智能优化算法及其应用教学大纲.doc

《智能优化算法及其应用》一、课程基本情况
二、课程内容简介
三、课程教学大纲绪论
1.1算法内部改进策略
4. 2算法外部改进策略
5并行模拟退火算法
6模拟退火算法的应用
6. 1基于SA的控制器整定
6. 2基于SA的数字微分器设计
6. 3基于SA的复杂优化及状态生产函数研究
6. 4基于SA的TSP研究及软件演示第2章遗传算法
1遗传算法简介
2遗传算法理论
2. 1模示定理
2. 2隐含并行性
2.3遗传算法的马氏链描述
2. 4遗传算法的收敛性
3遗传算法的设计
2. 3. 1
2. 3. 2
2. 3. 3
2. 3.4
2. 3. 5
2. 3. 6算法终止准则
3. 7算法参数选取
2.4遗传算法的改进
2.5并行遗传算法
2.6遗传算法的应用
2. 6. 1基于GA的系统辨识
2. 6. 2基于GA的TSP研究与软件演示
2. 6. 3基于GA的生产调度
第3章禁忌搜索算法
3.1引言
3. 1. 1禁忌搜索示例
3. 1.2禁忌搜索机制
3.2禁忌搜索算法流程
3.3禁忌搜索的收敛性
3.4禁忌搜索的设计
3. 4. 1初始化
3.4.2状态产生函数
3. 4. 3候选解选择
4. 5禁忌表
3. 4. 6藐视准则
3.4.7集中搜索和分散搜索
3.4.8终止准则
3. 6基于混合优化策略的神经网络结构学习研究
6. 3. 7基于混合策略的光学仪器设计研究
第7章总结
1仿真优化及其关键问题
7.2计算智能的发展性研究问题
四、课程实践环节
五、课程知识单元与知识点
I0AA1：绪论
•智能优化
•启发式算法
•邻域搜索
•函数优化、组合优化
■复杂性
I0AA2：模拟退火算法
•模拟退火
•重要性采样、概率突跳•状态产生函数。