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Curso

Otimização:

encontrando soluções inteiras em programação linear

Quero estudar na alura

10h

Para conclusão

325

Pessoas nesse curso

9.1

Avaliação média

Certificado

De participação

Introdução_

O que você aprenderá_

  • Encontre soluções ótimas para problemas de programação linear usando a biblioteca pyomo
  • Saiba como encontrar soluções de valores inteiros em otimização linear
  • Entenda como transformar um problema do mundo real em um modelo de programação linear
  • Saiba como utilizar a função objetivo para ajustar a solução em cada tipo de problema
  • Otimize a busca da solução a partir do GAP MIP e do tempo limite

Público alvo_

Pessoas que desejam aplicar programação linear inteira em projetos do mundo real e no trabalho; pessoas que trabalham com otimização.

João Vitor de Miranda

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Bacharel em Matemática e pós graduado em Data Science e Analytics. Com conhecimento em Matemática, Estatística, Excel, Python, R e SQL/NoSQL.

Judecir Cavalcante Aguiar Júnior

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Como Cientista de Dados especializado em otimização, tenho um Mestrado em Otimização e Graduação em Matemática Aplicada, juntamente com experiência em pesquisa operacional, otimização matemática e modelagem preditiva. Sou comprometido com a excelência e focado em converter desafios complexos em soluções eficientes. Minha paixão pela matemática e desejo de criar valor me impulsionam a buscar resultados e inovações que impulsionem o sucesso dos negócios.

Curso atualizado em 22/05/2024

Ementa

  1. Problema e modelagem

    • O problema de otimização
    • Modelagem em programação linear
    • Implementação de parâmetros do modelo
    • Restrições e resolução do modelo
  2. Encontrando soluções inteiras

    • Criando funções
    • Preparação para busca de soluções inteiras
    • Iniciando a busca por soluções inteiras
    • Variáveis binárias e modelo inteiro
  3. Refinando restrições

    • Restrições do tipo ''E''
    • Restrições do tipo ''OU'' exclusivo
    • Restrições do tipo ''SE ENTÃO''
  4. Explorando variações no modelo de planejamento

    • Estratégias com Soft Constraints
    • Cenário de viagem de 4 dias
    • Maximizando a menor quantidade
  5. Desafios em modelagem com dados extensos

    • Dimensionando o modelo
    • Otimização com dados extensos

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