Optimization with GAMS: Operations Research Bootcamp A-Z

Tối ưu hóa với GAMS: Khóa học Cấp tốc Nghiên cứu Vận hành A-Z

Học Tối ưu hóa Toán học và Nghiên cứu Vận hành, Lập trình Tuyến tính & Phi tuyến, Tối ưu hóa Đa mục tiêu...

4.7

(202 đánh giá)

1,218 học viên

Giảng viên

Navid Shirzadi, Ph.D.

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

9.0 giờ video

39 bài giảng

Truy cập vĩnh viễn

Học trên mọi thiết bị

Cập nhật: 30/05/2026

#Gams #Linear Programming #Mathematical Optimization #Operations Research

Bạn sẽ học được gì

Các Khái niệm và Thuật ngữ Cơ bản về Tối ưu hóa

Cách Xây dựng Một Bài Toán Toán học

Lập trình Tuyến tính và Viết mã Bài toán LP trong GAMS

Lập trình Tuyến tính Nguyên Hỗn hợp (MILP) và Viết mã Bài toán MILP trong GAMS

Lập trình Phi tuyến (NLP) và Viết mã Bài toán NLP trong GAMS

Lập trình Phi tuyến Nguyên Hỗn hợp (MINLP) và Viết mã Bài toán MINLP trong GAMS

Tối ưu hóa Đa mục tiêu

Lập trình Mục tiêu Tuần tự và Cách Viết mã Bài toán SGP trong GAMS

Yêu cầu

Không yêu cầu kiến thức nền tảng vì khóa học này được thiết kế cho người mới bắt đầu hoàn toàn với tối ưu hóa toán học. Tôi sẽ hướng dẫn từ việc tải và cài đặt GAMS để chuẩn bị cho khóa học.

Đối tượng phù hợp

Sinh viên ở mọi cấp độ (Đại học, Cao học và Tiến sĩ)

Chuyên gia trong nhiều lĩnh vực như Kỹ thuật, Quản lý và Nghiên cứu Vận hành

Các công ty muốn Áp dụng Tối ưu hóa vào Hoạt động Kinh doanh

Bất kỳ ai Quan tâm đến việc Học Tối ưu hóa!

Nội dung khóa học

11 phần • 39 bài giảng

1 Giới thiệu Khóa học

2 Nội dung Khóa học

1 Ôn tập các Khái niệm Quan trọng trong Tối ưu hóa

1 Tại sao chọn GAMS?

2 Cài đặt GAMS

3 Tổng quan về Môi trường GAMS

1 Giới thiệu về Bài toán LP

2 Ví dụ 1: Xây dựng Bài toán

3 Ví dụ 1: Phát triển Mô hình trong GAMS

4 Ví dụ 2: Xây dựng Bài toán

5 Ví dụ 2: Phát triển Mô hình trong GAMS

6 Bài toán Thử thách LP

7 Lời giải Thử thách LP

1 Giới thiệu về Lập trình Nguyên

2 Ví dụ 1: Xây dựng Bài toán

3 Ví dụ 1: Phát triển Mô hình trong GAMS

4 Ví dụ 2: Xây dựng Bài toán

5 Ví dụ 2: Phát triển Mô hình trong GAMS

6 Bài toán Thử thách MILP

7 Lời giải Thử thách MILP

1 Giới thiệu về Lập trình Phi tuyến

2 Ví dụ 1: Xây dựng Bài toán

3 Ví dụ 1: Phát triển Mô hình trong GAMS

4 Ví dụ 2: Xây dựng Bài toán

5 Ví dụ 2: Phát triển Mô hình trong GAMS

6 Bài toán Thử thách NLP

7 Lời giải Thử thách NLP

1 Giới thiệu về Lập trình Phi tuyến Nguyên Hỗn hợp

2 Ví dụ 1: Xây dựng Bài toán

3 Ví dụ 1: Phát triển Mô hình trong GAMS

4 Ví dụ 2: Xây dựng Bài toán

5 Ví dụ 2: Phát triển Mô hình trong GAMS

6 Bài toán Thử thách MINLP

7 Lời giải Thử thách MINLP

1 Giới thiệu về Lập trình Mục tiêu Tuyến tính Tuần tự (SLGP)

2 Lập trình Mục tiêu cho Tối ưu hóa Đa mục tiêu trong GAMS

1 Câu lệnh Điều kiện (if, loop, while & for)

1 Ôn tập & Gợi ý Đọc thêm

1 **Quà tặng Đặc biệt**

Giới thiệu khóa học

The art of decision making and finding the optimal solution to a problem is getting more and more attention in recent years. In this course, you will learn how to deal with various types of mathematical optimization problems as below:

Linear Programming (LP)
Mixed Integer Linear Programming (MILP)
Non-Linear Programming
Mixed Integer Non-Linear Programming
Multi-Objective Optimization

We start from the beginning that you need to formulate a problem. Therefore, after finishing this course, you will be able to find and formulate decision variables, objective function, constraints and define your parameters. Moreover, you will learn how to develop the model that you formulated in the GAMS environment. Using GAMS, you will learn how to:

Define Sets, Parameters, Scalars, Objective Function & Constraints
Import and read data from an external source (Excel file)
Solve the optimization problem using various solvers such as CPLEX, IPOPT, COUENNE, BONMIN, ...
Create a report from your result in GAMS results
Export your results into an external source (Excel file)
Deal with multi-objective problems and solve them using GAMS solvers

In this course, we solve simple to complex optimization examples from engineering, production management, scheduling, transportation, supply chain, and ... areas.

This course is structured based on 3 examples for each of the main mathematical programming sections. In the first two examples, you will learn how to deal with that type of specific problem. Then you will be asked to challenge yourself by developing the challenge problem into GAMS. However, even the challenge problem will be explained and solved with details.