课程主页: https://www.udemy.com/course/optimization-with-python-linear-nonlinear-and-cplex-gurobi/
在当今复杂多变的商业环境中,运营计划和长期规划的挑战越来越大,决策过程变得更加困难。因此,优化算法(运筹学)在寻找这些问题的最佳解决方案中显得尤为重要。今天,我想与大家分享一门非常实用的Udemy课程——《用Python解决运筹学问题的优化》。
这门课程的最大亮点在于它不仅仅侧重于理论,而是通过实际案例教会学生如何应用数学优化和元启发式算法。课程内容涵盖了线性规划(LP)、混合整数线性规划(MILP)、非线性规划(NLP)、遗传算法(GA)、多目标优化(NSGA-II引入)、粒子群优化(PSO)、约束规划(CP)等多种优化技术。
课程中还将介绍多个强大的求解器和框架,包括CPLEX、Gurobi、GLPK、CBC、IPOPT、Couenne和SCIP,以及Pyomo、Or-Tools、PuLP和Pymoo等框架。对于初学者来说,课程会从Python的安装和基本知识开始,逐步深入到复杂的优化问题。
在课程中,您将学习如何解决实际问题,例如:
– 如何在花园中安装围栏的优化
– 路径优化问题
– 租车店的收入最大化
– 电力系统的最优潮流
每个案例都是分步骤讲解,确保您能够跟上进度,并理解每个算法的实现过程。此外,课程还会介绍如何利用人工智能、遗传算法和粒子群算法来解决问题。
这门课程不仅适合想要提升职业技能的专业人士,也适合对优化感兴趣的初学者。完成课程后,您将获得来自Udemy的认证,进一步提升您的职业竞争力。
总之,如果您希望在运筹学和优化方面有所突破,强烈推荐您参加这门课程!期待在课堂上见到大家!
课程主页: https://www.udemy.com/course/optimization-with-python-linear-nonlinear-and-cplex-gurobi/