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University of California San Diego

Lieferproblem

Alexander S. Kulikov
Владимир Подольский

Dozenten: Alexander S. Kulikov

20.917 bereits angemeldet

Enthalten inCoursera Plus

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.7

(372 Bewertungen)

Stufe Anfänger
Keine Vorkenntnisse erforderlich
Es dauert 13 Stunden
3 Wochen bei 4 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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8 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Einführung in die diskrete Mathematik für die Computerwissenschaft
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  • Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
  • Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
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  • Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
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In diesem Kurs gibt es 3 Module

Wir beginnen dieses Modul mit der Definition des mathematischen Modells des Lieferproblems - dem klassischen Traveling-Salesman-Problem (üblicherweise als TSP abgekürzt). Anschließend werden wir uns einige seiner zahlreichen Anwendungen ansehen: von einfachen (Lieferung von Waren, Planung einer Reise) bis hin zu weniger offensichtlichen (Datenspeicherung und -komprimierung, Zusammenbau von Genomen). Danach werden wir gemeinsam die ersten Schritte zur Implementierung von Programmen für TSP unternehmen.

Das ist alles enthalten

4 Videos1 Lektüre5 Aufgaben2 Unbewertete Labore

Wir werden uns zwei allgemeine Techniken ansehen, die auf das Problem des Handlungsreisenden angewendet werden. Die erste, Branch and Bound, ist ein klassischer Ansatz in der kombinatorischen Optimierung, der für verschiedene Probleme verwendet wird. Sie kann als eine Verbesserung der Brute-Force-Suche angesehen werden: Wir versuchen, eine Permutation Stück für Stück zu konstruieren, aber bei jedem Schritt prüfen wir, ob es noch sinnvoll ist, die Permutation weiter zu konstruieren (wenn nicht, schneiden wir den aktuellen Zweig einfach ab). Die zweite Methode, die dynamische Programmierung, ist wohl die beliebteste algorithmische Technik. Sie löst ein Problem, indem sie eine Sammlung kleinerer Teilprobleme durchläuft.

Das ist alles enthalten

4 Videos2 Aufgaben1 Unbewertetes Labor

Wie wir in den vorangegangenen Modulen gesehen haben, ist es schwierig, das Problem des Handelsreisenden genau zu lösen. Tatsächlich erwarten wir nicht einmal in naher Zukunft eine effiziente Lösung. Aus diesem Grund ist es sinnvoll zu fragen: Ist es möglich, effizient eine Lösung zu finden, die wahrscheinlich suboptimal ist, aber gleichzeitig nahe am Optimum liegt? Es stellt sich heraus, dass die Antwort ja lautet! Wir werden zwei Algorithmen kennenlernen. Der erste garantiert, dass er schnell eine Lösung findet, die höchstens doppelt so lang ist wie die optimale Lösung. Der zweite Algorithmus hat keine solche Garantie, aber es ist bekannt, dass er in der Praxis recht gut funktioniert.

Das ist alles enthalten

2 Videos1 Aufgabe1 Unbewertetes Labor

Dozenten

Lehrkraftbewertungen
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Alexander S. Kulikov
University of California San Diego
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„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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„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
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„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

Bewertungen von Lernenden

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372 Bewertungen

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Geprüft am 21. Dez. 2017

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Geprüft am 29. März 2021

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Geprüft am 10. Jan. 2024

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