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文档简介

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）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)（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1、Andries.P.Engelbrecht著，谭营译.计算智能导论M.清华大学出版社北京.2010.6.2、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
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