The Chinese University of Hong Kong

Basic Modeling for Discrete Optimization

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The Chinese University of Hong Kong

Basic Modeling for Discrete Optimization

Prof. Jimmy Ho Man Lee
Prof. Peter J Stuckey

Instructeurs : Prof. Jimmy Ho Man Lee

Enseignant de premier plan

28 996 déjà inscrits

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La plupart des étudiants ont apprécié ce cours
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Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Computational Thinking
  • Catégorie : Computational Logic
  • Catégorie : Model Optimization
  • Catégorie : Data Structures
  • Catégorie : Mathematical Modeling
  • Catégorie : Operations Research
  • Catégorie : Process Modeling
  • Catégorie : Applied Mathematics
  • Catégorie : Combinatorics
  • Catégorie : Graph Theory
  • Catégorie : Problem Solving

Outils que vous découvrirez

  • Catégorie : Mathematical Software

Détails à connaître

Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

 logos de Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G et L'Oreal

Il y a 4 modules dans ce cours

In this first module, you will learn the basics of MiniZinc, a high-level modeling language for discrete optimization problems. Combining the simplicity of MiniZinc with the power of open-source industrial solving technologies, you will learn how to solve applications such as knapsack problems, graph coloring, production planning and tricky Cryptarithm puzzles, with great ease.

Inclus

19 vidéos6 lectures1 devoir de programmation

In this module, you will learn how to model problems involving set selection. In particular, you will see different ways of representing set variables when the variable has no constraints on its cardinality, has fixed cardinality and bounded cardinality. You also have to ensure all model decisions are valid decisions, and each valid decision corresponds to exactly one model decision.

Inclus

6 vidéos1 lecture1 devoir de programmation

In this module, you will learn how to model pure assignment problems and partition problems, which are functions in disguise. These problems find applications in rostering and constrained clustering. In terms of modeling techniques, you will see the power of common subexpression elimination and intermediate variables, and encounter the global cardinality constraint for the first time. MiniZinc also provides constraints for removing value symmetries.

Inclus

7 vidéos1 lecture1 devoir de programmation

In the final module of this course you will see how discrete optimization problems can often be seen from multiple viewpoints, and modeled completely differently from each viewpoint. Each viewpoint may have strengths and weaknesses, and indeed the different models can be combined to help each other.

Inclus

6 vidéos1 lecture1 devoir de programmation

Instructeurs

Évaluations de l’enseignant
(96 évaluations)
Prof. Jimmy Ho Man Lee

Enseignant de premier plan

The Chinese University of Hong Kong
6 Cours46 177 apprenants

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Felipe M.

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’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’

Jennifer J.

Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’

Larry W.

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’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’

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’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’

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    0,21 %

  • 1 star

    0,43 %

Affichage de 3 sur 460

GP

Révisé le 16 févr. 2020

BO

Révisé le 26 juil. 2019

BJ

Révisé le 10 juil. 2020

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