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

Instructeurs : Prof. Peter James Stuckey

Enseignant de premier plan

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4.8

(447 avis)

niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
Planning flexible
Env. 27 heures
Apprenez à votre propre rythme
94%
La plupart des apprenants ont aimé ce cours
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Compétences que vous acquerrez

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

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Il y a 4 modules dans ce cours

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.

Inclus

19 vidéos7 lectures1 devoir de programmation

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.

Inclus

6 vidéos1 lecture1 devoir de programmation

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.

Inclus

7 vidéos1 lecture1 devoir de programmation

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.

Inclus

6 vidéos2 lectures1 devoir de programmation

Instructeurs

Évaluations de l’enseignant
4.8 (93 évaluations)
Prof. Peter James Stuckey

Enseignant de premier plan

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Felipe M.
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’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
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’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’

Avis des étudiants

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4

Révisé le 5 mai 2017

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Révisé le 23 févr. 2019

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5

Révisé le 7 nov. 2020

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