运筹学与优化项目实战（Python）

掌握线性规划到机器学习增强算法的优化技术

学习内容：

* 掌握使用Python优化供应链和工厂运营。
* 建立Python模型来有效规划人力并优化网络流程。
* 利用Python库进行调度、路由和库存管理模拟。
* 使用基于Python的算法解决复杂的设施位置和容量问题。
* 利用Python进行高级运筹学技术，如随机过程、博弈论和动态规划。
* 整合多目标决策工具以增强运营策略。
* 实施稳健的优化和随机模型来管理运营中的不确定性。

课程内容主题：

* 介绍
* 基础数学符号
* 运筹学与优化基础
* 软件与工具（Cplex、Gurobi、Timefold.ai等）
* SAP与优化
* 数据科学中的优化
* 运筹学与机器学习的结合
* 运筹学与管理科学
* 运筹学与系统模拟
* 运筹学在现实生活中的应用

课程要求：

* 需要具备基本的Python编程能力。
* 熟悉运营管理的基本概念是有益的，但不是必需的。
* 基本数学技能，包括代数和入门统计学。

课程详细描述：

本课程是关于运筹学与优化的综合课程，旨在帮助学员掌握解决复杂现实问题所需的优化技术。无论您是初学者还是经验丰富的专业人士，都能通过本课程获得宝贵的见解和实用技能。

课程涵盖线性规划、离散优化、随机过程等关键主题，并深入探讨机器学习增强优化算法、遗传算法和多目标决策等高级领域。每个模块均通过实际案例和互动练习，逐步构建学员的理论知识和实践能力。

具体应用包括优化供应链、收益管理中的动态规划、调度问题解决等。学员将学习使用Python中的主流工具和库（如Gurobi、SciPy、PuLP、Or-Tools），掌握在实际项目中有效实施这些技术的技能。

课程还包含制造业、医疗保健和物流行业的案例研究，展示运筹学如何优化各类运营场景。通过本课程，学员将能够分析复杂系统、设计优化策略，并灵活运用多种优化算法。

课程适合对运筹学与优化领域感兴趣的专业人士和学生，以及希望提升决策能力的制造业、物流业从业者，或寻求深化算法问题解决能力的数据分析师和科学家。完成课程后，学员将具备将理论知识应用于实际问题解决的能力，提升职业竞争力。

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