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Prof. Jimmy Ho Man Lee +1 weiterer Dozent

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The University of Melbourne

The Chinese University of Hong Kong

Solving Algorithms for Discrete Optimization

The University of Melbourne

Über diesen Kurs

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Discrete Optimization aims to make good decisions when we have many possibilities to choose from. Its applications are ubiquitous throughout our society. Its applications range from solving Sudoku puzzles to arranging seating in a wedding banquet.  The same technology can schedule planes and their crews, coordinate the production of steel, and organize the transportation of iron ore from the mines to the ports. Good decisions on the use of scarce or expensive resources such as staffing and material resources also allow corporations to improve their profit by millions of dollars.  Similar problems also underpin much of our daily lives and are part of determining daily delivery routes for packages, making school timetables, and delivering power to our homes. Despite their fundamental importance, these problems are a nightmare to solve using traditional undergraduate computer science methods.
This course is intended for students who have completed Advanced Modelling for Discrete Optimization.  In this course, you will extend your understanding of how to solve challenging discrete optimization problems by learning more about the solving technologies that are used to solve them, and how a high-level model (written in MiniZinc) is transformed into a form that is executable by these underlying solvers. By better understanding the actual solving technology, you will both improve your modeling capabilities, and be able to choose the most appropriate solving technology to use.

Watch the course promotional video here: https://www.youtube.com/watch?v=-EiRsK-Rm08

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Dozenten

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Prof. Jimmy Ho Man Lee

Professor

Department of Computer Science and Engineering

39.100 Lernende

6 Kurse

Prof. Peter James Stuckey

Professor

Computing and Information Systems

41.387 Lernende

7 Kurse

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The University of Melbourne

The Chinese University of Hong Kong

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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche

Woche 1

6 Stunden zum Abschließen

Basic Constraint Programming

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.

6 Stunden zum Abschließen

8 Videos (Gesamt 128 min), 4 Lektüren, 1 Quiz

8 Videos

Welcome to Solving Algorithms for Discrete Optimization2m

3.1.1 Constraint Programming Solvers13m

3.1.2 Domains + Propagators18m

3.1.3 Bounds Propagation21m

3.1.4 Propagation Engine21m

3.1.5 Search25m

3.1.6 Module 1 Summary4m

Workshop 919m

4 Lektüren

Course Overview10m

Start of Course Survey10m

“Building Decision Support Systems using MiniZinc” by Professor Mark Wallace10m

Workshop 9: CP Basic Search Strategies10m

Woche

Woche 2

6 Stunden zum Abschließen

Advanced Constraint Programming

6 Stunden zum Abschließen

7 Videos (Gesamt 143 min), 1 Lektüre, 1 Quiz

Woche

Woche 3

5 Stunden zum Abschließen

Mixed Integer Programming

5 Stunden zum Abschließen

6 Videos (Gesamt 102 min), 1 Lektüre, 1 Quiz

Woche

Woche 4

6 Stunden zum Abschließen

Local Search

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.

6 Stunden zum Abschließen

10 Videos (Gesamt 160 min), 2 Lektüren, 1 Quiz

Bewertungen

4.8

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Top-Bewertungen von SOLVING ALGORITHMS FOR DISCRETE OPTIMIZATION

von JG11. Mai 2019

very good introduction, lessons are fun to watch and exercises are useful

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Häufig gestellte Fragen

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