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1、計(jì)算智能授課大綱課程性質(zhì)：必修課，3學(xué)分，共4854課時(shí)（共16周）。一、課程介紹計(jì)算智能課程對(duì)計(jì)算智能領(lǐng)域的主要算法進(jìn)行介紹，重點(diǎn)討論各種算法的思想來(lái)源、流程結(jié)構(gòu)、發(fā)展改進(jìn)、參數(shù)設(shè)置和相關(guān)應(yīng)用。內(nèi)容包括緒論以及進(jìn)化計(jì)算、群體智能、人工免疫算法、分布估計(jì)算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊邏輯和多目標(biāo)進(jìn)化算法等。并從工程應(yīng)用及與其他人工智能研究方向相結(jié)合的角度討論人工智能的實(shí)際問(wèn)題及其解決方法。1. 二、教學(xué)內(nèi)容導(dǎo)論（1課時(shí)）（1）計(jì)算智能簡(jiǎn)介2. （2）計(jì)算智能典型方法優(yōu)化理論（2課時(shí)）（1）優(yōu)化問(wèn)題（2）優(yōu)化方法分類a）非約束優(yōu)化b）約束優(yōu)化c）多解問(wèn)題d）多目標(biāo)優(yōu)化3. e）動(dòng)態(tài)優(yōu)化問(wèn)題進(jìn)化計(jì)算(9課時(shí)
2、)(1) 進(jìn)化計(jì)算導(dǎo)論(2) 遺傳算法a) 經(jīng)典遺傳算法b) 交叉、變異c) 控制參數(shù)d) 模式定理與積木塊假設(shè)e) 遺傳算法的變體前沿專題(小生境遺傳算法、約束處理、多目標(biāo)優(yōu)化、動(dòng)態(tài)環(huán)境)f) 應(yīng)用(3) 遺傳編程、進(jìn)化規(guī)劃、進(jìn)化策略(4) 差分進(jìn)化(5) 文化計(jì)算4. 協(xié)同進(jìn)化人工免疫系統(tǒng)(6課時(shí))(1)自然免疫系統(tǒng)a) (2)人工免疫模型克隆選擇模型網(wǎng)絡(luò)理論模型危險(xiǎn)理論5. 免疫優(yōu)化計(jì)算群體智能（3課時(shí)）（1）粒子群優(yōu)化6. （2）蟻群算法多目標(biāo)進(jìn)化算法及應(yīng)用（6課時(shí)）5.1 緒論5.2 主要的多目標(biāo)進(jìn)化算法5.3 多目標(biāo)進(jìn)化算法性能評(píng)價(jià)和問(wèn)題測(cè)試集5.4 多目標(biāo)優(yōu)化的新進(jìn)展7. 應(yīng)用實(shí)例神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（6課時(shí)）（1）人工神經(jīng)元（2）監(jiān)督學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（3）非監(jiān)督學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（4）徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)（5）增強(qiáng)學(xué)習(xí)（6）監(jiān)督學(xué)習(xí)的性能問(wèn)題深度學(xué)習(xí)算法（DeepLearning）（3課時(shí)）分布估計(jì)算法（3課時(shí)）計(jì)算智能算法在各研究方向的應(yīng)用（69課時(shí)）（討論計(jì)算智能算法在每個(gè)研究生的研究方向中的結(jié)合應(yīng)用）三、教材與參考書2、張軍詹志輝計(jì)算智能M.清華大學(xué)出版社北京.2009.11.3、吳微,周春光,梁艷春.智能計(jì)算M.高等教育出版社北京.2009.12.4、段海濱,張祥銀,徐春芳.仿生智能計(jì)算.科學(xué)出版社北京.2011.1.
《計(jì)算智能》授課大綱
