文档介绍：天津大学研究生课程简介
课程名称
智能计算方法
课程编号
B203G007
英文名称
Intelligent Calculation Algorithms
授课教师姓名
杨挺
授课教师职称
副教授
开课单位
自动化学院
开课学期
学时
40
学分
2
授课方式(讲授或讨论以及各授课方式的学时安排)
教师引导+学生分段自学+学生主讲+讨论答疑
课程内容简介
本课程所学习的智能计算方法是以数学为基础,用于解决各种工程问题优化解的应用技术。本课程将最新发展的智能计算方法及其混合优化策略有机结合,以推动和指导在校师生在该领域的研究和对其应用有效解决实际工程问题。
本课程要求学生掌握最新发展的智能优化算法,包括各算法的基本思想和步骤、稳定性和收敛性判定、算法关键参数和操作设计方法、以及算法在解决实际问题的应用。通过本课程学习使学生掌握有效智能优化算法并可在今后科研中灵活运用。
考核方式(闭卷考试、开卷考试或文献综述等)
作业(30%)+课程论文(70%)
教材
1. 王凌,智能优化算法及其应用,清华大学出版社& Springer(施普林格出版社),北京,
主要参考书目及文献
,现代智能算法理论及应用,科学出版社,北京,2005
, Mitsuo(著),于歆杰(译), ic algorithms and engineering optimization(遗传算法与工程优化),清华大学出版社,北京,2004
、朱刚、宁爱兵,蚁群优化算法,科学出版社,北京,2008
注:教材与参考书目的录入格式为作者名,书名,出版单位,出版时间。
课程教学大纲
章节序号
章节名称
内容要点
学时安排
授课方式
课堂讲授
其它
(请注明)
1
智能计算方法概述
优化问题定义和分类、优化算法概念及其分类、计算复杂性与NP完全问题
8
讲授
2
模拟退火算法
模拟退火算法基本思想和步骤、模拟退火算法收敛性、算法关键参数和操作设计
6
讲授
3
遗传算法
基本思想和步骤、马式链描述和收敛性、算法关键参数和操作设计
6
讲授
4
禁忌搜索算法
基本思想和步骤、收敛性、算法关键参数和操作设计
6
讲授
5
神经网络优化算法
神经网络简介、Hopfield反馈网络、混沌动态策略、稳定性和收敛性
6
讲授
6
混合优化算法及其应用
模拟退火-单纯形算法及其应用,混合策略的TSP研究,混合策略加工调度研究
8
讲授+课堂讨论
课程负责人:
年月日
Course Introduction
Course
Intelligent Calculation Algorithms
Course code
B203G007
Teacher’s name
Yang Ting
Title
Associate Professor
School
College of Automation
Semester
Hours
40
Credit
2
Teaching method
Teacher Garding+Self-learning+Speeching+Discution
Course Intro