《智能優(yōu)化方法》課程教學(xué)改革與探索

姚睿 江海峰 趙佳琦 周勇

摘 要： 《智能優(yōu)化方法》是一種近年來新興的優(yōu)化方法，這門課程容易出現(xiàn)內(nèi)容枯燥，難以學(xué)好。結(jié)合計算機(jī)專業(yè)課程知識結(jié)構(gòu)、《智能優(yōu)化方法》課程的特點以及教學(xué)過程實際情況，從教學(xué)內(nèi)容、教學(xué)方法以及實踐教學(xué)等幾個方面對《智能優(yōu)化方法》課程進(jìn)行教學(xué)體系的建設(shè)與改革，促進(jìn)了教學(xué)質(zhì)量的提高。

關(guān)鍵詞： 智能優(yōu)化方法;課程教學(xué)改革;實踐改革

中圖分類號：G642? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

隨著計算機(jī)科學(xué)研究和工程學(xué)研究等涌現(xiàn)很多復(fù)雜的組合優(yōu)化問題，它們在當(dāng)前的技術(shù)條件下很難解決，人們企圖使用一些啟發(fā)式方法在合理的時間內(nèi)找到滿意的解決方案，因此，智能優(yōu)化算法就成為一個有效的復(fù)雜組合解決工具，《智能優(yōu)化方法》課程在中國大部分高?；蜓芯克男畔⒖茖W(xué)、通信科學(xué)專業(yè)中開始了設(shè)置。但由于當(dāng)前課程的內(nèi)容所涉及的一些經(jīng)典算法，理論性相對較強(qiáng)，使得學(xué)生開始學(xué)習(xí)本課程時通常感覺內(nèi)容上很晦澀抽象，這門課程容易出現(xiàn)內(nèi)容枯燥、難以學(xué)好的感覺，與智能優(yōu)化方法日益普及并逐步滲透到工程領(lǐng)域中這一實際情況形成了巨大的反差。

筆者有著在一線從事優(yōu)化方法、機(jī)器學(xué)習(xí)課程的研究經(jīng)驗、以及智能優(yōu)化方法教學(xué)經(jīng)驗。在《智能優(yōu)化方法》課程教學(xué)活動中，發(fā)現(xiàn)一些問題：

1）學(xué)生人數(shù)較多，主動思考的積極性不強(qiáng)。由于上課人數(shù)較多，使得很多靈活機(jī)動的教學(xué)方式不能十分有效的實施，如分組討論，每組學(xué)生過多，無法充分討論，參與學(xué)生少，學(xué)生受益很少。

2）缺乏先修數(shù)值計算、優(yōu)化理論等課程。計算機(jī)專業(yè)大三學(xué)生沒有學(xué)習(xí)數(shù)值計算、優(yōu)化理論等課程，而國內(nèi)其它高校均有類似相關(guān)課程的學(xué)習(xí)，從而使得學(xué)生在學(xué)習(xí)《智能優(yōu)化方法》這門課時感覺困難重重，嚴(yán)重影響學(xué)生的學(xué)習(xí)積極性。

3）內(nèi)容相對滯后。隨著智能優(yōu)化新技術(shù)、新理論不斷出現(xiàn)，但是相關(guān)的課程內(nèi)容沒有及時更新，或者略為帶過，并沒有詳細(xì)闡述。比如目前出現(xiàn)的大數(shù)據(jù)智能優(yōu)化方法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在當(dāng)前課程中都未涉獵。

結(jié)合筆者的《智能優(yōu)化方法》課程的現(xiàn)狀以及一線教學(xué)經(jīng)歷，根據(jù)教學(xué)過程的實際情況對課程進(jìn)行適當(dāng)?shù)慕虒W(xué)改革和創(chuàng)新。在一定的有效時間內(nèi)，使學(xué)生能夠更扎實的掌握智能優(yōu)化方法，并培養(yǎng)學(xué)生接受最新知識的能力和實踐能力，從而大大提升計算機(jī)專業(yè)畢業(yè)生就業(yè)競爭力。從教學(xué)內(nèi)容、方法及實踐教學(xué)等幾個方面進(jìn)行建設(shè)與改革：

（1）教學(xué)內(nèi)容的改革。國內(nèi)高?！吨悄軆?yōu)化方法》課程的總課時有32-48學(xué)時，本校教師和學(xué)生講課的時間為32學(xué)時，時間比較少。而教材中的各個算法的內(nèi)容卻較多，且比較分散。為了讓師生講清和講透智能優(yōu)化算法中的這些知識，需要把這些算法合理的連接、結(jié)合起來，是教師需要仔細(xì)推敲的問題。筆者對本課程講解內(nèi)容進(jìn)行了修改，具體如下：①在緒論部分增加最優(yōu)化理論、數(shù)值優(yōu)化的基礎(chǔ)知識。智能優(yōu)化理論中需要用到很多優(yōu)化的基本手段，另外對優(yōu)化算法的評價也需要計算復(fù)雜性理論的支撐，所以有必要補(bǔ)充這些基本知識;②對“微粒群算法的原理及應(yīng)用”不做講解，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)在上世紀(jì)60年代起源，從感知機(jī)到多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，到深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，原理是輸入特征向量通過中間層變換達(dá)到結(jié)果，而且使用反向傳播算法進(jìn)行學(xué)習(xí)，有必要對學(xué)生進(jìn)行講解，掌握理論及實踐前沿知識;③對“果蠅算法的原理及應(yīng)用”不做講解，改為“粒子群優(yōu)化算法的原理及應(yīng)用”。果蠅算法與第四章“蟻群算法”內(nèi)容有重復(fù)，粒子群優(yōu)化算法是具代表性的算法之一，因此講解粒子群優(yōu)化算法是十分有必要。

（2）教學(xué)方法的改革。但是由于首次開設(shè)《智能優(yōu)化方法》，對選課學(xué)生數(shù)量估計不足，學(xué)生數(shù)量達(dá)到100人左右，同時限于本課程只有32課時，進(jìn)行分組研討時，各小組人數(shù)過多（20人左右），筆者又將各小組分為兩個小時，一組同學(xué)進(jìn)行算法的綜述、新技術(shù)的報告，另一級同學(xué)進(jìn)行實際問題的解決與報告。即便如此，研討效果仍然不佳，因此，我們改革使用大小班相結(jié)合的教學(xué)方式，一方面，大課堂的時候通過教師進(jìn)行理論前沿的講授，對學(xué)生進(jìn)行理論的教學(xué)，讓學(xué)生掌握各種算法的重點和難點的內(nèi)容。另一方面，在小課堂班里面進(jìn)行討論，把一些實際問題進(jìn)行答疑解惑，這樣既讓學(xué)生充分的理解，又可以讓學(xué)生接受新知識，提交師生的效率。小課堂班時，學(xué)生都要進(jìn)行預(yù)習(xí)，形成課程中的小組，其中每個小班從15到30人為宜。所有大課堂班的學(xué)生編為一個班，在班里設(shè)一位學(xué)習(xí)班長，班長讓成員根據(jù)興趣進(jìn)行分小班。班長對所有學(xué)生的學(xué)習(xí)問題匯總，交給任課教師，然后教師再把這些問題進(jìn)行分類，把大家共性的問題進(jìn)行答疑。

（3）實踐教學(xué)的改革。雖然《智能優(yōu)化方法》課程定位以優(yōu)化算法的理論為主，但是對學(xué)生進(jìn)行教學(xué)時，教師經(jīng)常使用一些工程技術(shù)問題進(jìn)行解釋，如果教師和學(xué)習(xí)與這些工程實際問題專門開設(shè)課程實驗，對學(xué)習(xí)加深理論、算法進(jìn)行掌握，和工程實際進(jìn)行聯(lián)系，對學(xué)生更好。基于這樣的考慮，針對課程知識結(jié)構(gòu)的特點，教改項目擬選取并建立實際問題的數(shù)學(xué)模型，可以在課堂之上當(dāng)場演示，也可以課下分組完成。課下實踐的開展主要通過分組進(jìn)行，幾個學(xué)生作為一組，有利于提高學(xué)生的團(tuán)隊精神。實踐環(huán)節(jié)完成之后學(xué)生普遍反映通過身邊看得見、摸得著的實例加深了對智能優(yōu)化技術(shù)的理解，比從課本學(xué)更直觀、效果更好。

《智能優(yōu)化方法》是計算機(jī)相關(guān)專業(yè)的重要課程，有著重要的理論研究價值，并在各工程領(lǐng)域有著重要的應(yīng)用價值。建立大小班相結(jié)合和實踐的教學(xué)模式，改革了《智能優(yōu)化方法》課程體系，帶動計算機(jī)、電子信息專業(yè)學(xué)生的學(xué)習(xí)氣氛，在教學(xué)時上課氛圍活躍。教師不僅僅是主動的講授學(xué)生，而是讓學(xué)生變?yōu)閷W(xué)習(xí)的主動者，學(xué)習(xí)智能優(yōu)化的理論和實踐，讓學(xué)生進(jìn)行全面的提高。

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