The University of Melbourne
Basic Modeling for Discrete Optimization

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The University of Melbourne

Basic Modeling for Discrete Optimization

Prof. Peter James Stuckey
Prof. Jimmy Ho Man Lee

Dozenten: Prof. Peter James Stuckey

TOP-LEHRKRAFT

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4.8

(447 Bewertungen)

Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
Flexibler Zeitplan
Ca. 27 Stunden
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
94%
Den meisten Lernenden gefiel dieser Kurs
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Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Constraint Programming
  • Kategorie: Problem Solving
  • Kategorie: Mathematical Model
  • Kategorie: Discrete Optimization

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In diesem Kurs gibt es 4 Module

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.

Das ist alles enthalten

19 Videos7 Lektüren1 Programmieraufgabe

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.

Das ist alles enthalten

6 Videos1 Lektüre1 Programmieraufgabe

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.

Das ist alles enthalten

7 Videos1 Lektüre1 Programmieraufgabe

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.

Das ist alles enthalten

6 Videos2 Lektüren1 Programmieraufgabe

Dozenten

Lehrkraftbewertungen
4.8 (93 Bewertungen)
Prof. Peter James Stuckey

TOP-LEHRKRAFT

The University of Melbourne
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Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
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4

Geprüft am 5. Mai 2017

MM
4

Geprüft am 23. Feb. 2019

KG
5

Geprüft am 7. Nov. 2020

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