Ưu đãi trong tuần: Nhập mã UD50 giảm 50k cho đơn từ 300k!
Trang chủ
Menu

Numerical Optimization and Operations Research in Python

Tối Ưu Số và Nghiên Cứu Tác Vụ trong Python

Tối Ưu Số và Nghiên Cứu Tác Vụ trong Python

Sử dụng dữ liệu hiệu quả để hỗ trợ ra quyết định với Nghiên cứu Tác vụ và Tối ưu hóa trong Python

4.5
(96 đánh giá)
1,086 học viên
Giảng viên
Bruno Leite
Phụ đề Việt chất lượng cao Phụ đề tiếng Anh Bán chạy Đánh giá cao
50.000đ 349.000đ -86%
✓ Xem giỏ hàng và thanh toán
Bao gồm phụ đề tiếng Việt, tiếng Anh
4.5 giờ video
65 bài giảng
2 bài quiz
Truy cập vĩnh viễn
Học trên mọi thiết bị
Cập nhật: 30/05/2026

Bạn sẽ học được gì

Thành thạo giải các bài toán tối ưu bằng các bộ giải phổ biến, và học cách diễn giải, triển khai kết quả một cách hiệu quả
Học và áp dụng các kỹ thuật mô hình hóa hữu ích cho các bài toán nghiên cứu tác vụ kinh điển
Nhận diện và xây dựng mô hình tối ưu số cho các vấn đề thực tế
Hoàn thành một nghiên cứu tình huống về cách kết hợp nghiên cứu tác vụ và kỹ thuật phần mềm để xây dựng giải pháp mạnh mẽ

Yêu cầu

Lập trình cơ bản
Không yêu cầu kinh nghiệm trước với các bộ giải tối ưu
Học viên sẽ hiểu sâu hơn một số phần nếu đã quen với toán học rời rạc và đại số tuyến tính

Đối tượng phù hợp

Chuyên gia muốn trang bị kỹ năng định lượng thiết yếu cho việc ra quyết định
Nhà nghiên cứu mong muốn học kỹ năng phần mềm thực tế để áp dụng lý thuyết tối ưu hóa

Nội dung khóa học

8 phần • 65 bài giảng
1 Giới thiệu
2 Tải Python
3 Tải VS Code
4 Cấu hình dự án của bạn
5 Chọn Python venv từ Jupyter trong VS Code
6 Các Thành phần của Một Mô hình Tối ưu
7 Ghi chú Bổ sung về Ràng buộc
8 Bài toán Ba lô - Định nghĩa
9 Pyomo cơ bản
10 Bài tập - Bài toán Ba lô
11 Bài toán Ba lô - Pyomo
12 Các Định nghĩa Thông thường trong Tối ưu Số
13 Tài nguyên Bổ sung - Quy hoạch Phi tuyến
14 Tổng quan Khóa học
1 Lý thuyết và Trực quan
2 Bài toán Phối hợp Sản phẩm - Định nghĩa
3 Bài tập - Phối hợp Sản phẩm
4 Bài toán Phối hợp Sản phẩm - Pyomo
5 Bài toán Vận tải - Định nghĩa
6 Bài tập - Bài toán Vận tải
7 Bài toán Vận tải - Pyomo
8 Xử lý Tính Không khả thi
9 Bài toán Vận tải Không khả thi - Pyomo
1 Tại sao Sử dụng Biến Nguyên?
2 Câu lệnh Logic
3 Biểu thức Có điều kiện & Big M
4 Trực quan về Nhánh và Cận
1 Chi phí Thiết lập & Quy mô Lô hàng
2 Cân bằng Tồn kho trên Chu kỳ Kế hoạch Rời rạc
3 Mô hình Quy mô Lô hàng Động - Định nghĩa
4 Bài tập - Mô hình Quy mô Lô hàng Động
5 Mô hình Quy mô Lô hàng Động - Pyomo
1 Chuỗi công việc trên Chu kỳ Kế hoạch Rời rạc
2 Bài toán Lập lịch Phân xưởng theo Chỉ số Thời gian - Định nghĩa
3 Bài tập - Bài toán Lập lịch Phân xưởng theo Chỉ số Thời gian
4 Bài toán Lập lịch Phân xưởng theo Chỉ số Thời gian - Pyomo
5 Chuỗi công việc và Ràng buộc Thứ tự Ưu tiên
6 Bài toán Lập lịch Phân xưởng Dạng Rời rạc - Định nghĩa
7 Bài tập - Bài toán Lập lịch Phân xưởng Dạng Rời rạc
8 Bài toán Lập lịch Phân xưởng Dạng Rời rạc - Pyomo
9 Bài toán Người bán hàng - Định nghĩa Mô hình MTZ
10 Bài tập - Bài toán Người bán hàng MTZ
11 Bài toán Người bán hàng theo Chỉ số Thời gian - Mô hình MTZ Pyomo
1 Công thức Max-Min và Min-Max
2 Mô hình Phân tán Cơ sở - Định nghĩa
3 Bài tập - Mô hình Phân tán Cơ sở
4 Mô hình Phân tán Cơ sở - Pyomo
1 Chào mừng đến với phần Định tuyến!
2 Bài toán Người bán hàng với Loại bỏ Chu trình con - Định nghĩa
3 Bài tập - Bài toán Người bán hàng với Loại bỏ Chu trình con Đệ quy
4 Bài toán Người bán hàng với Loại bỏ Chu trình con - Pyomo
5 Bài toán Định tuyến Xe có Giới hạn Tải - Công thức MIP
6 Bài tập - CVRP (MIP)
7 Bài toán Định tuyến Xe có Giới hạn Tải - Pyomo - Phần 1
8 Bài toán Định tuyến Xe có Giới hạn Tải - Pyomo - Phần 2
9 Giải thuật Heuristic - Xây dựng và Tìm kiếm Cục bộ
10 Mô hình Định tuyến OR-Tools
11 Bài toán Định tuyến Xe có Giới hạn Tải - OR Tools
12 Chúc mừng!
1 Giới thiệu Ứng dụng Tối ưu hóa
2 Cấu trúc Thư mục
3 Sử dụng Streamlit
4 Chạy Cục bộ
5 Đóng gói với Docker
6 Kết thúc Khóa học

Giới thiệu khóa học

Numerical Optimization and Operations Research in Python

Use data efficiently to support decision-making by applying numerical optimization and operations research concepts seen throughout this comprehensive course. It combines theoretical foundations and practical coding applications, designed to empower you with the skills needed to tackle complex problems in a professional or academic context.

You will learn:

  • Theory:

    • Principles of Mathematical Optimization

    • Linear programming (LP)

    • Integer and Mixed-integer linear programming (MILP)

    • Handle infeasible scenarios

    • Multi-objective hierarchical (lexicographic) formulations

    • Constructive Heuristics and Local Search

  • Software:

    • Pyomo

    • Google OR-Tools

    • HiGHS

  • Problems:

    • Knapsack

    • Product-Mix

    • Transportation

    • Lot-Sizing

    • Job-Shop Scheduling

    • Facility Dispersion

    • Traveling Salesman

    • Capacitated Vehicle Routing Problem

  • Industry-Grade Skills: By the end of this course, you'll be able to formulate and solve your own optimization problems, a highly sought-after competency in industries ranging from logistics to finance. You'll also be able to convert your models into scalable programs for your company or team even though they are not familiar with optimization.

Who is this course for?

  • Data scientists and engineers who want to add optimization skills to their toolkit.

  • Professionals in logistics, supply chain management, or finance, who are looking to leverage optimization for decision-making.

  • Academics and students seeking a practical application of operations research and optimization theories.

Course Features:

  • More than 4 hours of comprehensive video lectures explaining concepts in a clear and engaging manner.

  • 13+ Interactive Python notebooks for hands-on practice (and corresponding solutions).

  • Carefully selected articles and external references to improve your learning experience.

  • Access to a community forum for discussion and networking with fellow learners.

  • Lifetime access to course materials, including future updates.

Embark on this journey to master decision-making using optimization in Python. Whether you aim to advance your career, academically explore operations research, or simply enjoy the thrill of solving complex problems, this course is your gateway to new possibilities.

Khóa học liên quan

Khám phá thêm các khoá học cùng chủ đề

Hiển thị tất cả khoá học Data Science
Hiển thị tất cả khoá học Machine Learning
Hiển thị tất cả khoá học Operations Research
Hiển thị tất cả khoá học Python
Zalo
Tôi có thể tư vấn khoá học cho bạn 😊