课程主页: https://www.udemy.com/course/numerical-optimization-and-operations-research-in-python/
在如今这个数据驱动的时代，数值优化与运筹学的知识变得越来越重要。从数据科学到物流管理，这些技能可以帮助我们更有效地进行决策。最近，我在Udemy上发现了一门名为《Python中的数值优化与运筹学》的课程，深感其内容的全面性和实用性，因此想在此与大家分享我的学习体验。
### 课程概述
这门课程旨在通过数值优化和运筹学的概念，帮助学员高效利用数据以支持决策。它结合了理论基础和实际编码应用，适合希望在专业或学术背景下解决复杂问题的学习者。课程内容涵盖了数学优化的原理、线性规划（LP）、整数和混合整数线性规划（MILP）、多目标分层（词典式）公式等内容。
### 学习内容
在这门课程中，我学习了如何处理不可行的场景，以及如何使用构造性启发式和局部搜索来解决问题。课程还介绍了几个重要的软件工具，如Pyomo、Google OR-Tools和HiGHS。这些工具可以帮助我们解决多种实际问题，包括：
– 背包问题
– 产品组合
– 运输问题
– 批量定价
– 工作车间调度
– 设施分散
– 旅行商问题
– 容量限制车辆路径问题
### 实用技能
通过这门课程的学习，我能够独立构建和解决自己的优化问题，这在物流、金融等行业中是非常受欢迎的能力。此外，课程的内容不仅限于理论，它还教会了我们如何将模型转换为可扩展的程序，即使是对于不熟悉优化的团队成员也能轻松理解。
### 适合人群
这门课程非常适合数据科学家和工程师，他们希望在自己的工具箱中增加优化技能。同时，对于希望利用优化进行决策的物流、供应链管理或金融专业人士，以及寻求运筹学与优化理论实际应用的学术界人士和学生，这门课程都是理想的选择。
### 课程特点
– 超过4小时的全面视频讲解，内容清晰且引人入胜
– 13个以上互动Python笔记本，提供实践练习及相应解决方案
– 精心挑选的文章和外部参考资料，提升学习体验
– 访问社区论坛，与其他学习者进行讨论和网络交流
– 终身访问课程资料，包括未来的更新
总之，如果你想掌握通过Python进行优化决策的能力，无论是为了职业发展，还是学术探索，或者只是享受解决复杂问题的乐趣，这门课程都是你通向新可能性的绝佳途径！
课程主页: https://www.udemy.com/course/numerical-optimization-and-operations-research-in-python/