Applied Mathematical Optimization

[LeeAndro]

Last updated 5/2022MP4 | Video: h264, 1280x720 | Audio: AAC, 44.1 KHzLanguage: English | Size: 1.04 GB | Duration: 2h 40m

Real - World optimization models using the language FICO Xpress

What you'll learn
Easily & quickly develop an optimization model from scratch (check promo video for all info )
FICO Xpress is the software you will learn.​

You do not need software eeering background.
, install and use the software without expiration date and for free.
In less than 2 hours, you will have a very good grasp of the software & you can build your own models
Requirements
The only prerequisite is to take the first course of the "giannelos dot com" program , which is the course "Data Science Code that appears all the at workplace".
Description
NOTE: THIS COURSE IS CURRENTLY UNPUBLISHED AS IT IS BEING RADICALLY REDESIGNEDNOTE: THIS COURSE IS CURRENTLY UNPUBLISHED AS IT IS BEING RADICALLY REDESIGNEDNOTE: THIS COURSE IS CURRENTLY UNPUBLISHED AS IT IS BEING RADICALLY REDESIGNEDΠεριληψη :Βημα προς βημα Αρχες βελτιστοποιησηςΜαθαινουμε τη γλωσσα μοντελοποιησης FICO Xpress, η οποια ειναι εναλλακτικη της Pyomo, GAMS.Μαθαινουμε τις αρχες της βελτιστοποιησης με δομημενο τροπο.Βημα-βημα, χωρις προυποθεσεις. Σημαντικο :Δεν χρειαζονται προαπαιτουμενα: Δεν χρειαζεται να γνωριζετε καθολου Προγραμματισμο (π.χ. Python η MATLAB η C ) γιατι εξεταζουμε ολες τις εντολες που χρειαζονται, με μεγαλη λεπτομερεια και με πολλα παραδειγματα.Ξεκιναμε απο το μηδεν, για να μην χρειαζεται να εχετε κανει καθολου προπαρασκευαστικες εργασιες εκ των προτερων. Απλως ακολουθηστε αυτο που εμφανιζεται στην οθονη, γιατι προχωραμε αργα καθως εξηγουμε τα παντα λεπτομερως.Δεν μπορειτε να μαντεψετε η να κανετε αναζητηση στο Διαδικτυο γιατι προχωραμε αργα και εξηγουμε πληρως τι εμφανιζεται στην οθονη.Εαν ειστε εμπειρος προγραμματιστης, τοτε μπορει να διαπιστωσετε οτι τα βιντεο πανε πολυ αργα. Αυτο ισχυει γιατι καταστρεφω καθε εντολη, ειδικα τις συνθετες. Υπαρχουν αλλα διαδικτυακα μαθηματα για το Udemy που απλως δινουν τον κωδικα και σας δινουν μια συνολικη περιγραφη του και, στη συνεχεια, πρεπει να καταλαβετε τι κανει. Στα μαθηματα μου, κανουμε το αντιθετο: πηγαινουμε πολυ αργα και εξεταζουμε καθε εντολη. Αυτος ειναι ο λογος για τον οποιο ορισμενα βιντεο μπορει να εχουν διαρκεια 30 λεπτων, και αυτο συμβαινει επειδη εμβαθυνουμε και περιγραφουμε πληρως τον κωδικα. Σε αυτο το μαθημα, δεν υπαρχει ΤΙΠΟΤΑ για να ψαξετε στο google γιατι καθε γραμμη κωδικα εξηγειται λεπτομερως.Ετσι στο τελος του μαθηματος θα νιωθετε σιγουροι οτι ΕΙΣΤΕ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΟΙ ο,τι εχει διδαχθει! Για τα περιεχομενα αυτου του μαθηματος, παρακολουθηστε το βιντεο προωθησης και επισης διαβαστε τα περιεχομενα και τις κριτικες. Αυτο το μαθημα εχει λαβει πολυ υψηλες κριτικες, σε σταθερη βαση. Αυτο το μαθημα εχει επισης σχεδιαστει με βαση το υλικο των συνεντευξεων (τραπεζες, ενεργειακες εταιρειες/οργανισμοι, ρολοι μηχανικης λογισμικου κ.λπ.), οποτε στο τελος του, θα ειστε πληρως καλυμμενοι και σιγουροι οτι θα τα πατε καλα.Οπως μπορειτε να διαβασετε στο προφιλ μου, ειμαι επικεφαλης της ερευνας, επομενως εχω μεγαλη εμπειρια σε αυτον τον τομεα. Αρα εισαι σε καλα χερια. Καλη τυχη και οτι χρειαστεις, ειμαι και θα ειμαι εδω για να σε βοηθησω.

Overview

Section 1: Introduction

Lecture 1 Innovative Research

Lecture 2 Optimization Process

Lecture 3 Research in Optimization

Lecture 4 Selecting the type of License

Lecture 5 ing the installer

Lecture 6 Software Installation

Lecture 7 Exploring available help resources

Section 2: Stochastic Optimization Theory using Python

Lecture 8 Construct a 2-stage scenario tree using Python

Lecture 9 Transition Probabilities on Python

Section 3: Apple Watch Optimization Case

Lecture 10 Setting the scene

Section 4: Fundamentals of Optimization Modelling

Lecture 11 Initial implementation of an Optimization Model

Lecture 12 Implementation and output

Lecture 13 Grouping variables and parameters

Lecture 14 Modelling summations

Lecture 15 Repetitive application of constraints

Lecture 16 Multiple statements on a single line

Lecture 17 Creating comment sections

Lecture 18 Applying code conditionally

Section 5: Intermediate concepts on Optimization Modelling

Lecture 19 Optimality, Infeasibility, Unboundedness

Lecture 20 Data Initialization

Lecture 21 Procedural coding

Lecture 22 Functional coding

Lecture 23 Optimization structure

Lecture 24 Multidimensional Variables and Parameters

Lecture 25 Activity, duality and slackness

Lecture 26 Reduced costs

Section 6: Conclusion

Lecture 27 Concluding remarks and wrap-up

Section 7: In depth aspects

Lecture 28 Mixed Integer Linear Problems

Lecture 29 Explicit and Implicit Variable Declarations

Lecture 30 Writing output data

Section 8: BONUS

Lecture 31 Extra knowledge on discount

Enterpreneurs,Economists.,Quants,Members of the highly googled giannelos dot com program,Investment Bankers,Acads, PhD Students, MSc Students, Undergrads,Postgraduate and PhD students.,Data Scientists,Energy professionals (investment planning, power system analysis),Software Eeers,Finance professionals

HomePage:

Https://anonymz.com/https://www.udemy.com/course/math_optimization/

DOWNLOAD

https://1dl.net/l9075c11h0d1/YGDzYeZz__Applied_Ma.part1.rar.html
https://1dl.net/fs0ulx33c4jf/YGDzYeZz__Applied_Ma.part2.rar.html