课程主页: https://www.coursera.org/learn/operations-research-algorithms
在当今商业和管理、经济学、计算机科学以及工程领域中，运筹学的应用越来越广泛。Coursera上的课程《运筹学（2）：优化算法》正是聚焦于这一领域，尤其是确定性优化技术，为学员们提供了一个深入学习高效算法的平台。
课程伊始，讲师对线性代数的基础知识进行了简要回顾，包括高斯消元法和线性独立性定义等。这为接下来的学习奠定了坚实的基础。在课程的核心内容中，首先介绍了著名的单纯形法，由乔治·丹兹格博士开发。这种方法有效地解决了复杂线性规划问题，并帮助学生掌握标准形式和基本解的概念。此外，课程讨论了无界和不可行问题的特性，使学员能识别出问题是否具有最优解。
接下来，课程中引入了分支限界法，用于解决整数规划，在这一部分中介绍了线性松弛的概念，帮助学员更深入地理解整数规划的特殊性。随后，课程聚焦于非线性程序的求解，讲解了梯度下降法和牛顿法，并对这两种方法进行了比较。
课程的最后一节课则介绍了启发式算法的设计与评估，运用了NEC台湾的案例，分析了在云计算、人工智能及物联网等领域中提升服务效率的策略。学员们不仅学习到理论知识，还能够将其应用于实际问题的解决中。
总结而言，这门课程通过深刻的理论讲解与丰富的实践案例，帮助学员们在运筹学的优化算法领域迈出坚实的一步。同时，在最后一周，课程提供了对未来学习方向的预览，激励学员继续探索更高级的知识。无论是想深化专业技能还是探索新的职业机会，这门课程都是一个极好的选择。
课程主页: https://www.coursera.org/learn/operations-research-algorithms