University of Colorado Boulder
Approximation Algorithms and Linear Programming

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University of Colorado Boulder

Approximation Algorithms and Linear Programming

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Stufe Fortgeschritten

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Ca. 48 Stunden
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Was Sie lernen werden

  • Formulate linear and integer programming problems for solving commonly encountered optimization problems.

  • Develop a basic understanding of how linear and integer programming problems are solved.

  • Understand how approximation algorithms compute solutions that are guaranteed to be within some constant factor of the optimal solution

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Travelling Salesman Problem (TSP)
  • Kategorie: Integer Programming
  • Kategorie: Approximation Algorithm
  • Kategorie: Linear Programming (LP)

Wichtige Details

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18 Quizzes, 1 Aufgabe

Unterrichtet in Englisch

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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Foundations of Data Structures and Algorithms
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In diesem Kurs gibt es 4 Module

This module introduces the basics of linear programs and shows how some algorithm problems (such as the network flow problem) can be posed as a linear program. We will provide hands-on tutorials on how to pose and solve a linear programming problem in Python. Finally, we will provide a brief overview of linear programming algorithms including the famous Simplex algorithm for solving linear programs. The problem set will guide you towards posing and solving some interesting problems such as a financial portfolio problem and the optimal transportation problem as linear programs.

Das ist alles enthalten

7 Videos2 Lektüren5 Quizzes1 Programmieraufgabe4 Unbewertete Labore

This module will cover integer linear programming and its use in solving NP-hard (combinatorial optimization) problems. We will cover some examples of what integer linear programming is by formulating problems such as Knapsack, Vertex Cover and Graph Coloring. Next, we will study the concept of integrality gap and look at the special case of integrality gap for vertex cover problems. We will conclude with a tutorial on formulating and solving integer linear programs using the python library Pulp.

Das ist alles enthalten

6 Videos4 Quizzes1 Aufgabe1 Programmieraufgabe4 Unbewertete Labore

We will introduce approximation algorithms for solving NP-hard problems. These algorithms are fast (often greedy algorithms) that may not produce an optimal solution but guarantees that its solution is not "too far away" from the best possible. We will present some of these algorithms starting from a basic introduction to the concepts involved followed by a series of approximation algorithms for scheduling problems, vertex cover problem and the maximum satisfiability problem.

Das ist alles enthalten

5 Videos4 Quizzes1 Programmieraufgabe3 Unbewertete Labore

We will present the travelling salesperson problem (TSP): a very important and widely applicable combinatorial optimization problem, its NP-hardness and the hardness of approximating a general TSP with a constant factor. We present integer linear programming formulation and a simple yet elegant dynamic programming algorithm. We will present a 3/2 factor approximation algorithm by Christofides and discuss some heuristic approaches for solving TSPs. We will conclude by presenting approximation schemes for the knapsack problem.

Das ist alles enthalten

11 Videos5 Quizzes1 Programmieraufgabe3 Unbewertete Labore

Dozent

Lehrkraftbewertungen
4.8 (8 Bewertungen)
Sriram Sankaranarayanan
University of Colorado Boulder
5 Kurse67.635 Lernende

von

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Auf einen Abschluss hinarbeiten

Dieses Kurs ist Teil des/der folgenden Studiengangs/Studiengänge, die von University of Colorado Boulderangeboten werden. Wenn Sie zugelassen werden und sich immatrikulieren, können Ihre abgeschlossenen Kurse auf Ihren Studienabschluss angerechnet werden und Ihre Fortschritte können mit Ihnen übertragen werden.¹

Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„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.“

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Geprüft am 16. Jan. 2024

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Häufig gestellte Fragen