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University of California San Diego

Delivery Problem

Alexander S. Kulikov
Владимир Подольский

Dozenten: Alexander S. Kulikov

20.932 bereits angemeldet

Bei Coursera Plus enthalten

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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

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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Introduction to Discrete Mathematics for Computer Science
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In diesem Kurs gibt es 3 Module

We start this module with the definition of mathematical model of the delivery problem — the classical traveling salesman problem (usually abbreviated as TSP). We'll then review just a few of its many applications: from straightforward ones (delivering goods, planning a trip) to less obvious ones (data storage and compression, genome assembly). After that, we will together take the first steps in implementing programs for TSP.

Das ist alles enthalten

4 Videos1 Lektüre5 Aufgaben2 Unbewertete Labore

We'll see two general techniques applied to the traveling salesman problem. The first one, branch and bound, is a classical approach in combinatorial optimization that is used for various problems. It can be seen as an improvement of the brute force search: we try to construct a permutation piece by piece, but at each step we check whether it still makes sense to continue constructing the permutation (if it doesn't, we just cut off the current branch). The second one, dynamic programming, is arguably the most popular algorithmic technique. It solves a problem by going through a collection of smaller subproblems.

Das ist alles enthalten

4 Videos2 Aufgaben1 Unbewertetes Labor

As we've seen in the previous modules, solving the traveling salesman problem exactly is hard. In fact, we don't even expect an efficient solution in the nearest future. For this reason, it makes sense to ask: is it possible to find efficiently a solution that is probably suboptimal, but at the same time is close to optimal? It turns out that the answer is yes! We'll learn two algorithms. The first one guarantees to find quickly a solution which is at most twice longer than the optimal one. The second algorithms does not have such guarantees, but it is known to work pretty well in practice.

Das ist alles enthalten

2 Videos1 Aufgabe1 Unbewertetes Labor

Dozenten

Lehrkraftbewertungen
4.5 (27 Bewertungen)
Alexander S. Kulikov
University of California San Diego
13 Kurse818.517 Lernende

von

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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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„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

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4

Geprüft am 16. Juli 2021

ES
5

Geprüft am 18. Juni 2018

LB
5

Geprüft am 10. Jan. 2024

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