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Optimize with GA & RL

Hurix Digital

Instructeur : Hurix Digital

Inclus avec Coursera Plus

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

3 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Ce que vous apprendrez

  • Heuristic optimization methods like genetic algorithms can outperform traditional linear programming in complex, non-linear decision spaces.

  • Parameter tuning in evolutionary algorithms requires systematic evaluation of speed-quality trade-offs rather than heuristic approaches.

  • Reinforcement learning agents require careful balance between exploration and exploitation to achieve optimal learning outcomes.

  • Sequential decision-making problems in supply chains benefit from adaptive learning approaches that improve through experience.

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mars 2026

Enseigné en Anglais

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Ce cours fait partie de la Spécialisation "AI Techniques, Causal Inference & Business Optimization"
Lorsque vous vous inscrivez à ce cours, vous êtes également inscrit(e) à cette Spécialisation.
  • Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
  • Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
  • Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
  • Obtenez un certificat professionnel partageable

Il y a 3 modules dans ce cours

Learners will apply genetic algorithms to inventory-replenishment problems and compare results with linear programming baseline.

Inclus

2 vidéos1 lecture1 devoir1 laboratoire non noté

Learners will train Q-learning agents in grid-world supply-chain simulations and report cumulative reward improvements over epochs.

Inclus

2 vidéos2 devoirs

Learners will evaluate convergence speed vs. solution quality trade-offs and optimize ε-greedy parameters for reinforcement learning performance.

Inclus

2 vidéos1 lecture3 devoirs

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Instructeur

Hurix Digital
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