La recherche opérationnelle (RO) est un domaine dans lequel les gens utilisent des méthodes mathématiques et d'ingénierie pour étudier les problèmes d'optimisation dans les domaines du commerce et de la gestion, de l'économie, de l'informatique, du génie civil, du génie électrique, etc.
Recherche opérationnelle (2) : Algorithmes d'optimisation
Instructeur : 孔令傑 (Ling-Chieh Kung)
16 620 déjà inscrits
Inclus avec
(140 avis)
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Apprenez à utiliser des algorithmes pour résoudre différents types de programmes d'optimisation.
Apprenez à utiliser le solveur Gurobi avec Python pour résoudre ces problèmes efficacement.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Algorithmes
- Catégorie : Business Analytics
- Catégorie : Optimisation mathématique
Détails à connaître
Ajouter à votre profil LinkedIn
6 devoirs
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
Obtenez un certificat professionnel
Ajoutez cette qualification à votre profil LinkedIn ou à votre CV
Partagez-le sur les réseaux sociaux et dans votre évaluation de performance
Il y a 6 modules dans ce cours
Dans le premier cours, nous introduisons brièvement le cours et passons rapidement en revue les connaissances de base de l'algèbre linéaire, y compris l'élimination de Gauss, l'élimination de Gauss-Jordan et la définition de l'indépendance linéaire.
Inclus
7 vidéos1 lecture1 devoir
Les programmes linéaires compliqués étaient difficiles à résoudre jusqu'à ce que le Dr George Dantzig développe la méthode du simplexe. Dans cette semaine, nous introduisons d'abord la forme standard et les solutions de base d'un programme linéaire. Avec les idées ci-dessus, nous nous concentrons sur la méthode du simplexe et étudions comment elle résout efficacement un programme linéaire. Enfin, nous discuterons de certaines propriétés des problèmes non bornés et infaisables, qui peuvent nous aider à identifier si un problème a une solution optimale.
Inclus
25 vidéos1 devoir
La programmation en nombres entiers est un cas particulier de la programmation linéaire, dont certaines variables ne doivent prendre que des valeurs entières. Dans cette semaine, nous introduisons le concept de relaxation linéaire et l'algorithme Branch-and-Bound pour résoudre les programmes en nombres entiers.
Inclus
16 vidéos1 devoir
Au cours des deux dernières semaines, nous avons abordé les algorithmes de résolution de programmes linéaires et de programmes en nombres entiers, alors que nous nous concentrons à présent sur les programmes non linéaires. Cette semaine, nous passons d'abord en revue certaines connaissances nécessaires, telles que les gradients et les hessiens. Ensuite, nous introduisons la descente de gradient et la méthode de Newton pour résoudre les programmes non linéaires. Nous comparerons également ces deux méthodes à la fin de la leçon.
Inclus
13 vidéos1 devoir
Pour la dernière leçon de ce cours, nous vous présentons le cas de NEC Taïwan, qui fournit des solutions informatiques et de réseau, notamment pour le cloud computing, l'IA, l'IoT, etc. Comme l'entretien de tous ses hubs de service est trop coûteux, ils prévoient de réorganiser les emplacements des hubs et de réaffecter le nombre d'employés dans chaque hub. Un algorithme est inclus pour résoudre le problème de localisation des installations auquel est confronté NEC Taïwan.
Inclus
12 vidéos1 devoir
Au cours de la dernière semaine, nous passons en revue les sujets que nous avons appris et nous donnons aux étudiants un résumé. En outre, nous prévoyons brièvement le cours avancé afin de donner une orientation future aux études.
Inclus
3 vidéos1 devoir
Instructeur
Offert par
Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Algorithmes
University of London
Johns Hopkins University
Tsinghua University
Microsoft
Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?
Avis des étudiants
140 avis
- 5 stars
88,57 %
- 4 stars
9,28 %
- 3 stars
0,71 %
- 2 stars
0,71 %
- 1 star
0,71 %
Affichage de 3 sur 140
Révisé le 11 févr. 2023
Good course. Have concrete examples with enough (but not too much) mathematical details. I like it a lot.
Révisé le 11 août 2023
Great Experience and gained some knowledge about algorthims
Révisé le 15 sept. 2021
The Course was done earlier, hence, there was no one to answer the forums or questions, otherwise a very good course to learn about applying Python.
Ouvrez de nouvelles portes avec Coursera Plus
Accès illimité à 10,000+ cours de niveau international, projets pratiques et programmes de certification prêts à l'emploi - tous inclus dans votre abonnement.
Faites progresser votre carrière avec un diplôme en ligne
Obtenez un diplôme auprès d’universités de renommée mondiale - 100 % en ligne
Rejoignez plus de 3 400 entreprises mondiales qui ont choisi Coursera pour les affaires
Améliorez les compétences de vos employés pour exceller dans l’économie numérique
Foire Aux Questions
L'accès aux cours et aux devoirs dépend de votre type d'inscription. Si vous suivez un cours en mode audit, vous pourrez consulter gratuitement la plupart des supports de cours. Pour accéder aux devoirs notés et obtenir un certificat, vous devrez acheter l'expérience de certificat, pendant ou après votre audit. Si vous ne voyez pas l'option d'audit :
Il se peut que le cours ne propose pas d'option d'audit. Vous pouvez essayer un essai gratuit ou demander une aide financière.
Le cours peut proposer l'option "Cours complet, pas de certificat" à la place. Cette option vous permet de consulter tous les supports de cours, de soumettre les évaluations requises et d'obtenir une note finale. Cela signifie également que vous ne pourrez pas acheter un certificat d'expérience.
Lorsque vous achetez un certificat, vous avez accès à tous les supports de cours, y compris les devoirs notés. Une fois le cours terminé, votre certificat électronique sera ajouté à votre page de réalisations. Vous pourrez alors l'imprimer ou l'ajouter à votre profil LinkedIn. Si vous souhaitez uniquement lire et visualiser le contenu du cours, vous pouvez l'auditer gratuitement.
Vous pouvez prétendre à un remboursement intégral jusqu'à deux semaines après la date de votre paiement ou (pour les cours qui viennent d'être lancés) jusqu'à deux semaines après le début de la première session du cours, la date la plus tardive étant retenue. Vous ne pouvez pas obtenir de remboursement une fois que vous avez obtenu un certificat de cours, même si vous terminez le cours pendant la période de remboursement de deux semaines. Consultez notre politique de remboursement complète.