의사결정 기술과 문제에 대한 최적의 해결책을 찾는 기술은 최근 몇 년간 점점 더 많은 주목을 받고 있습니다.이 과정에서는 아래와 같이 다양한 유형의 수학적 최적화 문제를 처리하는 방법을 배우게 됩니다.
선형 프로그래밍(LP)
혼합 정수 선형 계획법(MILP)
비선형 프로그래밍
혼합 정수 비선형 계획법
다목적 최적화
우리는 처음부터 문제를 공식화해야 한다는 것부터 시작합니다. 따라서 이 과정을 마친 후에는 의사결정 변수, 목적 함수, 제약 조건을 찾아 공식화하고 매개변수를 정의할 수 있습니다. 또한, 슬롯 사이트 환경에서 공식화한 모델을 개발하는 방법을 배우게 됩니다. 슬롯 사이트를 사용하여 다음 방법을 배우게 됩니다.
집합, 매개변수, 스칼라, 목적 함수 및 제약 조건 정의
외부 소스(Excel 파일)에서 데이터 가져오기 및 읽기
CPLEX, IPOPT, COUENNE, BONMIN 등과 같은 다양한 솔버를 사용하여 최적화 문제를 해결합니다.
슬롯 사이트 결과의 결과로 보고서 작성
결과를 외부 소스(Excel 파일)로 내보내기
다목적 문제를 처리하고 슬롯 사이트 솔버를 사용하여 해결
이 과정에서는 엔지니어링, 생산 관리, 일정 관리, 운송, 공급망 및… 영역에서 간단하고 복잡한 최적화 사례를 해결합니다.
이 과정은 각 주요 수학 프로그래밍 섹션에 대한 3가지 예제를 기반으로 구성되어 있습니다. 처음 두 가지 예에서는 해당 유형의 특정 문제를 처리하는 방법을 배우게 됩니다. 그런 다음 도전 문제를 슬롯 사이트로 발전시켜 도전해 보세요. 하지만 챌린지 문제도 자세하게 설명하고 풀어드리겠습니다.
이 강좌는 누구를 위한 것입니까:
이후로는 전제조건이 없습니다이 과정은 완전 초보자를 위해 설계되었습니다.수학적 최적화를 위해 슬롯 사이트를 다운로드 및 설치하는 것부터 시작하여 학생들이 과정을 준비하도록 합니다.
강사 Navid Shirzadi 박사와 함께 / 데이터 분석가 - 최적화 전문가
