教學大綱與進度
課程基本資料:
學年期
課號
課程名稱
階段
學分
時數
修
教師
班級
人
撤
備註
99-1
141253
軟性計算
1
3.0
3
★
蔡孟伸
自動化所
30
0
教學大綱與進度:
教師姓名
蔡孟伸
Email
mstsai@ntut.edu.tw
最後更新時間
2010-09-10 23:26:47
課程大綱
軟性計算最佳化與傳統計算(硬性計算)最佳化的最主要差別在於軟性計算可以容忍對問題的不確定性,不精確性,部分正確性以及類似性。實際上,軟性計算的主要模型係依據人類思維的模式或是生物系統的運作而發展出來的。軟性計算的主要導引基礎為:利用不確定性,不精確性,部分正確性以及類似性,以獲得可追蹤,強健以及快速的解。軟性計算主要源於1965年由Zadeh所提出的模糊集理論,1973年提出的複雜系統分析與決策支援,1979年提出的軟性資料分析與機率理論。在更後期也陸續提出類神經計算與基因演算。本課程主要針對基因演算法(GA)與演進歸化法(EP/ES)進行討論,其他的方法如粒子群集(PSO),模擬退火法(SA)也在本課程介紹之列。
課程進度
Week No. Contents Remark 1 Administrative/Introduction 2 No Class 3 Foundation of Genetic Algorithm HW#1 4 Foundation of Genetic Algorithm 5 HW#1 Presentation HW#1 Due 6 Constrained Optimization Problem HW#2 7 Constrained Optimization Problem 8 HW#2 Presentation HW#2 Due 9 Combinatorial Optimization Problems 10 Combinatorial Optimization Problems 11 Mid-Term Exam 12 Mid-Term Report Presentation 13 Mid-Term Report Presentation Final project proposal 14 Flow-Shop Sequence Problems 15 Job-Shop Scheduling 16 ACO/PSO 17 Final Project Presentation 18 Final Exam Final Project Report Due
評量方式與標準
1. Home Work 30% 2. Midterm Report 20% 3. Midterm Exam 20% 4. Final Project/Report 20% 5. Participation/popup-quiz 10%
使用教材、參考書目或其他
【遵守智慧財產權觀念,請使用正版教科書,不得使用非法影印教科書】
使用外文原文書:
Mitsuo Gen and Runwei Cheng, Genetic Algorithms & Engineering Design, John Wiley & Sons, Inc., 1997. Selected technical papers.
課程諮詢管道
備註