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.
Optimización discreta
Universidad de MelbourneAcerca de este Curso
69,030 vistas recientes
Resultados profesionales del estudiante
40%
comenzó una nueva carrera después de completar estos cursos
40%
consiguió un beneficio tangible en su carrera profesional gracias a este curso
17%
consiguió un aumento de sueldo o ascenso
Certificado para compartir
Obtén un certificado al finalizar
100 % en línea
Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.
Fechas límite flexibles
Restablece las fechas límite en función de tus horarios.
Nivel intermedio
Aprox. 65 horas para completar
Inglés (English)
Subtítulos: Francés (French), Portugués (de Brasil), Ruso (Russian), Inglés (English), Español (Spanish)
Habilidades que obtendrás
Constraint ProgrammingBranch And BoundDiscrete OptimizationLinear Programming (LP)
Resultados profesionales del estudiante
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ofrecido por
Universidad de Melbourne
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.
Programa - Qué aprenderás en este curso
2 horas para completar
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 horas para completar
4 videos (Total 43 minutos), 3 lecturas, 1 cuestionario
4 videos
Course Motivation - Indiana Jones, challenges, applications20m
Course Introduction - philosophy, design, grading rubric11m
Assignments Introduction & Any Integer9m
3 lecturas
Start of Course Survey10m
Socialize10m
Course Syllabus10m
7 horas para completar
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 horas para completar
9 videos (Total 101 minutos)
9 videos
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
17 horas para completar
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 horas para completar
13 videos (Total 248 minutos), 1 lectura, 2 cuestionarios
13 videos
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
1 lectura
Optimization Tools10m
13 horas para completar
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 horas para completar
10 videos (Total 191 minutos)
10 videos
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
Reseñas
Principales reseñas sobre OPTIMIZACIÓN DISCRETA
por SK29 de may. de 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.
por M2 de jun. de 2020
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.
por GD1 de may. de 2019
I just completed the course. This an amazing course with an Outstanding professor and highly interesting, although difficult, assignments. Thanks for this! I am proud to have finished
por AM5 de feb. de 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.
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.
Is financial aid available?
Sí, Coursera ofrece ayuda económica a los estudiantes que no pueden pagar la tarifa. Solicítala haciendo clic en el vínculo de Ayuda económica que está debajo del botón 'Inscribirse' a la izquierda. Se te pedirá que completes una solicitud y recibirás una notificación cuando se apruebe. Obtén más información.
• What are the pre-requisites for the class?
Good programming skills, knowledge of algorithms and linear algebra.
• What programming language will be used in this class?
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.
• How difficult is this class?
A motivated student spending the time on the programming assignment will succeed in this class.
• Where can I get one of those T-Shirts?
At the discrete optimization store: http://www.zazzle.com.au/discreteoptimization
¿Tienes más preguntas? Visita el Centro de Ayuda al Alumno.
