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《计算智能》授课大纲--第1页
《计算智能》授课大纲
348-5416)
课程性质：必修课，学分，共课时(共周。
、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。
、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
《计算智能》授课大纲--第1页
《计算智能》授课大纲--第2页
e)动态优化问题
3.进化计算(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
⑷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
《计算智能》授课大纲--第2页
《计算智能》授课大纲--第3页
（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
6.6
多目标进化算法及应用（课时）
5.1绪论
5.2主要的多目标进化算法
5.3多目标进化算法性能评价和问题测试集
5.4多目标优化的新进展
5.5应用实例
7.神经网络（6课时）
人工神经元
监督学习神经网络
非监督学习神经网络
径向基函数网络
增强学习
监督学习的性能问题
8.DeePLearning）3
深度学习算法（（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（6~9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）
《计算智能
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