2014-课程大纲（博士）-智能优化算法-朱灿.docVIP

附件7 长沙理工大学 研究生课程教学大纲 （□科学学位 □专业学位） 课程名称 智能优化算法 所在院（所、部） 交通运输学院 学科点或课程组 　　　　　　　 长沙理工大学研究生院制 2014年 8 月 日 研究生教学大纲编制说明 本大纲要求按照规定模板编制。 大纲（电子版）内红色字体为说明内容，编制完成后应删除。 本大纲要求双面打印，在左侧装订。 一、课程基本信息 课程代码： 课程名称：智能优化算法 英文名称：Intelligent optimization algorithm 课程类别：专业基础课 学 时： 32 学　　分： 2 适用对象: 考核方式：（考查） 先修课程：运筹学、matlab 二、课程简介 本课程详细介绍了交通领域内的优化问题建模，介绍了智能优化算法(主要介绍遗传算法)基本思想、算子设计及算法流程，介绍了运用遗传算法求解函数优化问题及TSP、背包问题及最短路径问题等经典组合优化问题。 三、课程性质与教学目的 交通运输工程专业基础课。介绍了交通领域内经典优化模型；介绍了遗传算法的基本思想、算子设计及算法流程；学习该课程使学生掌握优化问题建模基本技巧和优化方法的合理运用，强调学以致用、理论与应用的结合，着力培养学生交通运输领域复杂优化问题建模能力和运用智能算法求解复杂优化问题的能力。 四、教学时数分配 教学环节 教学时数 课程内容 授 课 研讨课 上机与实验 小计 第一章 优化问题概述 2 2 第二章 交通领域经典优化问题模型 12 2 14 DEA模型 2 经典数据拟合模型 2 SVM分类模型 2 SVM回归模型 1 组合优化问题建模技巧 2 集合覆盖问题、选址模型、背包问题 2 网络设计问题（TSP\邮递员问题、最短路径 1 第三章 遗传算法求解函数优化问题 3 2 1 6 基本思想、算子设计、算法流程 2 算例分析 1 第四章 遗传算法求解组合优化问题 4 2 2 8 背包问题 1.5 TSP问题 1.5 最短路径问题 1 考试 2 2 合计 23 6 3 32 五、教学内容及要求 第一章 优化问题概述 目的与要求 了解最优化问题及建模 了解最优化方法概述 教学内容 第一节 最优化问题及建模 主要内容：基本概念、模型构成、建模步骤 基本概念和知识点：线性规划问题、非线性规划问题、凸集、凸函数、凸规划、邻域、（局部、全局）最优解、近似最优解、迭代法、中止条件 第二节 最优化方法概述 主要内容：经典方法、现代方法、算法复杂度分析、NP难问题 第二章 交通领域经典优化问题模型 目的与要求 掌握建模基本思路 掌握交通领域内经典模型(重点) 教学内容 DEA模型建模及应用（多指标投入产出模型） 经典数据拟合模型：（回归模型、logit分类模型） 数据拟合模型（二）：SVM模型 组合优化问题建模技巧，背包问题、集合覆盖问题、选址问题建模 网络设计问题建模：TSP问题、中国邮递员问题、最短路径问题、VRP问题、最大流问题、最小费用最大流问题等 第三章 遗传算法求解函数优化问题 目的与要求 掌握实数编码遗传算法求解函数优化问题基本思想和算法步骤 教学内容 遗传算法基本思想 遗传算子设计：适应度函数、交叉算子、变异算子 参数设计：种群规模、交叉概率、变异概率、中止条件 遗传算法流程 遗传算法求解函数优化问题算例 第四章 遗传算法求解交通领域优化问题 目的与要求 掌握遗传算法求解背包问题、TSP问题、最短路径问题、VRP问题 教学内容 遗传算法求解背包问题 1.1问题描述 1.2编码问题、约束处理 1.3遗传算子设计 1.4算法设计及算例 遗传算法求解TSP问题、最短路径问题 2.1问题描述 2.2编码问题、约束处理 2.3遗传算子设计 2.4算法设计及算例 六、推荐教材和教学参考资源 （一）推荐教材 1．智能优化算法及其应用.王凌.清华大学出版社.2004 （二）阅读书目 1.《运筹学教程》（第四版）.运筹学教材编写组.清华大学出版社.2014. 2.支持向量机导论.李国正等译.电子工业出版社.2004年 3.数学规划与组合优化.姚恩瑜，何勇，陈仕平编著，浙江大学出版社，2001 （三）阅读期刊文章 （四）学习网站 （五）其它 七、其他说明 大纲编制人： 朱灿 编制日期： 大纲审定人(学科负责人)： 审定日期：