2010学年度第二学期博士（硕士）课程教学大纲课程名称中文最优化与优化计算英文OptimizationandOptimizationComputing开课单位信息科学与技术学院拟定学分3周学时3总学时54上课时间星期五7-9节上课地点A301考试方式闭卷拟接受学生数60对选课学生的要求全日制学术型硕士、博士生任课教师简况姓名张军职称教授联系电话13570277588学术简介（主要学术成果、教学经历，300字以内）：张军教授的主要研究领域包括智能算法及其应用、传感器网络、数据挖掘和功率电子电路等。张军教授围绕智能算法的参数自适应控制、并行化计算和适用域拓展等方面开展创新性研究，并将研究成果应用实际应用领域;主持863、国家自然基金重点项目等国家和省部级科研项目；发表论文七十余篇，其中IEEETransactions论文16篇，SCI收录25篇；申请发明专利22项（授权2项）。张军教授每年都承担本科生的“数值计算方法”课程；编著的《数值计算》和《计算智能》被清华大学出版社列为计算机专业特色教材；指导的2008级博士生胡晓敏和陈伟能在IEEE125周年庆典中国学术论文大赛中分别获得二等奖和三等奖，在全部的九篇获奖论文中占据两席；指导本科生多次获得广东省挑战杯总决赛一等奖。教材或主要参考书：计算智能，张军，詹志辉等著，北京：清华大学出版社，2009遗传算法与工程优化，玄光男，程润伟著，北京：清华大学出版社，2004GeneticAlgorithms+DataStructures=EvolutionPrograms,Z.Michalewicz,NewYork:Springer-Verlag,1999NumericalOptimization，JorgeNoccdalandStephenJ.Wright，NewYork:Springer-Verlag,1999上课方式（请打“√”选择）：全部讲授（）、全部讨论（）、讲授+讨论（√）如果上课方式是讲授+讨论，讲授课时间24学时，讨论课时间30学时。课程简介（包括课程特色、课程主要教学内容、1000字以内）：课程特色：最优化是一门新兴的、实用性很强的学科。它的应用领域涉及各类工程、军事、生产、管理和经济等。对最优化的计算已成为当今科学研究和工程应用中的重要课题。本课程系统地介绍最优化与优化计算的基本原理、前沿的优化计算方法、当前优化计算的热点研究问题以及优化计算在现实工程应用中的应用原理。课程的主要教学内容：最优化与优化计算概述什么是最优化与优化计算优化计算的历史和研究现状优化计算的未来发展趋势遗传算法(GeneticAlgorithm)2.1遗传算法的思想起源和发展历史2.2遗传算法的基本原理2.3遗传算法的改进及其应用2.4遗传算法的未来发展趋势蚁群优化(AntColonyOptimization)3.1蚁群优化的思想起源3.2蚁群优化的基本原理以及主要的蚁群优化算法3.3蚁群优化的改进及其应用3.4蚁群优化的未来发展趋势粒子群优化(ParticleSwarmOptimization)4.1粒子群优化的思想起源4.2粒子群优化的基本原理4.3粒子群优化的改进及其应用4.4粒子群优化的未来发展趋势神经网络(NeuralNetwork)5.1神经网络的发展历史5.2神经网络的基本原理及其应用5.3神经网络的未来发展趋势模糊逻辑(FuzzyLogic)5.1模糊逻辑的发展历史5.2模糊逻辑的基本原理及其应用5.3粒子群优化的未来发展趋势其它前沿优化计算7.1人工免疫算法7.2Memetic算法7.3差分进化算法7.4分布估计算法7.5最优化与优化计算小结在课程教学过程中，任课教师将基于本人的多年科研经验，引导学生在学术研究中积极思考、自主创新，从而培养学生的科研兴趣与热情，逐步实现培养被国际学术界认可的合格研究生的目标。填写人：张军填写日期：2011年1月10日