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
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
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.
Rodrigo Fernando Dias
Rodrigo é estatístico e especialista em Big Data com forte interesse em geoprocessamento, desenvolvimento web, web scraping, machine learning e Data Science. É instrutor e tech lead da escola de dados da Alura.
Curso atualizado em 03/04/2024
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Problema e modelagem
- O problema de otimização
- Modelagem em programação linear
- Implementação de parâmetros do modelo
- Restrições e resolução do modelo
Encontrando soluções inteiras
- Criando funções
- Preparação para busca de soluções inteiras
- Iniciando a busca por soluções inteiras
- Variáveis binárias e modelo inteiro
Refinando restrições
- Restrições do tipo ''E''
- Restrições do tipo ''OU'' exclusivo
- Restrições do tipo ''SE ENTÃO''
Explorando variações no modelo de planejamento
- Estratégias com Soft Constraints
- Cenário de viagem de 4 dias
- Maximizando a menor quantidade
Desafios em modelagem com dados extensos
- Dimensionando o modelo
- Otimização com dados extensos
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-
Formação
Otimização com Python
10h
De curso
46
Atividades
Escola
Data Science
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