O planejamento operacional e de longo prazo das empresas estão cada vez mais complexos. Com muita informação mudando rapidamente, tomar decisões ótimas sem aplicar técnicas de otimização é uma tarefa difícil, se não, impossível. Os profissionais que dominam essas técnicas são um dos mais valorizados dentro das corporações.
Esse curso irá proporcionar o conhecimento necessário para que você possa resolver problemas de otimização, aplicando:
ProgramaçãoLinear (LP)
Programação Linear Inteira-Mista (MILP)
Programação Não Linear (NLP)
Programação Não Linear Inteira-Mista (MINLP)
Algoritmo Genético (GA)
Enxame de Partículas (PSO)
Constraint Programming (CP)
Você poderá conferir como aplicar cada uma dessas técnicas usando os principais solvers e frameworks do mercado (livres e pagos) com Python. Confira a lista de ferramentas que você aplicará dentro do curso:
Solvers: CPLEX – Gurobi – GLPK – CBC – IPOPT – Couenne – SCIP
Frameworks: Pyomo – Or-Tools – PuLP
Algumas bibliotecas/ferramentas: Geneticalgorithm – Pyswarm – Numpy – Pandas – MatplotLib – Spyder – Jupyter Notebook
Além dos assuntos apresentados, você irá resolver os seguintes exercícios passo a passo junto ao instrutor:
Otimizar a instalação de cerca em um Jardim
Otimização de rotas
Maximizar receita de vendas em uma locadora de veículos
Fluxo de Potência Ótimo Linear: Sistemas Elétricos
O aprendizado é feito através de exemplos e exercícios durante cada tópico.
O curso tem mais foco em técnicas de otimização do que em inteligência artificial (I.A.), porém, você aprenderá a usar algoritmo genético e enxame de partículas, que são técnicas de I.A.
Além disso, é realizada uma introdução e orientação de como instalar Python, bibliotecas e o uso básico necessário para o curso. Então, não se preocupe se você nunca usou Python!
Espero que esse curso possa ajudar sua carreira profissional e acadêmica.
E você ainda recebe um certificado de conclusão do curso, emitido pela própria Udemy.
Te espero nas aulas!
Keywords: cplex, gurobi, complex, linear programming, nonlinear programming, optimization with python, optimization problem, genetic algorithm, particle swarm optimization, problemas matemáticos complexos, Algoritmo evolutivo (Evolutionary algorithm).
