDD25мин
CP 10 - value/variable labeling, domain splitting, symmetry breaking in search28мин
Graph Coloring6мин
Optimization Tools5мин
Set Cover8мин
1 материал для самостоятельного изучения
Optimization Tools10мин
13 ч. на завершение
Local Search
Local search is probably the oldest and most intuitive optimization technique. It consists in starting from a solution and improving it by performing (typically) local perturbations (often called moves). Local search has evolved substantially in the last decades with a lot of attention being devoted on which moves to explore. These lectures explore the theory and practice of local search, from the concept of neighborhood and connectivity to meta-heuristics such as tabu search and simulated annealing.
13 ч. на завершение
10 видео ((всего 191 мин.))
10 видео
LS 2 - swap neighborhood, car sequencing, magic square15мин
LS 3 - optimization, warehouse location, traveling salesman, 2-opt, k-opt23мин
LS 4 - optimality vs feasibility, graph coloring22мин
LS 5 - complex neighborhoods, sports scheduling21мин
LS 6 - escaping local minima, connectivity15мин
LS 7 - formalization, heuristics, meta-heuristics introduction22мин
LS 8 - iterated location search, metropolis heuristic, simulated annealing, tabu search intuition18мин
LS 9 - tabu search formalized, aspiration, car sequencing, n-queens26мин
Traveling Salesman10мин
Рецензии
Лучшие отзывы о курсе ДИСКРЕТНАЯ ОПТИМИЗАЦИЯ
от партнера SK29 мая 2019 г.
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.
от партнера JB21 июля 2017 г.
Great course, the teacher is very clear and often goes into sufficient depth for the student to understand concepts. Assignments are challenging and help understanding course content.
от партнера M2 июня 2020 г.
This is, without a doubt, one of the most interesting courses I have ever taken. You will be challenged to create your own ideas and you will get to know what NP hard means in practice.
от партнера AM5 февр. 2017 г.
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.
Часто задаваемые вопросы
Когда я получу доступ к лекциям и заданиям?
Что я получу, оплатив сертификацию?
Is financial aid available?
• What are the pre-requisites for the class?
• What programming language will be used in this class?
• How difficult is this class?
• Where can I get one of those T-Shirts?
Получу ли я зачеты в университете за прохождение курса?
Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.
