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文档简介

1、计算智能授课大纲课程性质：必修课，3学分，共4854课时（共16周）。一、课程介绍计算智能课程对计算智能领域的主要算法进行介绍，重点讨 论各种算法的思想来源、流程结构、发展改进、参数设置和相关应用。 内容包括绪论以及进化计算、群体智能、人工免疫算法、分布估计算 法、神经网络、模糊逻辑和多目标进化算法等。并从工程应用及与其 他人工智能研究方向相结合的角度讨论人工智能的实际问题及其解 决方法。二、教学内容1. 导论（1课时）（1）计算智能简介（2）计算智能典型方法2. 优化理论（2课时）（1）优化问题（2）优化方法分类a）非约束优化b）约束优化c）多解问题d）多目标优化e）动态优化问题3. 进化计

2、算 (9 课时 )(1)进化计算导论(2)遗传算法a) 经典遗传算法b) 交叉、变异c) 控制参数d) 模式定理与积木块假设e) 遗传算法的变体f) 前沿专题(小生境遗传算法、约束处理、多目标优化、动态环境)g) 应用(3)遗传编程、进化规划、进化策略(4)差分进化(5)文化计算(6)协同进化4. 人工免疫系统(6 课时 )( 1)自然免疫系统( 2)人工免疫模型a) 克隆选择模型b) 网络理论模型c) 危险理论( 3)免疫优化计算5. 群体智能 （3 课时 ）（ 1）粒子群优化（ 2）蚁群算法6. 多目标进化算法及应用（ 6 课时）6.1 绪论6.2 主要的多目标进化算法6.3 多目标进化算法性能评价和问题测试集6.4 多目标优化的新进展6.5 应用实例7. 神经网络 （6 课时 ）（ 1）人工神经元（ 2）监督学习神经网络（ 3）非监督学习神经网络（ 4）径向基函数网络（ 5）增强学习（ 6）监督学习的性能问题8. 深度学习算法（ deep learning）（3 课时）9. 分布估计算法 （3 课时 ）10. 计算智能算法在各研究方向的应用 （69 课时 ）（讨论计算智能算法在每个研究生的研究方向中的结合应用）三、教材与参考书2、张军,詹志辉.计算智能m. 清华大学出版社北京 .2009.11.3、吴微,周春光,梁艳春.智能计算m. 高等教育出版社北京

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