一、课程名称
1.中文名称：智能优化算法及编程
2.英文名称：Intelligent optimization algorithm and programming
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二、课程概况
课程类别：专业学位课? ?????学时数：32? ?????????????学分数：2
适用专业：交通运输规划与管理/交通运输? ? ??考核方式：笔试
开课学期：第一学期?????????? 开课单位：文理江苏竞彩足球
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三、大纲编写人：蒋开明、朱小林
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四、教学目的及要求：
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通过本课程的学习，要求学生系统地掌握智能算法的基本内容、基本原理和应用范畴。较系统地学习神经网络算法、支撑向量机、遗传算法和粒子群算法的主要内容。对常用算法能进行数值模拟，通过实验对MatLab在计算智能中的应用能有较深入的了解，对所学内容中的主要算法能进行数值模拟。
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五、课程主要内容、教学安排及预修课程：
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第一章 预备知识???????????????????????? ???????????????6学时
1. 1 多元函数与超曲面
1. 2 求函数最值
1. 3 向量范数
1. 4 随机数的生成
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第二章 人工神经网络???????????????? ???????????????????6学时
2．1 多层前向网
2．2 径向基函数
2．3 回归神经网络
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第三章 支撑向量机?????????????????? ???????????????????6学时
3．1 最优分离超平面
3．2 支撑向量机
3．3 SVM学习算法
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第四章 遗传算法?????????????????? ??????????????????????8学时
4．1 简单遗传算法
4．2 个体与种群
4．3 遗传算子
4．4 模式
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第五章 粒子群算法????????????????????????????????????? ?6学时
5．1 基本粒子群算法
5．2 带惯性权重和收缩因子的粒子群算法
5．3 改进粒子群算法
5．4 应用算例
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预修课程：
离散数学、高等数学、程序设计
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六、课程使用教材：
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1. 褚蕾蕾等编著，《计算智能的数学基础》，科学出版社，2002.9
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七、课程主要参考资料：
1. 杨淑莹，张桦. 群体智能与仿生计算----Matlab技术实现，电子工业出版社，??
?? 2012
2. 刘衍民，牛奔. 新型粒子群算法理论与实践，科学出版社，2012
3. 玄光男，程润伟著；于歆杰，周根贵译.遗传算法与工程优化，清华大学出版
?? 社，2003(2009重印)
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八、课程教学手段：
教室要求：多媒体教室
课件来源：自制(朱小林、蒋开明)
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九、实验手段：
利用Matlab实现本课程中算法的数值模拟。
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