Otimização de processos em Python utilizando GEKKO/APMonitor
Aprenda na prática a resolver problemas de otimização em Python com a suíte de optimização gratuita GEKKO/APMonitor
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Apr 2021
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What you will learn
Formular matematicamente diferentes problemas de otimização de processos apresentados nos estudos de casos.
Identificar a função objetivo, as variáveis de decisão, as restrições de igualdade e desigualdade e os graus de liberdade do problema de otimização.
Escolher o tipo de algoritmo de otimização mais adequado para o tipo de problema de otimização que se pretende resolver.
Instalar Python e as principais bibliotecas científicas utilizando a distribuição “Anaconda”.
Instalar GEKKO, interfase para Python da suíte de otimização “APMonitor”.
Implementar a formulação matemática do problema de otimização em Python, utilizando a linguagem de modelagem algébrica de GEKKO.
Resolver o problema de otimização utilizando os algoritmos de otimização gratuitos disponíveis em GEKKO/APMonitor e interpretar os resultados obtidos.
Conferir os resultados das otimizações mediante gráficos no caso que a dimensão do problema assim o permita.
Serão apresentados estudos de casos que envolvem otimização linear (LP), não linear (NLP), inteira mista (MILP/MINLP) e multiobjetivo (MO).
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