4.8
estrellas
63 calificaciones

孔令傑 (Ling-Chieh Kung)

7505 ya inscrito

Ofrecido Por

Operations Research (2): Optimization Algorithms

Universidad Nacional de Taiwán

Acerca de este Curso

15.332 vistas recientes

Operations Research (OR) is a field in which people use mathematical and engineering methods to study optimization problems in Business and Management, Economics, Computer Science, Civil Engineering, Electrical Engineering, etc.
The series of courses consists of three parts, we focus on deterministic optimization techniques, which is a major part of the field of OR.
As the second part of the series, we study some efficient algorithms for solving linear programs, integer programs, and nonlinear programs.
We also introduce the basic computer implementation of solving different programs, integer programs, and nonlinear programs and thus an example of algorithm application will be discussed.

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For learners who have already taken basic operations research courses. Experience with calculus, linear algebra, and probability is suggested.

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Qué aprenderás

Learn how to use algorithms to solve different types of optimization programs.
Learn how to use Gurobi solver with Python to solve these problems efficiently.

Habilidades que obtendrás

Algorithms
Business Analytics
Mathematical Optimization

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Instructor

Calificación del instructor

4,8/5 (21 calificaciones)

孔令傑 (Ling-Chieh Kung)

副教授 (Associate Professor)

資訊管理學系 (Department of Information Management)

65.711 alumnos

8 cursos

Ofrecido por

Universidad Nacional de Taiwán

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Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana

Semana 1

2 horas para completar

Course Overview

2 horas para completar

7 videos (Total 73 minutos), 1 lectura, 1 cuestionario

7 videos

Prelude2m

1-1: Overview.8m

1-2: The row and column views for a linear system – A two-dimensional example.5m

1-3: The row and column views for a linear system – A three-dimensional example.9m

1-4: Using Gaussian elimination to solve Ax=b – Nonsingular.24m

1-5: Using Gauss-Jordan elimination to solve A^(-1) – Singular.13m

1-6: Linear dependence and independence.9m

1 lectura

NTU MOOC course information1m

1 ejercicio de práctica

Quiz for Week 120m

Semana

Semana 2

3 horas para completar

The Simplex Method

Complicated linear programs were difficult to solve until Dr. George Dantzig developed the simplex method. In this week, we first introduce the standard form and the basic solutions of a linear program. With the above ideas, we focus on the simplex method and study how it efficiently solves a linear program. Finally, we discuss some properties of unbounded and infeasible problems, which can help us identify whether a problem has optimal solution.

3 horas para completar

25 videos (Total 168 minutos)

25 videos

2-0: Opening.4m

2-1: Introduction.3m

2-2: Standard form – Extreme points.5m

2-3: Standard form – Standard form LPs.7m

2-4: Standard form – Standard form LPs in matrices.4m

2-5: Basic solutions – Independence among rows.6m

2-6: Basic solutions – Basic solutions.3m

2-7: Basic solutions – An example for listing basic solutions.5m

2-8: Basic solutions – Basic feasible solutions.8m

2-9: Basic solutions – Adjacent basic feasible solutions.7m

2-10: The simplex method – The idea.5m

2-11: The simplex method – The first move.12m

2-12: The simplex method – The second move.7m

2-13: The simplex method – Updating the system through elementary row operations.8m

2-14: The simplex method – The last attempt with no more improvement.3m

2-15: The simplex method – Visualization and summary for the simplex method.7m

2-16: The tableau representation – An example.5m

2-17: The tableau representation – Another example.8m

2-18: Solving unbounded LPs.5m

2-19: Infeasible LPs – The two-phase implementation.9m

2-20: Infeasible LPs – An example.10m

2-21: Computers – Gurobi and Python for LPs.5m

2-22: Computers – An example.7m

2-23: Computers – Model-data decoupling.6m

2-24: Closing remarks.5m

1 ejercicio de práctica

Quiz for Week 220m

Semana

Semana 3

2 horas para completar

The Branch-and-Bound Algorithm

2 horas para completar

16 videos (Total 121 minutos)

16 videos

3-0: Opening.5m

3-1: Introduction.3m

3-2: Linear relaxation.4m

3-3: Properties of linear relaxation.9m

3-4: Idea of branch and bound.6m

3-5: Example 1 for branch and bound (1).6m

3-6: Example 1 for branch and bound (2).8m

3-7: Example 2 for branch and bound.5m

3-8: Remarks for branch and bound.8m

3-9: Solving the continuous knapsack problem.10m

3-10: Solving the knapsack problem with branch and bound.11m

3-11: Heuristic algorithms.10m

3-12: Performance evaluation.7m

3-13: Remarks for performance evaluation.5m

3-14: Computers – Gurobi and Python for IPs.11m

3-15: Closing remarks.6m

1 ejercicio de práctica

Quiz for Week 320m

Semana

Semana 4

2 horas para completar

Gradient Descent and Newton’s Method

2 horas para completar

13 videos (Total 102 minutos)

13 videos

4-0: Opening.7m

4-1: Introduction.7m

4-2: Gradient descent – Gradient and Hessians.7m

4-3: Gradient descent – A gradient is an increasing direction.9m

4-4: Gradient descent – The gradient descent algorithm.10m

4-5: Gradient descent – Example 1.8m

4-6: Gradient descent – Example 2.9m

4-7: Newton’s method – Newton’s method for a nonlinear equation.5m

4-8: Newton’s method – Newton’s method for a single-variate NLPs.6m

4-9: Newton’s method – An example for single-variate Newton’s method.6m

4-10: Newton’s method – Newton’s method for multi-variate NLPs.8m

4-11: Computers – Gurobi and Python for NLPs.7m

4-12: Closing remarks.6m

1 ejercicio de práctica

Quiz for Week 420m

Reseñas

4.8

11 reseña

5 stars
87,30 %
4 stars
9,52 %
2 stars
1,58 %
1 star
1,58 %

Principales reseñas sobre OPERATIONS RESEARCH (2): OPTIMIZATION ALGORITHMS

por HP15 de sep. de 2021

The Course was done earlier, hence, there was no one to answer the forums or questions, otherwise a very good course to learn about applying Python.

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Preguntas Frecuentes

¿Cuándo podré acceder a las lecciones y tareas?
El acceso a las clases y las asignaciones depende del tipo de inscripción que tengas. Si tomas un curso en modo de oyente, verás la mayoría de los materiales del curso en forma gratuita. Para acceder a asignaciones calificadas y obtener un certificado, deberás comprar la experiencia de Certificado, ya sea durante o después de participar como oyente. Si no ves la opción de oyente:
es posible que el curso no ofrezca la opción de participar como oyente. En cambio, puedes intentar con una Prueba gratis o postularte para recibir ayuda económica.
Es posible que el curso ofrezca la opción 'Curso completo, sin certificado'. Esta opción te permite ver todos los materiales del curso, enviar las evaluaciones requeridas y obtener una calificación final. También significa que no podrás comprar una experiencia de Certificado.
¿Qué recibiré si compro el Certificado?
Cuando compras un Certificado, obtienes acceso a todos los materiales del curso, incluidas las tareas calificadas. Una vez que completes el curso, se añadirá tu Certificado electrónico a la página Logros. Desde allí, puedes imprimir tu Certificado o añadirlo a tu perfil de LinkedIn. Si solo quieres leer y visualizar el contenido del curso, puedes participar del curso como oyente sin costo.
¿Hay ayuda económica disponible?
Sí. En ciertos programas de aprendizaje, puedes postularte para recibir ayuda económica o una beca en caso de no poder costear los gastos de la tarifa de inscripción. Si hay ayuda económica o becas disponibles para tu selección de programa de aprendizaje, verás un enlace para postularte en la página de descripción.

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