讲师介绍
覃含章：【运筹OR帷幄】联合创始人。以“摸鱼人”自居，博士毕业于MIT计算科学与工程专业，亚马逊（美国）博士后科学家，现任新加坡国立大学工业系统工程与管理系助理教授。主要研究方向聚焦于数据驱动的供应链与物流优化，本科毕业于清华大学工业工程系和数学与应用数学系。业余爱好主要是游戏、二次元、佛教。
Mark：威斯康星大学麦迪逊分校工业工程运筹学博士，现任美国拜耳Senior Data Scientist，负责算法开发和大规模运筹优化问题求解。
留德华叫兽：【运筹OR帷幄】联合创始人，【DIY飞跃计划】、【DeepMatch】创始人，美国🇺🇸Clemson数学系Ph.D. candidate，德国🇩🇪海德堡大学数学博士（组合优化方向），欧盟🇪🇺玛丽居里学者，读博期间于意大利IBM Cplex实习半年，现于德国某大厂担任无人驾驶资深研发工程师。其研究成果发表于Journal of Global Optimization, IEEE Transactions on Image Processing等期刊。
MAX：博士毕业于某C9大学，研究方向为端到端决策。目前于国内互联网大厂担任算法工程师，从事供应链补货，定价算法的开发与应用。其研究成果发表于EJOR、IEEE transactions on reliability等期刊。
课程安排
培训时间：2025.01.16--2025.03.01
培训地点：线上（腾讯会议）
培训方案：每周约5天课程（每天2小时） + 2天在线答疑难点和作业
课程费用
费用：8800元（共计80+课时）
学生价：6600元
Bonus：
1、截止2024.12.15前报名，可享受早鸟优惠1000元
2、赠送2025年第四届“运筹学与人工智能在业界的前沿应用”研讨会 门票抵扣券（600元/学生，1000元/非学生）
3、赠送【留德华叫兽VIP群年费会员】400元 抵扣券
4、赠送【运筹OR帷幄】知识星球年费会员（价值168元）
5、赠送【DIY飞跃计划】知识星球年费会员（价值128元）
6、赠送【DIY飞跃计划】留学申请/科研论文辅导服务95折折扣券（价值最高13400元！）
课程特色
海外大厂 & 国内互联网大厂 & 藤校名师授课
上线项目【火柴交友】Dating微信小程序实操
小班教学确保每位学员进度：保障足够的答疑时间
实习证明 & 推荐信 & 内推机会
Bonus：
1、四位讲师全球大厂求职、工作、留学、移民申请经历分享
2、完成【火柴交友】相关作业即可获得实习证明，并有机会获兼职offer
3、每位完成终期答辩的学员，均有机会获得四位老师的推荐信和内推机会
4、邀请国内BAT运筹优化算法岗工程师内部分享求职、面试经历
课程目标
理论知识：巩固并强化数学规划建模，特别是混合整数规划模型及一些高级方法，包括：割平面法。
代码能力：熟悉常用优化求解器的安装和使用，包括：Cplex、Gurobi和开源求解器ORtools，以及不同的调用方式，包括：Python和Julia。
学以致用：将学习到的数学规划模型和求解器用于求解2-3个实际问题，包括经典的物流供应链和金融问题，大规模商品补货问题，以及火柴交友小程序的双向匹配问题。
团队协作，2-3人为一个小组，模拟大厂大型软件系统协同开发场景，用Git多人协作开发和版本控制。
适用人群
运筹学相关专业的本硕博学生
想从事运筹学算法工程师的求职者或在职者
或未来想要运用运筹学工具从事科研工作的博士后等科研工作者
第一期学员真实评价
知乎公开评论链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/640715222 第二期学员真实评价（部分）
微信公众号公开评论链接：https://mp.weixin.qq.com/s/foDhb7GL-SdLjdnpiFp4nA
课程大纲（80+课时，包含部分录播视频）
一、Python数据分析&数据库操作（部分录播）
MongoDB数据库读写和修改、Pandas数据科学、数据可视化、用户画像等
以【火柴交友】为实际案例（9课时）
二、VS Code & Git常用操作（部分录播）
大厂IT/算法部门Git项目协作日常：代码版本管理、创建分支、合并请求等
VS Code基础操作、断点Debug、GitHub Copilot AI辅助编程
三、llm for decision making（覃含章直播课程）
•LLM introduction
主流LLM API key和环境配置
简单的LLM应用程序开发&RAG
•LLM for math programming
LLM4OPT主流框架介绍：OptiMUS和ORLM
OptiMUS使用教程，数据集配置，和环境测试
四、运筹优化&优化求解器（部分录播）
•数学优化
优化问题类型和简介
数学优化在现实世界的应用
（点击查看第一期培训班录播）
•优化求解器
CPLEX、Gurobi及优化求解器概述
安装和设置
•线性规划 (LP)
线性规划问题的基本概念
使用CPLEX解决线性规划问题
•优化求解器ORtools基础
ORtools基础介绍
ORtools求解简单线性规划和整数规划
•优化求解器ORtools进阶
ORtools求解复杂约束类问题
OR tools求解技巧（建模技巧）
•高级LP和对偶性
高级LP概念
理解线性规划的对偶性
使用CPLEX解决对偶问题
•整数规划 (IP)
整数规划问题和实际案例
使用CPLEX解决整数规划问题
•混合整数规划 (MIP)
MIP问题
使用CPLEX解决MIP问题
•二次规划
二次规划问题和实际案例
使用CPLEX解决二次规划问题
•约束规划
约束规划问题和实际案例
使用CPLEX解决约束规划
•数学规划 VS 启发式算法
用数学规划求解实际问题
用启发式算法求解同样问题
全局最优 VS 局部最优
•CPLEX的Python建模 (DOcplex)
DOcplex：Python与CPLEX的整合
使用DOcplex解决优化问题
•CPLEX的Julia建模（4课时）
Julia对比Python
使用Julia调用Gurobi
•CPLEX中的高级特性
调整CPLEX参数
解读CPLEX输出
•大规模优化问题分解方法1
割平面方法
使用Cplex解决割平面问题
实际案例分析
•大规模优化问题分解方法2
列生成方法
使用Cplex解决列生成问题
实际案例分析
•大规模优化问题分解方法3
Benders分解方法
使用Cplex解决Benders分解问题
实际案例分析
•大规模优化问题分解方法4
拉格朗日松弛方法
使用Cplex解决拉格朗日问题
实际案例分析
•端到端学习问题（integrated learning and optimization）
两阶段解决方法
端到端解决方法
五、案例实操
•案例实操：考虑客户位置移动的车辆路径规划问题
•项目大作业1：火柴交友双向匹配问题（覃含章）
Gale–Shapley算法
整数规划模型
•项目大作业2：大规模调度问题
启发式算法
元启发算法
•项目大作业3：大规模商品补货问题
线性规划、鲁棒优化
使用ORtools求解、调用rsome包
•项目大作业4: LLM for math programming
基于“LLM4OPTTutorial”源码
设计原创（格式化）数据集，分析LLM的建模精度和缺陷
复现并比较其他state-of-the-art的LLMforOptimization框架
六、终期答辩
•2-3人组队完成一个项目大作业
•制作PPT并参与线上终期答辩
•完成终期答辩即有机会获得推荐信
•完成火柴交友相关作业即可获得实习证明
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注意事项
课程大纲和授课时间将根据报名学员的假期情况和背景临时做出调整，请以届时信息为准。
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号主简介
@留德华叫兽：系美国Clemson大学数学硕士(运筹学方向)、Ph.D. candidate，欧盟玛丽居里学者，德国海德堡大学数学博士(离散优化、图像处理)，读博期间前往意大利博洛尼亚大学、IBM实习半年，巴黎综合理工访问一季。现任德国无人驾驶资深研发工程师。
读博期间创办【运筹OR帷幄】技术、【DIY飞跃计划】留学|科研社区并运营至今，2020.08创办【DeepMatch】硕博|海外AI交友社区 ，知乎｜B站 | 今日头条｜微博等平台科普自媒体创作者（超100w关注者）。
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