課程大綱：離散優(yōu)化算法培訓(xùn)
基礎(chǔ)約束編程
這個模塊開始時用例子說明約束編程求解器的基礎(chǔ)技術(shù)，也就是約束傳播和搜索。
值域代表了變量可能的取值，而約束可用于在值域上進行推理。
約束本身可以以值域傳播器和邊界傳播器的形式表示。
你將會學(xué)習(xí)到一個傳播引擎如何處理一組傳播器，并通過變量值域協(xié)調(diào)溝通約束傳播得到的信息。
你也將會學(xué)到基礎(chǔ)搜索，變量，數(shù)值選擇等概念，
還有傳播和搜索是如何緊密而高效地連接起來的。后，這個模塊介紹了如何在Minizinc中進行編程化搜索。
高階約束編程
在這個模塊中，你將會看到如何用分支限界搜索求解優(yōu)化問題，
和搜索策略在這些情況下如何變得更為重要。
你將會了解到高階的搜索策略，包括重啟搜索和基于影響（impact-based）的搜索
。這個模塊也會解釋如alldifferent和cumulative全局約束的內(nèi)部實現(xiàn)。
混合整數(shù)線性規(guī)劃
這個模塊從介紹線性規(guī)劃和用于解決連續(xù)線性規(guī)劃優(yōu)化問題的Simplex算法開始，
之后展示了這個方法如何可以和分支限界法配合來解決混合整數(shù)線性規(guī)劃問題。
之后再進一步學(xué)習(xí)Gomory切割和分支切割法并領(lǐng)略它們?nèi)绾翁岣咔蠼馑俣取?/p>
局部搜索
這個模塊帶你進入局部搜索的神奇領(lǐng)域，它可以高效地探索一些大而復(fù)雜的搜索空間。
你將會學(xué)到狀態(tài)，移動和鄰域的概念，還有它們在受約束的搜索空間中如何被應(yīng)用在基本貪心搜索和速梯度下降搜索中。
你還將學(xué)習(xí)不同的方法來逃離或者避免局部小值，包括重啟，模擬退火，禁忌表和離散拉格朗日乘數(shù)法。
后，你將會看到大鄰域搜索把在鄰域中找到優(yōu)相鄰點看作一個離散優(yōu)化問題來解決，并因此使我們探索更遠和更有效地搜索。
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