Robot
Складчик
- #1
[Udemy] Основы линейного программирования [Krunal Patel, Крунал Патель]
- Ссылка на картинку
Linear Programming basics
Курс линейного программирования номер 1. Изучите симплекс-метод, анализ двойственности и чувствительности линейных программ.
Чему вы научитесь:
Линейное программирование — широко используемый инструмент оптимизации в различных приложениях (наука о данных, инженерия, транспорт, цепочки поставок и т. д.). Линейное программирование также составляет основу сложных инструментов оптимизации, таких как смешанное целочисленное линейное программирование (MILP) и генерация столбцов. В этом курсе мы изучим основные теоретические концепции, связанные с линейным программированием.
Курс организован следующим образом:
В первом разделе мы познакомимся с линейным программированием и исследуем выпуклость и типы оптимальностей. Затем, во втором разделе, мы будем опираться на основы, чтобы изучить способы решения линейной программы с использованием симплексного метода. Затем мы рассмотрим концепцию двойственности линейного программирования. Мы также рассмотрим некоторые из самых трудных для понимания концепций, таких как сильная двойственность, дополнительная нежесткость и лемма Фаркаса. Более того, мы стараемся понять эти концепции простым для понимания способом. Это позволяет получить нижние оценки задачи минимизации и обеспечить доказательство оптимальности или неосуществимости. В последнем разделе мы рассмотрим, как выполнять анализ чувствительности (эффекты изменения частей линейной программы). В конце каждого раздела приведены задания, которые помогут вам оценить свои знания.
Как вы могли заметить, в этом курсе мало рассматриваются проблемы оптимизации моделирования в виде линейной программы. Это отдельная тема и заслуживает целого курса.
Для понимания доказательств необходимы знания базовой линейной алгебры. Если у вас возникнут проблемы с какими-либо лекциями или заданиями, не стесняйтесь обращаться ко мне. Я всегда рад помочь студентам. Вы также можете запланировать часы приема на моем веб-сайте один раз в неделю (в порядке очереди), чтобы развеять свои сомнения.
Для кого этот курс:
Видео с автоматическим русским переводом
Курс линейного программирования номер 1. Изучите симплекс-метод, анализ двойственности и чувствительности линейных программ.
Чему вы научитесь:
- Опишите, что такое линейная программа.
- Решите линейную программу графическим и симплексным методами.
- Вычислите двойственный вариант данной линейной программы.
- Используйте простые и двойственные значения, чтобы доказать оптимальность или неосуществимость данной линейной программы.
- Вычислите, как изменится значение решения при незначительной модификации данной линейной программы.
- Для понимания различных представленных доказательств необходимы базовые знания линейной алгебры.
- Опыт программирования не требуется.
Линейное программирование — широко используемый инструмент оптимизации в различных приложениях (наука о данных, инженерия, транспорт, цепочки поставок и т. д.). Линейное программирование также составляет основу сложных инструментов оптимизации, таких как смешанное целочисленное линейное программирование (MILP) и генерация столбцов. В этом курсе мы изучим основные теоретические концепции, связанные с линейным программированием.
Курс организован следующим образом:
В первом разделе мы познакомимся с линейным программированием и исследуем выпуклость и типы оптимальностей. Затем, во втором разделе, мы будем опираться на основы, чтобы изучить способы решения линейной программы с использованием симплексного метода. Затем мы рассмотрим концепцию двойственности линейного программирования. Мы также рассмотрим некоторые из самых трудных для понимания концепций, таких как сильная двойственность, дополнительная нежесткость и лемма Фаркаса. Более того, мы стараемся понять эти концепции простым для понимания способом. Это позволяет получить нижние оценки задачи минимизации и обеспечить доказательство оптимальности или неосуществимости. В последнем разделе мы рассмотрим, как выполнять анализ чувствительности (эффекты изменения частей линейной программы). В конце каждого раздела приведены задания, которые помогут вам оценить свои знания.
Как вы могли заметить, в этом курсе мало рассматриваются проблемы оптимизации моделирования в виде линейной программы. Это отдельная тема и заслуживает целого курса.
Для понимания доказательств необходимы знания базовой линейной алгебры. Если у вас возникнут проблемы с какими-либо лекциями или заданиями, не стесняйтесь обращаться ко мне. Я всегда рад помочь студентам. Вы также можете запланировать часы приема на моем веб-сайте один раз в неделю (в порядке очереди), чтобы развеять свои сомнения.
Для кого этот курс:
- Студенты и специалисты, работающие с оптимизацией и искусственным интеллектом.
Видео с автоматическим русским переводом
