The University of Melbourne
Solving Algorithms for Discrete Optimization

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The University of Melbourne

Solving Algorithms for Discrete Optimization

Prof. Jimmy Ho Man Lee
Prof. Peter James Stuckey

Dozenten: Prof. Jimmy Ho Man Lee

TOP-LEHRKRAFT

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4.8

(42 Bewertungen)

Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
Es dauert 22 Stunden
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Flexibler Zeitplan
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In diesem Kurs gibt es 4 Module

This module starts by using an example to illustrate the basic machinery of Constraint Programming solvers, namely constraint propagation and search. While domains represent possibilities for variables, constraints are actively used to reason about domains and can be encoded as domain propagators and bounds propagators. You will learn how a propagation engine handles a set of propagators and coordinates the propagation of constraint information via variable domains. You will also learn basic search, variable and value choices, and how propagation and search can be combined in a seamless and efficient manner. Last but not least, this module describes how to program search in MiniZinc.

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8 Videos4 Lektüren1 Programmieraufgabe

In this module, you will see how Branch and Bound search can solve optimization problems and how search strategies become even more important in such situations. You will be exposed to advanced search strategies, including restart search and impact-based search. The module also uncovers the inner workings of such global constraints as alldifferent and cumulative.

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7 Videos1 Lektüre1 Programmieraufgabe

This module starts by introducing linear programming and the Simplex algorithm for solving continuous linear optimization problems, before showing how the method can be incorporated into Branch and Bound search for solving Mixed Integer Programs. Learn Gomory Cuts and the Branch and Cut method to see how they can speed up solving.

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6 Videos1 Lektüre1 Programmieraufgabe

This module takes you into the exciting realm of local search methods, which allow for efficient exploration of some otherwise large and complex search space. You will learn the notion of states, moves and neighbourhoods, and how they are utilized in basic greedy search and steepest descent search in constrained search space. Learn various methods of escaping from and avoiding local minima, including restarts, simulated annealing, tabu lists and discrete Lagrange Multipliers. Last but not least, you will see how Large Neighbourhood Search treats finding the best neighbour in a large neighbourhood as a discrete optimization problem, which allows us to explore farther and search more efficiently.

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10 Videos2 Lektüren1 Programmieraufgabe

Dozenten

Lehrkraftbewertungen
5.0 (9 Bewertungen)
Prof. Jimmy Ho Man Lee

TOP-LEHRKRAFT

The Chinese University of Hong Kong
6 Kurse43.662 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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JG
5

Geprüft am 11. Mai 2019

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Häufig gestellte Fragen