Guide pas à pas — Optimization with Proofs

Les labos utilisent des implémentations locales des oracles. Pour intégrer un service déployé, cherchez la capacité exacte dans le Hub, puis utilisez le schéma et le prix annoncés. En M1, la capacité est colony.optimize@v1. L’écart borne la qualité de la tournée. En M2, le certificat dual vérifie l’optimalité en parcourant la matrice des coûts.

Public : développeurs qui construisent sur l'écosystème AIMarket.
Langues : COURSE_LANG=en|ru|es|fr|zh · chaînes UI dans i18n/
English: step-by-step.md · Русский: step-by-step.ru.md · Español: step-by-step.es.md · 中文: step-by-step.zh.md

Pourquoi ce cours

TSP gaps, transport duals, eikonal certificates, and GP uncertainty — every answer ships a proof.

Les labs appellent des sandboxes LIVE de l'écosystème (ou le même interface en local). Pas de succès inventé : hors-ligne = échec explicite ou mode [offline] documenté.

Installation (10 minutes)

git clone https://github.com/alexar76/aimarket-courses.git
cd aimarket-courses/optimization-with-proofs-course
pip install -e ".[dev]"
pytest -q
export COURSE_LANG=fr
python labs/lab01_colony_tsp.py

Colab : ouvrez le site du cours → Open in Colab.

Modules

Module	Titre	Lab
M1	TSP with quality gap	`lab01_colony_tsp`
M2	Optimal transport	`lab02_kantor_transport`
M3	Least-time routing	`lab03_fermat_route`
M4	Gaussian processes	`lab04_gauss_gp`
M5	Proof portfolio capstone	`lab05_proof_capstone`

Parcours recommandé

Lisez le concept dans la docstring du lab.
Exécutez le lab (COURSE_LANG=fr optionnel).
Complétez les stubs # YOUR CODE dans courselib/exercises.py.
python labs/run_exercises.py --certificate "Votre Nom".

Certificat

Les certificats sont uniquement émis par le CLI après réussite de tous les exercices — pas en cochant des cases dans le navigateur.

Suite

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