Informações sobre o curso
4.8
143 classificações
32 avaliações
100% online

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Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Prazos flexíveis

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Nível intermediário

Nível intermediário

Horas para completar

Aprox. 18 horas para completar

Sugerido: 4 weeks of study, 6-12 hours/week...
Idiomas disponíveis

Inglês

Legendas: Inglês...

Habilidades que você terá

Constraint ProgrammingProblem SolvingMathematical ModelDiscrete Optimization
100% online

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Nível intermediário

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Sugerido: 4 weeks of study, 6-12 hours/week...
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Inglês

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Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana
1
Horas para completar
7 horas para concluir

MiniZinc introduction

In this first module, you will learn the basics of MiniZinc, a high-level modeling language for discrete optimization problems. Combining the simplicity of MiniZinc with the power of open-source industrial solving technologies, you will learn how to solve applications such as knapsack problems, graph coloring, production planning and tricky Cryptarithm puzzles, with great ease. ...
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20 vídeos (Total de 219 min), 6 leituras, 1 teste
Video20 videos
1.1.1 First Steps14min
1.1.2 Second Model7min
1.1.3 Third Model6min
1.1.4 Models and Instances10min
1.1.5 Modeling Objects8min
1.1.6 Arrays and Comprehensions16min
1.1.7 Global Constraints9min
1.1.8 Module 1 Summary5min
Workshop 0 Solution19min
Workshop 1 Solution21min
Assignment Submission - IDE7min
Assignment Submission - CLI4min
Reference 1: Basic Features13min
Reference 2: Booleans Expressions13min
Reference 3: Sets, Arrays, Comprehensions19min
Reference 4: Enumerated Types7min
Reference 5: Strings and Output8min
Reference 6: Option Types12min
Reference 7: Command Line Interface8min
Reading6 leituras
Course Overview10min
Start of Course Survey12min
Getting MiniZinc10min
Workshop 0: First Steps20min
Workshop 1: Temperature45min
About the Reference Material2min
Semana
2
Horas para completar
5 horas para concluir

Modeling with Sets

In this module, you will learn how to model problems involving set selection. In particular, you will see different ways of representing set variables when the variable has no constraints on its cardinality, has fixed cardinality and bounded cardinality. You also have to ensure all model decisions are valid decisions, and each valid decision corresponds to exactly one model decision....
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6 vídeos (Total de 64 min), 1 leitura, 1 teste
Video6 videos
1.2.2 Choosing a Set Representation7min
1.2.3 Choosing a Fixed Cardinality Set10min
1.2.4 Sets with Bounded Cardinality13min
1.2.5 Module 2 Summary3min
Workshop 2 Solution19min
Reading1 leituras
Workshop 2: Surrender Negotiations15min
Semana
3
Horas para completar
8 horas para concluir

Modeling with Functions

In this module, you will learn how to model pure assignment problems and partition problems, which are functions in disguise. These problems find applications in rostering and constrained clustering. In terms of modeling techniques, you will see the power of common subexpression elimination and intermediate variables, and encounter the global cardinality constraint for the first time. MiniZinc also provides constraints for removing value symmetries....
Reading
7 vídeos (Total de 86 min), 1 leitura, 1 teste
Video7 videos
1.3.2 Another Assignment Problem Example8min
1.3.3 Modeling Partitions10min
1.3.4 Global Cardinality Constraint9min
1.3.5 Pure Partitioning14min
1.3.6 Module 3 Summary5min
Workshop 3 Solution28min
Reading1 leituras
Workshop 3: Feast Trap50min
Semana
4
Horas para completar
7 horas para concluir

Multiple Modeling

In the final module of this course you will see how discrete optimization problems can often be seen from multiple viewpoints, and modeled completely differently from each viewpoint. Each viewpoint may have strengths and weaknesses, and indeed the different models can be combined to help each other. ...
Reading
6 vídeos (Total de 67 min), 2 leituras, 1 teste
Video6 videos
1.4.2 Permutation13min
1.4.3 More Permutation Problem8min
1.4.4 More Multiple Models12min
1.4.5 Module 4 Summary7min
Workshop 4 Solution13min
Reading2 leituras
Workshop 4: Composition5min
End of Course Survey10min
4.8

Melhores avaliações

por PCJan 14th 2018

Great course to learn modeling discrete optimization problems. Excellent pedagogy and amusing problems to model using MiniZinc.

por KPOct 4th 2017

very nice introduction to minizinc with great and easy assignments to get you started

Instrutores

Avatar

Prof. Peter James Stuckey

Professor
Computing and Information Systems
Avatar

Prof. Jimmy Ho Man Lee

Professor
Department of Computer Science and Engineering

Sobre The University of Melbourne

The University of Melbourne is an internationally recognised research intensive University with a strong tradition of excellence in teaching, research, and community engagement. Established in 1853, it is Australia's second oldest University....

Sobre The Chinese University of Hong Kong

Founded in 1963, The Chinese University of Hong Kong (CUHK) is a forward looking comprehensive research university with a global vision and a mission to combine tradition with modernity, and to bring together China and the West. CUHK teachers and students hail from all corners of the world. CUHK graduates are connected worldwide through an expansive alumni network....

Perguntas Frequentes – FAQ

  • Ao se inscrever para um Certificado, você terá acesso a todos os vídeos, testes e tarefas de programação (se aplicável). Tarefas avaliadas pelos colegas apenas podem ser enviadas e avaliadas após o início da sessão. Caso escolha explorar o curso sem adquiri-lo, talvez você não consiga acessar certas tarefas.

  • Quando você adquire o Certificado, ganha acesso a todo o material do curso, incluindo avaliações com nota atribuída. Após concluir o curso, seu Certificado eletrônico será adicionado à sua página de Participações e você poderá imprimi-lo ou adicioná-lo ao seu perfil no LinkedIn. Se quiser apenas ler e assistir o conteúdo do curso, você poderá frequentá-lo como ouvinte sem custo.

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.