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 industriel, etc. Ce cours introduit des cadres et des idées sur divers types de problèmes d'optimisation dans le monde des affaires. En particulier, nous nous concentrons sur la manière de formuler des problèmes réels d'entreprise en modèles mathématiques qui peuvent être résolus par des ordinateurs.
Recherche opérationnelle (1) : Modèles et applications
Recherche opérationnelle (1) : Modèles et applications
Instructeur : 孔令傑 (Ling-Chieh Kung)
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4.8
(495 avis)
niveau Débutant
Expérience recommandée
Planning flexible
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Ce que vous apprendrez
Formuler différents types de modèles mathématiques pour résoudre des problèmes d'optimisation d'optimisation ayant des applications commerciales.
Techniquement, les concepts et les applications de la programmation linéaire, de la programmation en nombres entiers et de la programmation non linéaire.
Résolvez un problème d'optimisation avec l'un des l'un des logiciels les plus accessibles : Microsoft Excel.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Modélisation
- Catégorie : Business Analytics
- Catégorie : Optimisation mathématique
Détails à connaître
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Il y a 6 modules dans ce cours
Ce cours donne aux étudiants une vue d'ensemble de ce qu'ils peuvent attendre de ce cours, y compris le concept fondamental et un bref historique de la recherche opérationnelle. Nous parlerons également de la façon dont la programmation mathématique peut être utilisée pour résoudre des problèmes commerciaux réels.
Inclus
6 vidéos1 lecture1 devoir
La programmation linéaire (PL) est l'une des méthodes les plus importantes pour résoudre les problèmes d'optimisation. Nous pouvons utiliser des modèles de programmation linéaire pour prendre diverses décisions, notamment en matière de production, d'inventaire, de planification du personnel, etc.
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15 vidéos1 devoir
Dans de nombreux domaines pratiques, certains problèmes d'optimisation se posent avec des contraintes d'intégralité imposées à certaines variables. L'emplacement des installations, la programmation des machines et l'acheminement des véhicules en sont quelques exemples. La programmation en nombres entiers (PI) offre un moyen mathématique de résoudre ces problèmes.
Inclus
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Dans la vie réelle, de nombreux problèmes impliquent des non-linéarités. Les exemples incluent la fixation des prix, l'inventaire et l'optimisation des portefeuilles. Pour ces problèmes, nous pouvons utiliser la programmation non linéaire (PNL) pour les formuler en modèles et les résoudre.
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Dans le dernier exposé de ce cours, nous résumerons ce que nous avons appris. Nous donnerons également un aperçu de ce que nous pourrions apprendre dans les prochains cours.
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Johns Hopkins University
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