Josef Kallrath(플로리다 대학교, 플로리다주 게인스빌)와 함께
이 이틀 과정은 수학적인 성향이 있는 참가자가 슬롯 사이트 추천를 사용하여 더 크거나 복잡한 최적화 문제, 특히 혼합 정수 최적화 문제를 모델링하고 해결하기 위한 고급 기술을 배우는 데 도움이 됩니다. 참가자들은 슬롯 사이트 추천를 효율적으로 사용하는 방법에 대한 지식을 늘리고 절차적 및 모듈식 언어 기능, 슬롯 사이트 추천에 내장된 솔버에 대한 배경, 슬롯 사이트 추천 외부 시스템과 인터페이스하는 방법, 함수 라이브러리를 사용하고 생성하는 방법에 대해 자세히 배우게 됩니다. 이 과정에서는 참가자가 슬롯 사이트 추천에 대한 기본 지식과 슬롯 사이트 추천-IDE 또는 슬롯 사이트 추천 Studio에 대해 잘 알고 있다고 가정합니다. 이 과정의 수학적 부분에서는 참가자가 적절한 수학적 배경을 갖는 것이 유익합니다.
참가자들은 MILP, NLP 및 MINLP 솔버와 전역 최적화 기술에 대해 자세히 배우게 됩니다. 어렵고 규모가 큰 최적화 문제에는 모델링과 알고리즘 측면 간의 긴밀한 연결이 필요하다는 점을 강조합니다. 이는 모델의 순서, 중첩된 풀이 명령문 및 분해 기술로 이어집니다. 자세한 예가 논의됩니다. 이 과정의 중요한 측면은 산업용 응용 소프트웨어 개발입니다. 이 과정에서는 슬롯 사이트 추천 문서나 기타 공개 소스에서 다루지 않는 거래 요령을 제공합니다.
과정에 새로 추가된 내용으로 ChatGPT/CoPilot을 사용하여 슬롯 사이트 추천 코드 생성 또는 분석에 사용할 수 있는 방법을 살펴보겠습니다.
이 과정은 프레젠테이션, 예시, 실습 활동 외에도 참가자 자신의 문제에 대해 토론하고 분석할 수 있는 충분한 기회를 제공합니다.
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