1前言-課程總體安排

一.課程教學目的專業(yè)背景智能制造工程專業(yè)作為人工智能的典型交叉學科，涉及到機械工程、控制工程、電子技術、計算機網(wǎng)絡、嵌入式技術和人工智能技術等，學生需要具有扎實的數(shù)學和物理基礎，同時要具有較強的學習能力和動手實踐能力。這不但對教師的教學模式和講授水平提出了挑戰(zhàn)，也對學生的理解和學習能力提出了考驗。項目式教學的出現(xiàn)突破傳統(tǒng)的課堂教學范式，突破“以教師為中心、以課本為中心、以課堂為中心”，實現(xiàn)了以“教”為中心，向以“學”為中心的轉化，實現(xiàn)了理論與實踐的一體化，實現(xiàn)了學用的統(tǒng)一，實現(xiàn)了學生專業(yè)知識、業(yè)務技能、方法能力等職業(yè)素質(zhì)的綜合培養(yǎng)，既可以保證學生動手能力的培養(yǎng)，也可以保證學生可持續(xù)發(fā)展能力的培養(yǎng)，是實現(xiàn)教育目標的重要手段。一.課程教學目的本課程的教學目的通過將智能決策技術等相關知識點與技術，穿插到一個完整項目中，照應教材的章節(jié)順序，知識由淺入深，并結合算法到應用案例中，實現(xiàn)項目式教學與課程教學的精準契合。教師在講解相關理論知識時候，學生的學習點不單獨局限在公式理論的學習，更能結合研究實驗案例進行動手操作。這不僅充分保證項目式教學效果的最大化，也為提升課堂教學質(zhì)量進行一次有益的探索和實踐，真正做到“以項目為主線、教師為引導、學生為主體”,充分發(fā)揮學生與教師不同角色的各自的作用，為探索新的教學模式改革提供一定借鑒。二.主要教學內(nèi)容本課程的教學內(nèi)容共分為3大部分，共計10章，并包含4個實驗項目。全部課程共40課時，其中基礎教學20課時、項目實驗20課時。第一部分：智能決策基礎，介紹了制造數(shù)據(jù)感知基礎與原理和制造數(shù)據(jù)分析與原理，包含2~3章；第二部分：智能決策方法，按照人工智能的主要三大學派來分別介紹人工智能算法在智能決策中的應用，并將各類智能決策方法的結果統(tǒng)一起來，構建起系統(tǒng)的綜合評價體系，包含4~7章；第三部分：智能決策應用，主要針對制造過程中的決策問題并結合案例進行講解說明，包含8~10章4個實驗：認知研究、人機協(xié)作裝配研究、AGV線路規(guī)劃研究、任務排程計劃研究二.主要教學內(nèi)容基礎教學的每章節(jié)內(nèi)容第1章介紹智能制造與智能決策第2章介紹制造數(shù)據(jù)感知基礎與原理第3章介紹制造數(shù)據(jù)分析基礎與原理第4章介紹統(tǒng)計推理第5章介紹生物進化與群智能第6章介紹人工神經(jīng)網(wǎng)絡第7章介紹智能決策綜合評價第8章介紹設備級決策應用第9章介紹產(chǎn)線級別決策第10章介紹系統(tǒng)級決策三.主要實驗項目內(nèi)容主要實驗項目內(nèi)容——4個實驗1車間是制造活動的執(zhí)行主體，也是各類信息數(shù)據(jù)流的交匯點，實現(xiàn)車間生產(chǎn)智能化是智能制造的必經(jīng)之路。本項目立足于當前智能制造和人工智能的時代背景，依托241智能教學實驗室平臺，創(chuàng)新性的開發(fā)了一整套集教學、實驗、項目、操作實戰(zhàn)于一體的微型智能車間及教學實驗平臺。1圍繞智能生產(chǎn)中面臨的常見問題，平臺進行針對性教學實訓場景定制并集成了：個性化定制、人機協(xié)作裝配、智能調(diào)度與路徑規(guī)劃、生產(chǎn)管控與任務排程等課程研究內(nèi)容，為學生和指導老師提供簡單易用的教、學、練、測、評、管等管理功能。三.主要實驗項目內(nèi)容主要教學內(nèi)容——4個實驗1教學實驗平臺將工業(yè)界實戰(zhàn)項目劃分成獨立的研究內(nèi)容，并引入到課堂教學中，知識點層層深入研究，培養(yǎng)學生自主學習與知識綜合應用能力，分發(fā)揮項目式教學的優(yōu)勢，助力教學質(zhì)量升級1本項目分為四個研究內(nèi)容：認知研究、人機協(xié)作裝配研究、AGV線路規(guī)劃研究、任務排程計劃研究，各個部分之間層層遞進。三.主要實驗項目內(nèi)容實驗1：認知研究1通過“認知研究”，讓學生熟悉產(chǎn)線的裝配流程，并體驗各類機械臂以及AGV的運行操作，溫習教材中學習的各類通信方式及通信協(xié)議，對教學實驗室平臺的各類功能初步學習；1本實驗以微型車輛裝配產(chǎn)線為應用背景，使用Dobot-CR5機械臂完成車輛的自動裝配，并呼叫AGV運輸車下料，模擬自動化產(chǎn)線的裝配流程，目的在于通過演示與觀看的方式對機械臂和AGV有初步認識。三.主要實驗項目內(nèi)容實驗2：人機協(xié)作裝配研究1通過“人機協(xié)作裝配研究”，讓學生體驗配合機械臂完成汽車模型的裝配方案，講授人機協(xié)作這一新興的工作模式，并學習機械臂編程，熟悉機械臂控制軟件，完成人機協(xié)作任務設計方案；1本研究結合人機協(xié)作這一新興的工作模式，通過讓學生配合機械臂完成汽車模型的人機協(xié)作裝配方案，體驗人機協(xié)作裝配與傳統(tǒng)裝配的區(qū)別，了解人機協(xié)作的基本內(nèi)容和方案設計。三.主要實驗項目內(nèi)容實驗3：AGV線路規(guī)劃研究1通過“AGV線路規(guī)劃研究”，學習針對個性化定制問題的AGV線路規(guī)劃，溫習教材中第5章生物進化與群智能、第9章產(chǎn)線級別決策等內(nèi)容，學生利用各類智能算法完成對AGV的路徑智能規(guī)劃；1本實驗針對傳統(tǒng)制造產(chǎn)線在新形勢下制造能力的不足，研究新一代智能制造產(chǎn)線的關鍵技術。針對高效柔性的進行多品種小批量訂單的生產(chǎn)研究。本實驗提出利用遺傳算法解決面對AGV線路規(guī)劃的優(yōu)化。三.主要實驗項目內(nèi)容實驗4：任務排程計劃研究1通過“任務排程計劃研究”，完整的串聯(lián)前面的研究內(nèi)容，學習針對特定任務的排程與智能調(diào)度，實現(xiàn)機械臂控制、系統(tǒng)下發(fā)任務訂單、AGV線路規(guī)劃調(diào)度為一體的整體研究。并溫習教材中第7章智能決策綜合評價、第10章系統(tǒng)級決策等內(nèi)容，最終完成本項目的全部研究內(nèi)容學習。1對于柔性車間，任務的動態(tài)排程十分重要，根據(jù)最優(yōu)解安排任務可以節(jié)約大量時間。本次實驗意在讓學生體會智能制造過程中任務排程的過程。四.主要教學內(nèi)容與項目的關系課程主要內(nèi)容課程系統(tǒng)地介紹智能決策的概念和方法，吸收了智能制造、人工智能、運籌學、數(shù)據(jù)科學、管理科學等方面的研究成果，綜合地探索智能制造過程的科學決策的性質(zhì)和規(guī)律。課程共分為3大部分，共計10章，并包含4個實驗，課程的講授學習和實驗項目可以按照研究內(nèi)容先后順序交叉進行，其各部分間的關系的如下：主要內(nèi)容與項目的關系第一部分智能決策基礎第2章制造數(shù)據(jù)感知基與原理—項目初步學習與認知階段（實驗1：認知研究）第3章制造數(shù)據(jù)分析基礎與原理—項目初步學習與認知階段（實驗1：認知研究）第三部分智能決策應用第8章設備級決策—動手實操與互動體驗階段（試驗2：人機協(xié)作裝配研究）第9章產(chǎn)線級決策—研究方案改進與優(yōu)化段（試驗3：AGV線路規(guī)劃研究）第10章系統(tǒng)級決策—知識點與技術綜合應用階段（試驗4：任務排程計劃研究）四.主要教學內(nèi)容與項目的關系1主要內(nèi)容第一章：緒論智能制造技術概述及決策問題綜述1第一部分：智能決策基礎第2章制造數(shù)據(jù)感知基與原理第3章制造數(shù)據(jù)分析基礎與原理項目初步學習與認知階段實驗1：認知研究—熟悉產(chǎn)線的裝配流程，并體驗各類機械臂的運行操作，溫習教材中學習的各類通信方式及協(xié)議，對教學實驗室平臺的各類功能初步學習四.主要教學內(nèi)容與項目的關系1主要內(nèi)容第二部分：智能決策方法第4章統(tǒng)計推理第5章生物進化與群智能第6章人工神經(jīng)網(wǎng)絡第7章智能決策綜合評價基礎知識與理論學習階段其作為項目涉及的基礎理論知識的學習準備階段，為實驗2、實驗3、實驗4，提供知識準備。四.主要教學內(nèi)容與項目的關系1主要內(nèi)容第三部分智能決策應用第8章設備級決策動手實操與互動體驗階段實驗2：人機協(xié)作裝配研究—通過本研究了解人機協(xié)作的基本概念，掌握裝配任務的人機協(xié)作方案設計方法，熟悉軟件操作第9章產(chǎn)線級決策研究方案改進與優(yōu)化段實驗3：AGV線路規(guī)劃研究—結合智能決策方法部分的理論知識，通過本研究可以熟悉線路規(guī)劃概念，掌握遺傳算法在生產(chǎn)調(diào)度中的應用，學習編寫智能決策算法。第10章系統(tǒng)級決策知識點與技術綜合應用階段實驗4：任務排程計劃研究—通過本研究熟悉任務排程概念，進一步加深算法學習，結合物料需求和具體生產(chǎn)任務訂單深入應用算法進行任務排程調(diào)度。四.主要教學內(nèi)容與項目的關系第1部分：智能決策基礎制造過程中數(shù)據(jù)感知與分析是智能決策的基礎，該部分將其分解為兩章分進行詳細闡述，包括第2章制造數(shù)據(jù)感知基礎與原理和第3章制造數(shù)據(jù)分析與原理；對應項目初步學習與認知階段，實驗1：認知研究。制造數(shù)據(jù)感知基礎與原理主要任務是解決制造過程中來自“人—機—料—法—環(huán)”的數(shù)據(jù)采集與傳輸問題。制造數(shù)據(jù)分析是進行智能決策的關鍵步驟，可以更快捷、清楚地分析事物間的聯(lián)系，為我們觀察分析事物提供全新視角。111四.主要教學內(nèi)容與項目的關系第2部分：智能決策方法介紹人工智能三大學派在智能決策中的應用，包括第4章、第5章、第6章，將各類智能決策方法的結果統(tǒng)一起來，通過第7章構建起系統(tǒng)的綜合評價體系；對應基礎知識與理論學習階段，其作為項目涉及的基礎理論知識的學習準備階段。人工智能三大學派符號學派：第4章統(tǒng)計推理4.1貝葉斯決策4.2馬爾科夫決策4.3k近鄰4.4決策樹行為主義學派：第5章生物進化與群智能5.1遺傳算法5.2粒子群算法5.3蟻群算法聯(lián)結學派：第6章人工神經(jīng)網(wǎng)絡：6.1前饋神經(jīng)網(wǎng)絡6.2卷積神經(jīng)網(wǎng)絡6.3長短期記憶網(wǎng)絡6.4強化學習6.5遷移學習1第7章智能決策綜合評價7.1權重系數(shù)法7.2層次分析法7.3Topsis法7.4動態(tài)加權綜合法7.5灰色關聯(lián)綜合法四.主要教學內(nèi)容與項目的關系第3部分：智能決策應用針對制造過程中的決策問題并結合案例進行講解說明；其中第8章，對應動手實操與互動體驗階段，實驗2：人機協(xié)作裝配研究；其中第9章，對應研究方案改進與優(yōu)化階段，實驗3：AGV線路規(guī)劃研究；其中第10章，對應