课程名称：智能优化方法

英文名称：Intelligent Optimization Methods

学    时：40学时

学    分：2学分

适用对象或学科：全校研究生

内容简介：

优化技术是一种以数学为基础，用于求解各种工程问题优化解的应用技术。作为一个重要的科学分支，它一直受到人们的广泛重视，并在诸多工程领域得到迅速推广和应用，如系统控制、模式识别、生产调度、系统建模、VLSI技术等。鉴于实际工程问题的复杂性、约束性、非线性、多极值、建模困难等特点，寻求一种适合于大规模并行且具有智能特征的算法已成为有关学科的一个主要研究目标和引人注目的研究方向。

20世纪80年代以来，一些新颖的优化算法，如人工神经网络、遗传算法、模拟退火、蚁群算法等，通过模拟获揭示某些自然现象获过程而得到发展，其思想和内容涉及数学、物理学、生物进化、人工智能、神经科学和统计力学等方面，为解决复杂问题提供了新的思路和手段。这些算法独特的优点和机制，引起了国内外学者的广泛重视并掀起了该领域的研究热潮，且在诸多领域得到了成功应用。在优化领域，由于这些算法构造的直观性与自然机理，因而通常被称作智能优化方法。

目前智能优化方法的研究成果相当分散，初涉优化领域的工作者需花费较多时间和精力才能掌握这方面的优化技术。为推动和引导我校师生在该领域的研究和应用，本课程将模拟退火、遗传算法、神经网络等智能优化方法有机集成，结合国内外研究成果，从理论、技术和应用几个方面进行系统的阐述和深入的分析与讨论，并通过各类实例分析指导算法的应用。