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
110-2	302659	啟發式演算法	1	3.0	3	★	洪子晏	工管所 管理博所	13	0	工管所和管理博班合開

教學大綱與進度：

教師姓名	洪子晏
Email	georgehong618@gmail.com
最後更新時間	2022-02-17 13:26:34
課程大綱	本課程聚焦於進化計算方法、模擬退火法、遺傳演算法、蟻群優化法和粒子群優化等啟發式演算法之介紹，以及演算法於經典最佳化問題之應用，並以管理科學之實務案例討論演算法之應用。 This course focuses on the introduction to heuristic and metaheuristic algorithms, including Evolutionary Computation, Simulated Annealing (SA), Genetic Algorithm (GA), Ant Colony Optimization (ACO) and Particle Swarm Optimization (PSO), and their application in well-known optimization problems. Case studies for a variety of problems will also be discussed.
課程進度	1 Introduction 2 Complexity and Heuristic algorithms 3 Simulated Annealing 4 Simulated Annealing (Coding) 5 Simulated Annealing (Presentation) 6 Tabu Search 7 Tabu Search(Coding) 8 Tabu Search(Presentation) 9 Genetic Algorithm 10 Genetic Algorithm(Coding) 11 Genetic Algorithm(Presentation) 12 Particle Swarm Optimization 13 Particle Swarm Optimization(Coding) 14 Particle Swarm Optimization(Presentation) 15 Vacation 16 Other metaheuristics and the advanced applications 17 Term Project Presentation 18 Term Project Presentation
評量方式與標準	Homework 30% Paper Presentation 30% Term Project 40%
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：是 Gendreau, M., & Potvin, J. Y. (Eds.). (2010). Handbook of metaheuristics. New York: Springer.
課程諮詢管道
課程對應SDGs指標
備註	This course requires basic computer programming skills. 若受疫情影響無法教室上課，則上課方式改為teams遠距教學，上課網址:https://reurl.cc/5GK23q