Many real-world algorithmic problems cannot be solved efficiently using traditional algorithmic tools, for example because the problems are NP-hard. The goal of this course is to become familiar with important algorithmic concepts and techniques needed to effectively deal with such problems. These techniques apply when we don't require the optimal solution to certain problems, but an approximation that is close to the optimal solution. We will see how to efficiently find such approximations.
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Approximation Algorithms
EIT DigitalInformações sobre o curso
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Programa - O que você aprenderá com este curso
1 hora para concluir
Introduction to Approximation algorithms
1 hora para concluir
1 vídeo (Total 13 mín.), 1 leitura, 1 teste
5 horas para concluir
The Load Balancing problem
5 horas para concluir
3 vídeos (Total 45 mín.), 1 leitura, 2 testes
3 horas para concluir
LP Relaxation
3 horas para concluir
6 vídeos (Total 69 mín.), 2 leituras, 1 teste
6 horas para concluir
Polynomial-time approximation schemes
6 horas para concluir
6 vídeos (Total 62 mín.), 2 leituras, 2 testes
Avaliações
- 5 stars75,86%
- 4 stars17,24%
- 3 stars3,44%
- 2 stars3,44%
Principais avaliações do APPROXIMATION ALGORITHMS
por JB26 de jan de 2021
Excellent short course on approximation algorithms. Good course material, presentations and exercises.
por SM10 de out de 2020
Please try to include some more numeric example like load balancing problem in the vertex cover and rest topics
Perguntas Frequentes – FAQ
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Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao estudante.