《优化算法》教学大纲（本科）.docx

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1、优化算法一、课程简介本课程主要介绍最优化问题的基本概念、数学模型及其基本解法；介绍最优化问题的理论基 础，包括局部最优和全局最优的概念，无约束和约束最优化问题的极值点存在条件等；以遗传算 法、模拟退火算法和蚁群算法为重点，阐述智能优化方法的基本原理、数学基础、各种实现技术 及在生物信息学科学研究中的应用。通过本课程的学习，应使学生掌握最优化问题的分类，基本 概念，基本算法的原理与计算，并使学生能在计算机上利用智能优化算法解决简单生物医学问题。所学 的最优化知识，即可直接应用于本科毕业论文相关课题的研究，也可作为工作后指导生产实践， 提高经济效益的有利工具。二、理论教学内容1 最优化问题概述掌握

2、内容：最优化问题的基本概念，智能优化算法及其分类。了解内容：计算复杂度和NP理论。2 .遗传算法原理及应用掌握内容：遗传算法基本原理、流程结构包括编码方案，适应度函数，交叉、变异、选择算 子设计和相关参数选取；举例说明遗传算法在生物信息学中的应用，并能上机实现遗传算法。了解内容：混合遗传算法和并行遗传算法。3 .蚁群优化算法掌握内容：蚁群算法的基本原理，基本流程，参数设置；举例说明蚁群算法在生物信息学中 的应用，并能上机实现蚁群算法。了解内容：蚁群算法改进。4 .粒子群优化算法掌握内容：粒子群优化算法的基本原理，基本流程，参数设置；举例说明粒子群优化算法算 法在生物信息学中的应用。了解内容：粒

3、子群优化算法改进。5 .模拟退火算法与禁忌搜索掌握内容：掌握模拟退火算法的思想，Metropolis准那么，算法实现和特性，算法的改进和举 例说明在生物信息学中的应用。了解内容：禁忌搜索算法思想。三、实验教学内容1 .遗传算法的算法实现基本内容：遗传算法的基本流程框架，并应用举例。基本要求：算法实现遗传算法的遗传操作，并给出简单举例的算法流程。2 .蚁群优化算法的算法实现基本内容：蚁群优化算法的基本流程框架，并应用举例。基本要求：算法实现蚁群优化算法的信息素更新与路径构建，并给出简单举例的算法流程。四、参考资料1.参考书计算智能.张军.清华大学出版社.2009现代智能优化：混合算法及其应用.梁旭,电子工业出版社.2011智能优化算法原理与应用.李士勇.哈尔滨工业大学出版社.2012智能优化算法及其MATLAB实例第一版,包子阳主编,电子工业出版社.2016年8月出版582.网络资源Global Optimization Toolbox ()Global Optimization (五、学时分配序号教学内容参考学时总学时理论学时实验学时1最优化问题概述4402遗传算法161243蚁群算法12844粒子群优化算法4405模拟退火算法与禁忌搜索880合计4436859