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文檔簡介

1、計算智能授課大綱課程性質(zhì)：必修課, 3 學分,共 4854課時（共 16 周；一、課程介紹運算智能課程對運算智能領(lǐng)域的主要算法進行介紹,重點討 論各種算法的思想來源、 流程結(jié)構(gòu)、進展改進、參數(shù)設置和相關(guān)應用；內(nèi)容包括緒論以及進化運算、群體智能、人工免疫算法、分布估運算法、神經(jīng)網(wǎng)絡、 模糊規(guī)律和多目標進化算法等；并從工程應用及與其他人工智能爭辯方向相結(jié)合的角度爭辯人工智能的實際問題及其解決方法；二、教學內(nèi)容 1. 導論 1 課時 （1）運算智能簡介（2）運算智能典型方法2. 優(yōu)化理論 2 課時 （1）優(yōu)化問題（2）優(yōu)化方法分類a 非約束優(yōu)化 b 約束優(yōu)化 c 多解問題 d 多目標優(yōu)化 e 動態(tài)優(yōu)

2、化問題3. 進化運算 9 課時 1進化運算導論 2遺傳算法 a 經(jīng)典遺傳算法 b 交叉、變異 c 把握參數(shù) d 模式定理與積木塊假設 e 遺傳算法的變體 f 前沿專題（小生境遺傳算法、約束處理、多目標優(yōu)化、動態(tài)環(huán) 境）g 應用 3遺傳編程、進化規(guī)劃、進化策略 4差分進化 5文化運算 6協(xié)同進化 4. 人工免疫系統(tǒng) 6 課時 （1）自然免疫系統(tǒng)（2）人工免疫模型a 克隆選擇模型 b 網(wǎng)絡理論模型 c 危險理論（3）免疫優(yōu)化運算5. 群體智能 3 課時 （1）粒子群優(yōu)化（2）蟻群算法6. 多目標進化算法及應用（6 課時）5.1 緒論 5.2 主要的多目標進化算法 5.3 多目標進化算法性能評判和問題測試集 5.4 多目標優(yōu)化的新進展 5.5 應用實例 7. 神經(jīng)網(wǎng)絡 6 課時 （1）人工神經(jīng)元（2）監(jiān)督學習神經(jīng)網(wǎng)絡（3）非監(jiān)督學習神經(jīng)網(wǎng)絡（4）徑向基函數(shù)網(wǎng)絡（5）增強學習（6）監(jiān)督學習的性能問題8. 深度學習算法（ Deep Learning）（ 3 課時）9. 分布估運算法 3 課時 10. 運算智能算法在各爭辯方向的應用 69 課時 （爭辯運算智能算法在每個爭辯生的爭辯方向中的結(jié)合應用）三、教材與參考書2、張軍 ,詹志輝 .運算智能 M. 清華高校出版社 北京.2022.11. 3、吳微 ,周春光 ,梁艷春 .智能運算 M. 高等訓練出版社 北京.2022

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