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附件5-1
ADDINCNKISM.UserStyle《最优化方法》课程教学大纲
(理论课程·2023版)
一、课程基本信息
课程号
0923D06014
开课单位
数学与信息科学学院
课程名称
(中文)最优化方法
(英文)OptimizationMethods
课程性质
选修
考核类型
考试
课程学分
2
课程学时
34
课程类别
学科基础课程(学科拓展课)
先修课程
高等数学
适用专业(类)
数据科学与大数据
二、课程描述及目标
(一)课程简介
《最优化方法》是数据科学与大数据专业本科生的学科基础课。本课程以定量分析为主,将工程问题和数学思想相结合,通过建模、检验和求解数学模型,解决实际问题中的最优决策方案。本课程的主要内容包括线性规划、整数规划、无约束优化问题、动态规划等与工程领域密切相关的基本模型、方法和应用。课堂教学的重点是优化问题的基本原理、优化的基本方法和数值方法。
通过本课程学习,使学生对本专业的知识体系能够应用于解决实际问题,引导学生如何把理论知识应用于解决实际问题中。本课程也将对学生进行初步的科学研究训练引导,介绍最前沿的优化方法技术,使学生能够与时俱进。
(二)课程目标
本课程的目的是使学生理解最优化理论与方法的基本概念,掌握最优化的基本理论和常见的优化算法,为学习后继课程和解决实际问题打下扎实的基础,培养学生分析问题和解决问题的能力。
课程目标CG1:掌握最优化方法的基本原理和常用方法,培养最优化的思想与意识,并建立解决实际问题中寻找最优解的能力;
课程目标CG2:培养数学模型解决问题的能力,建立数学问题与实际问题之间的联系,确立解决实际问题的思维方式;
课程目标CG3:培养知识的应用、融会贯通能力,能够融合数学基础知识和计算机基础知识来解决一个实际应用问题,达到学以致用。
课程目标CG4:培养优化的理念,能够在生活和工作中优化配置资源、优化问题实施方案。
三、课程目标对毕业要求的支撑关系
毕业要求指标点
课程目标
权重
1-1:数理统计基础知识
课程目标CG1
0.3
2-2:数据科学实践能力
课程目标CG1
课程目标CG2
0.3
2-6:组织协调能力
课程目标CG3
课程目标CG4
0.2
3-4:专业素养
课程目标CG4
0.2
四、教学方式与方法
教学方式:课堂讲授、课堂讨论结合进行。
教学方法:理论与实际问题相结合,侧重知识的实际背景和问题,注重知识构成及演进思路;通过案例教学解释抽象知识。线上线下混合教学方法。以线上发布任务,历经线上小组讨论、线下成果展示等教学过程,进一步提升学生们的综合能力与素质。
五、教学重点与难点
1.教学重点
线性规划的单纯性法、对偶问题;
无约束最优化问题的一般算法及一维有哪些信誉好的足球投注网站
求无约束最优化数值解的最速下降法、共轭梯度法、Newton法、拟Newton法、直接法;
2.教学难点
无约束最优化问题的一般算法及一维有哪些信誉好的足球投注网站
求无约束最优化数值解的最速下降法、Newton法、拟Newton法;
六、教学内容、基本要求与学时分配
序号
教学内容
基本要求
学时
教学
方式
对应课程目标
1
第1章绪论
回忆与本课程相关的数学分析中的基本知识;掌握基本概念。
2
学生回忆;
课堂教学
课程目标CG1
2
第2章线性规划
掌握线性规划的基本概念、单纯形法求解、对偶问题;
能够对线性规划进行灵敏度分析;
掌握整数线性规划。
10
课堂教学;
结组讨论;
课后练习
课程目标CG1
课程目标CG4
3
第3章无约束最优化一般算法及一维有哪些信誉好的足球投注网站
掌握无约束最优化问题的一般算法和最优性条件;
掌握一维有哪些信誉好的足球投注网站算法求最优解;
能分析下降算法的全局收敛性。
10
课堂教学;
结组讨论;
课后练习
课程目标CG1
课程目标CG2
课程目标CG3
4
第4章无约束最优化数值算法
掌握最速下降法、共轭梯度法、Newton法、直接法等数值算法。
8
课前预习;课堂讨论
课程目标CG1
课程目标CG2
课程目标CG4
5
第5章约束优化数值算法
了解约束优化问题的最优性条件;了解罚函数法与乘子法求最优。
2
课堂教学;
结组讨论;
课后练习
课程目标CG1
课程目标CG2
课程目标CG3
6
第6章现代优化算法简介
了解组合优化问题、启发式算法简介、模拟退火算法、遗传算法
2
课堂教学;
结组讨论;
课后练习
课程目标CG1
课程目标CG2
课程目标CG3
合计
34
七、学业评价和课程考核
1.考核类型:?考试?考查
2.考核方式:?开卷?闭卷?项目报告?课程论文
?其它:(填写具体考核方式)
3.成绩评定:
考核
依据
建议分值
(百分比)
考核/评价细则
对应课程目标
过程考核
30%
出勤
30
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