Acerca de este Curso
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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. 34 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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Aprox. 34 horas para completar

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Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana
1
2 horas para completar

Welcome

4 videos (Total 43 minutos), 3 readings, 1 quiz
3 lecturas
Start of Course Survey10m
Socialize10m
Course Syllabus10m
Semana
2
7 horas para completar

Knapsack

9 videos (Total 101 minutos), 1 quiz
9 videos
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
17 horas para completar

Constraint Programming

13 videos (Total 248 minutos), 1 reading, 2 quizzes
13 videos
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
13 horas para completar

Local Search

10 videos (Total 191 minutos), 1 quiz
10 videos
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
69 revisionesChevron Right

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

Principales revisiones sobre Optimización discreta

por VKMay 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.

por 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.

Instructores

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Dr. Carleton Coffrin

Adjunct Lecturer
Computing and Information Systems

Acerca de 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....

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.