《計算智能》課程教學(xué)大綱

1、計算智能課程教學(xué)大綱課程名稱計算智能課程編碼131520022課程類型（學(xué)院內(nèi)）跨專業(yè)課程適用范圍信息與計算科學(xué)學(xué)分數(shù)2先修課程程序設(shè)計語言、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)學(xué)時數(shù)32其中實驗學(xué)時其中實踐學(xué)時考核方式考查制定單位數(shù)學(xué)與信息科學(xué)學(xué)院執(zhí)筆者 審核者一、教學(xué)大綱說明（一）課程的性質(zhì)、地位、作用和任務(wù)“計算智能”是以生物進化的觀點認識和模擬智能的一門學(xué)科，該課程的內(nèi)容在實際工程中有廣泛的。本課程的系統(tǒng)地講授計算智能的有關(guān)理論、技術(shù)及其主要應(yīng)用，并給學(xué)生們?nèi)娴亟榻B計算智能研究的前沿領(lǐng)域與最新進展。通過本課程的學(xué)習(xí)，要求學(xué)生系統(tǒng)地掌握計算機智能的基本內(nèi)容與方法，了解計算智能的主要應(yīng)用領(lǐng)域。“計算智能”作為信息與

2、計算科學(xué)等專業(yè)的專業(yè)選修課，要求學(xué)生能夠做到為實際應(yīng)用設(shè)計并實現(xiàn)相應(yīng)的算法。（二）課程的教學(xué)目的和要求本課程的主要目的是學(xué)生應(yīng)用計算機智能解決實際問題的能力，對學(xué)生要求如下：了解各種算法的思想來源、流程結(jié)構(gòu)、發(fā)展改進、參數(shù)設(shè)置和相關(guān)應(yīng)用，主要內(nèi)容包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊邏輯、遺傳算法、蟻群優(yōu)化算法、粒子群優(yōu)化算法、免疫算法、分布估計算法、Memetic算法、模擬退火算法和禁忌搜索算法等計算智能領(lǐng)域的典型算法。另一方面，本課程的學(xué)習(xí)過程也是復(fù)雜程序設(shè)計的訓(xùn)練過程，要求學(xué)生編寫程序?qū)崿F(xiàn)各算法。具體要求如下：了解：“計算智能”的基本概念和術(shù)語，計算智能的起源、現(xiàn)狀、發(fā)展及應(yīng)用；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊邏輯、遺傳算法

3、、蟻群優(yōu)化算法、粒子群優(yōu)化算法、免疫算法、分布估計算法、Memetic算法、模擬退火算法和禁忌搜索算法等算法的起源、研究現(xiàn)狀；理解：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊邏輯、遺傳算法、蟻群優(yōu)化算法、粒子群優(yōu)化算法、免疫算法、分布估計算法、Memetic算法、模擬退火算法和禁忌搜索算法等算法的原理和參數(shù)選擇；掌握：各算法的流程與應(yīng)用實例，學(xué)會用程序設(shè)計語言實現(xiàn)上述算法。（三）課程教學(xué)方法和手段本課程80%為教學(xué)部分，20%為學(xué)生自學(xué)部分。教學(xué)部分又分為課堂講授及練習(xí)兩部分。課堂講授以多媒體教學(xué)為主，練習(xí)則由教師布置若干任務(wù)，通過習(xí)題課或?qū)W生獨立完成。計算智能通過大量的圖表示例對每個算法進行說明和介紹，讓讀者不但能夠快

4、速理解算法內(nèi)容，而且能夠加深對算法的印象。（四）課程與其它課程的聯(lián)系本課程要求學(xué)生具備一定的數(shù)學(xué)及程序設(shè)計能力，因此學(xué)生至少應(yīng)先修“高等數(shù)學(xué)”、“計算機基礎(chǔ)與算法”及“人工智能基礎(chǔ)”等課程。通過對“計算智能”的學(xué)習(xí)，將來為“模式識別”、“數(shù)據(jù)挖掘”等后續(xù)課程作必要的鋪墊。（五）教材與參考書教材：計算智能，張軍，清華大學(xué)出版社 2009教學(xué)參考書：計算智能，夏定純，科學(xué)出版社，2008二、課程的教學(xué)內(nèi)容、重點和難點第一章 緒論內(nèi)容：“計算智能”的基本概念和術(shù)語，計算智能的起源、現(xiàn)狀、發(fā)展及應(yīng)用；重點：計算智能產(chǎn)生的背景及其應(yīng)用領(lǐng)域；難點：計算智能產(chǎn)生的背景及其應(yīng)用領(lǐng)域；第二章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容：神經(jīng)

5、網(wǎng)絡(luò)的思想，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展歷程，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究現(xiàn)狀，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的流程，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用實例；重點：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的思想，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的流程，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用實例；難點：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的流程，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用實例。第三章 模糊邏輯內(nèi)容：模糊邏輯相關(guān)定義，模糊邏輯的研究現(xiàn)狀，模糊邏輯的應(yīng)用實例；重點：模糊邏輯相關(guān)定義，模糊邏輯相關(guān)定義的應(yīng)用實例；難點：模糊邏輯的應(yīng)用實例。第四章 遺傳算法內(nèi)容：遺傳算法的起源，遺傳算法的發(fā)展歷程，遺傳算法的研究現(xiàn)狀，遺傳算法算法的流程，遺傳算法的參數(shù)選擇，遺傳算法的應(yīng)用實例；重點：遺傳算法算法的流程，遺傳算法的參數(shù)選擇，遺傳算法的應(yīng)用實例；難點：遺傳算法的參數(shù)選擇，遺傳算法的應(yīng)

6、用實例第五章 蟻群優(yōu)化算法內(nèi)容：蟻群優(yōu)化算法的起源，蟻群優(yōu)化算法的發(fā)展歷程，蟻群優(yōu)化算法的研究現(xiàn)狀，蟻群優(yōu)化算法算法的流程，蟻群優(yōu)化算法的參數(shù)選擇，蟻群優(yōu)化算法的應(yīng)用實例；重點：蟻群優(yōu)化算法的流程，蟻群優(yōu)化算法的參數(shù)選擇，蟻群優(yōu)化算法的應(yīng)用實例；難點：蟻群優(yōu)化算法的參數(shù)選擇，蟻群優(yōu)化算法的應(yīng)用實例第六章 粒子群優(yōu)化算法內(nèi)容：粒子群優(yōu)化算法的起源，粒子群優(yōu)化算法的發(fā)展歷程，粒子群優(yōu)化算法的研究現(xiàn)狀，粒子群優(yōu)化算法的流程，粒子群優(yōu)化算法的參數(shù)選擇，粒子群優(yōu)化算法的應(yīng)用實例；重點：粒子群優(yōu)化算法的流程，粒子群優(yōu)化算法的參數(shù)選擇，粒子群優(yōu)化算法的應(yīng)用實例；難點：粒子群優(yōu)化算法的參數(shù)選擇，粒子群優(yōu)化算法

7、的應(yīng)用實例第七章 免疫算法內(nèi)容：免疫算法的定義，免疫算法算法的流程，免疫算法的應(yīng)用實例；重點：免疫算法算法的流程，免疫算法的應(yīng)用實例；難點：免疫算法算法的流程，免疫算法的應(yīng)用實例；第八章 分布估計算法內(nèi)容：分布估計算法定義，分布估計算法的流程，分布估計算法應(yīng)用實例；重點：分布估計算法的流程，分布估計算法應(yīng)用實例；難點：分布估計算法應(yīng)用實例；第九章 Memetic算法內(nèi)容：Memetic算法的起源，Memetic算法的發(fā)展歷程，Memetic算法的研究現(xiàn)狀，Memetic算法流程，Memetic算法的應(yīng)用實例；重點：Memetic算法流程，Memetic算法的應(yīng)用實例；難點：Memetic算法流程，Memetic算法的應(yīng)用實例；第十章 模擬退火與禁忌搜索內(nèi)容：模擬退火與禁忌搜索發(fā)展歷程，模擬退火與禁忌搜索研究現(xiàn)狀，模擬退火與禁忌搜索的流程，模擬退火與禁忌搜索的應(yīng)用實例；重點：模擬退火與禁忌搜索的應(yīng)用實例；難點：模擬退火與禁忌搜索的應(yīng)用實例；三、學(xué)時分配教學(xué)內(nèi)容各教學(xué)環(huán)節(jié)學(xué)時分配采用何種多媒體教學(xué)手段章節(jié)主要內(nèi)容學(xué)時分配講授實驗討論習(xí)題實踐其它1計算智能緒論22CAI課件，電腦演示2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)44CAI課件，電腦演示3模糊邏輯44CAI課件，電腦演示4遺傳算法44CAI課件，電腦演示5蟻群優(yōu)化算法44CAI課