使用 Excel 进行优化：无需编码的运筹学
使用 Gurobi、CBC、IPOPT 进行优化。线性规划、非线性、遗传算法。使用 Excel，无需编码
讲师：Rafael Silva Pinto
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你将学到什么
- 以非常简单的方式解决优化问题！使用 Excel 以及众所周知的求解器，无需编码
- 很好的数学建模介绍
- Gurobi、CBC、IPOPT、Bonmin、Couenne
- LP、MILP、NLP、MILNP
- 遗传算法和车辆路径问题（VRPTW）
要求
- 不过，我会使用课程所需的基本公式对 Excel 中的一些知识进行快速介绍。
- 为什么以及在哪里使用优化
- 您不需要知道如何在本课程中编码（我们不会使用任何编程语言）
描述
近年来，公司的运营规划和长期规划变得更加复杂。信息变化很快，决策是一项艰巨的任务。因此，优化算法（运筹学）用于寻找这些问题的最佳解决方案。该领域的专业人士是市场上最有价值的专业人士之一。
如果您不知道如何编码和/或希望使用 Excel 解决优化问题，那么这对您来说是一门完美的课程。
在本课程中，您将学习解决应用问题所需的知识（无需任何编码）：
- 线性规划（LP）
- 混合整数线性规划 ( MILP )
- 非线性规划（NLP）
- 混合整数线性规划 ( MINLP )
- 遗传算法（GA）
- 以及如何解决带时间窗的车辆路径问题（VRPTW）
将探索以下求解器：Gurobi – CBC – IPOPT – Bonmin – Couenne
我们还将使用CPLEX ，但它是NEOS 服务器的有限版本。
另外，我为您提供了有助于解决这些问题的工作簿。 GA 和 VRPTW 将使用非常易于使用的工作簿来解决。
该课程很好地介绍了数学建模和 Excel 中的主要公式。因此，您可以轻松地跟随课程。
除了课程和练习外，还将逐步解决以下问题：
- 路径优化问题
- 最大限度地提高租车店的收入
- 维护计划问题
- 最佳潮流：电气系统
- 许多其他例子，有些简单，有些复杂，包括求和和许多约束。
您不应该在 Excel 中解决以下优化问题：
- 需要分解和迭代的复杂问题。由于我们在课程中不使用任何编程语言，因此不建议使用我们的方法来解决需要迭代的问题，例如 Benders。
- 实时执行的操作问题。
- 需要快速解决的大问题。课程中的方法没有限制，但大问题可能需要一段时间才能从 Excel 公式转换为求解器。
- 解决多目标问题。
注意力：
- 本课程中的方法不使用 Excel 中的标准求解器，我们这里的方法对变量或约束的数量没有限制。
- 我不会向您展示如何安装 Excel。但我教如何安装所需的工具。
- 要学习本课程，您需要在计算机上安装 Excel。此外，课程中的工具仅在Windows和MAC上进行了测试。
- 这些课程使用从业务概念到解决方案逐步创建的示例。
希望本课程能够对您的运营商有所帮助。不过，您将获得 Udemy 的认证。
运筹学|运筹学|数学优化
本课程适合谁：
- 本科生、研究生、硕士生、博士生
- 如果您想要或需要解决优化问题但不太擅长编程语言
- 对解决复杂问题感兴趣的人
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