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Deterministic Optimization

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The course teaches basic concepts, models, and algorithms in linear optimization, convex optimization, and integer optimization.

Acerca de este curso

This course blends optimization theory and computation and its teachings can be applied to modern data analytics, economics, and engineering. Organized across four modules, it takes learners through basic concepts, models, and algorithms in linear optimization, convex optimization, and integer optimization. 

The first module of the course is a general overview of key concepts in linear algebra, calculus, and optimization. The second module of the course is on linear optimization, covering modeling techniques with many applications, basic polyhedral theory, simplex method, and duality theory. The third module is on convex conic optimization, which is a significant generalization of linear optimization. The fourth and final module focuses on integer optimization, which augments the previously covered optimization models with the flexibility of integer decision variables.

Que aprenderás

  • Modeling skills for formulating various analytics problems as linear, convex nonlinear, and integer optimization problems.
  • Basic optimization theory including duality theory and convexity theory, which will provide a deeper understanding of not only how to formulate an optimization model, but also when and why.
  • Fundamental algorithmic schemes for solving linear, nonlinear, and integer optimization problems.
  • Computational skills for implementing and solving an optimization problem using modern optimization modeling language and solvers.

Conoce a tus instructores

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Shabbir Ahmed

Anderson-Interface Chair and Professor School…

The Georgia Institute of Technology

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Andy Sun

Assistant Professor

The Georgia Institute of Technology

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  • Oficial y aprobado

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Categoría: Data Analysis & Statistics

Nivel : Introductory

Institución : The Georgia Institute of Technology

Valor : GRATUITO
Agregue un certificado aprobado por $99 USD

Esfuerzo : 8-10 horas a la semana

Duración : 15 Semanas

Prerequisitos

  • Linear algebra
  • Multivariate Calculus
  • Basic probability
  • Familiarity with programming in Python

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