Acerca de este Curso

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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. 33 horas para completar

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

Inglés (English)

Subtítulos: Inglés (English)

Habilidades que obtendrás

Constraint ProgrammingBranch And BoundDiscrete OptimizationLinear Programming (LP)

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ofrecido por

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Universidad de Melbourne

Programa - Qué aprenderás en este curso

Calificación del contenidoThumbs Up96%(2,795 calificaciones)Info
Semana
1

Semana 1

2 horas para completar

Welcome

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
Semana
2

Semana 2

7 horas para completar

Knapsack

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
Semana
3

Semana 3

17 horas para completar

Constraint Programming

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 lecturas
Optimization Tools10m
Semana
4

Semana 4

13 horas para completar

Local Search

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

Revisiones

Principales revisiones sobre OPTIMIZACIÓN DISCRETA
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Preguntas Frecuentes

  • Una vez que te inscribes para obtener un Certificado, tendrás acceso a todos los videos, cuestionarios y tareas de programación (si corresponde). Las tareas calificadas por compañeros solo pueden enviarse y revisarse una vez que haya comenzado tu sesión. Si eliges explorar el curso sin comprarlo, es posible que no puedas acceder a determinadas tareas.

  • 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.

  • 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

¿Tienes más preguntas? Visita el Centro de Ayuda al Alumno.