課程內(nèi)容：

傳統(tǒng)計算很難或不可能完成包括產(chǎn)品設(shè)計、決策制定、物流和調(diào)度、模式識別和問題解決在內(nèi)的各種任務(wù)。然而，大自然被證明非常善于解決問題，因此可以從這些方法中汲取靈感，創(chuàng)造出基于自然系統(tǒng)的計算技術(shù)。通過本課程的學(xué)習(xí)，你將掌握如何根據(jù)進(jìn)化、昆蟲群和動物群的智慧以及人腦處理信息的方式來創(chuàng)建和應(yīng)用技術(shù)的知識。如果你對優(yōu)化和數(shù)據(jù)分析感興趣，并具有一定的編程和數(shù)學(xué)經(jīng)驗，那么這門課將非常適合你。

教學(xué)大綱：

- 經(jīng)典計算與自然啟發(fā)計算

- 進(jìn)化算法（包括遺傳編程和多目標(biāo)進(jìn)化算法）

- 蟻群優(yōu)化

- 粒子群優(yōu)化

- 群集智能

- 神經(jīng)計算（包括多層感知器和自組織圖）

- 人工生命

- 細(xì)胞自動機

- 免疫系統(tǒng)方法

學(xué)習(xí)成果：

成功完成本課程后，你應(yīng)該能夠：

1. 深入理解我們希望計算機編程完成的某些智能相關(guān)任務(wù)的困難；

2. 理解并實現(xiàn)幾種不同的自然啟發(fā)算法，并了解最適合使用這些算法的情況和環(huán)境；

3. 解決現(xiàn)實世界中的大規(guī)模調(diào)度和優(yōu)化問題或復(fù)雜的現(xiàn)實世界模式識別問題；

4. 理解能逼真模擬某些自然行為的軟件；

5. 從多種多樣的工具箱中分析和選擇適當(dāng)?shù)募夹g(shù)來解決特定的問題；

6. 了解科學(xué)和工程學(xué)中的新思想如何從橫向思維和其他學(xué)科的思想中產(chǎn)生；

7. 綜合并簡明扼要地向不熟悉相關(guān)內(nèi)容的人傳達(dá)該領(lǐng)域出版物中的信息。