Über diesen Kurs

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Karriereergebnisse der Lernenden

40%

nahm einen neuen Beruf nach Abschluss dieser Kurse auf

40%

ziehen Sie für Ihren Beruf greifbaren Nutzen aus diesem Kurs

17%

erhalten Sie eine Gehaltserhöhung oder Beförderung
Zertifikat zur Vorlage
Erhalten Sie nach Abschluss ein Zertifikat
100 % online
Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.
Flexible Fristen
Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.
Stufe „Mittel“
Ca. 65 Stunden zum Abschließen
Englisch
Untertitel: Englisch

Kompetenzen, die Sie erwerben

Constraint ProgrammingBranch And BoundDiscrete OptimizationLinear Programming (LP)

Karriereergebnisse der Lernenden

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Stufe „Mittel“
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von

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The University of Melbourne

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

InhaltsbewertungThumbs Up95%(3,120 Bewertungen)Info
Woche
1

Woche 1

2 Stunden zum Abschließen

Welcome

2 Stunden zum Abschließen
4 Videos (Gesamt 43 min), 3 Lektüren, 1 Quiz
4 Videos
Course Motivation - Indiana Jones, challenges, applications20m
Course Introduction - philosophy, design, grading rubric11m
Assignments Introduction & Any Integer9m
3 Lektüren
Start of Course Survey10m
Socialize10m
Course Syllabus10m
Woche
2

Woche 2

7 Stunden zum Abschließen

Knapsack

7 Stunden zum Abschließen
9 Videos (Gesamt 101 min)
9 Videos
Knapsack 2 - greedy algorithms7m
Knapsack 3 - modeling8m
Knapsack 4 - dynamic programming17m
Knapsack 5 - relaxation, branch and bound14m
Knapsack 6 - search strategies, depth first, best first, least discrepancy14m
Assignments Getting Started13m
Knapsack & External Solver10m
Exploring the Material - open course design, optimization landscape, picking your adventure10m
Woche
3

Woche 3

17 Stunden zum Abschließen

Constraint Programming

17 Stunden zum Abschließen
13 Videos (Gesamt 248 min), 1 Lektüre, 2 Quiz
13 Videos
CP 2 - propagation, arithmetic constraints, send+more=money26m
CP 3 - reification, element constraint, magic series, stable marriage16m
CP 4 - global constraint intuition, table constraint, sudoku19m
CP 5 - symmetry breaking, BIBD, scene allocation18m
CP 6 - redundant constraints, magic series, market split11m
CP 7 - car sequencing, dual modeling18m
CP 8 - global constraints in detail, knapsack, alldifferent33m
CP 9 - search, first-fail, euler knight, ESDD25m
CP 10 - value/variable labeling, domain splitting, symmetry breaking in search28m
Graph Coloring6m
Optimization Tools5m
Set Cover8m
1 Lektüre
Optimization Tools10m
Woche
4

Woche 4

13 Stunden zum Abschließen

Local Search

13 Stunden zum Abschließen
10 Videos (Gesamt 191 min)
10 Videos
LS 2 - swap neighborhood, car sequencing, magic square15m
LS 3 - optimization, warehouse location, traveling salesman, 2-opt, k-opt23m
LS 4 - optimality vs feasibility, graph coloring22m
LS 5 - complex neighborhoods, sports scheduling21m
LS 6 - escaping local minima, connectivity15m
LS 7 - formalization, heuristics, meta-heuristics introduction22m
LS 8 - iterated location search, metropolis heuristic, simulated annealing, tabu search intuition18m
LS 9 - tabu search formalized, aspiration, car sequencing, n-queens26m
Traveling Salesman10m

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Häufig gestellte Fragen

  • Access to lectures and assignments depends on your type of enrollment. If you take a course in audit mode, you will be able to see most course materials for free. To access graded assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience, during or after your audit. If you don't see the audit option:

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    • The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.

  • When you purchase a Certificate you get access to all course materials, including graded assignments. Upon completing the course, your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile. If you only want to read and view the course content, you can audit the course for free.

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  • Good programming skills, knowledge of algorithms and linear algebra.

  • A minimal knowledge of python is necessary to integrate with the course infrastructure. Outside of that, students are free to use any language of their choice.

  • A motivated student spending the time on the programming assignment will succeed in this class.

  • At the discrete optimization store: http://www.zazzle.com.au/discreteoptimization

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