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1、春夏学期新开设学院课程介绍为丰富工程师学院研究生课程体系，拓宽本院学生知识面，2019-2020学年春夏学期新开设三门学院课程，详细介绍如下。一、《优化算法》中文名称优化算法英文名称OptimizationAlgorithms课程学分3.0课程课时48预修课程微积分、线性代数、计算机基本操作、至少学习过一门编程语言授课教师：王何宇浙江大学数学科学学院副教授学习经历：·2004年9月～2007年9月，香港浸会大学数学系，博士。·2001年9月～2003年8月，浙江大学数学系，硕士。·1994年9月～1998年6月，浙江大学数
2、学系，学士。工作经历：·2008年3月～现在，浙江大学数学系，教师。·2003年12月～2008年3月，浙江大学计算机学院，教师。·1998年7月～2003年12月，浙江大学计算中心，教师。课程简介：在科学、工程和社会学领域中，求“最大最小值”是一个普遍的问题。很多实际应用问题最终都可归结为求某一个具体量的最大或最小值。比如：最大收益、最大效率、最少损耗、最低势能等等。而《优化算法》正是为解决这一问题而设置的由数学、计算机和统计交叉内容构成的学科。它依赖分析、代数和概率等数学基础理论进行建模、通过算法分析提出可计算的算法流
3、程并最终在计算机可编程平台下进行求解。近年来，随着神经网络、深度学习等领域的异军突起，不但如神经网络模型、遗传算法等新型非数值优化模型日益受到重视，作为这些模型基础的经典优化理论如最速下降方法等也受到极大的关注和反思。一般而言，优化模型根据数学模型的不同，可分为：线性规划（单纯形法、内点法）、非线性优化（最速下降法、Newton型方法和Krylov子空间方法）和非数值优化（MonteCarlo、模拟退火、遗传算法和神经网络模型）。本课程总设计学时为48学时。主要教学内容有：经典优化问题基础、线搜索和信任域方法、最速下降法、
4、牛顿型方法、共轭梯度法和一般Krylov子空间方法、约束优化问题基础、单纯形法和内点法、二次规划、MonteCarlo法、模拟退火法、遗传算法、神经网络模型等。课程将采用讲授与项目作业相结合的方法。Inthefieldsofscience,engineeringandsociology,itisacommonproblemtoseekthemaximumandminimum.Manypracticalapplicationproblemscanultimatelybereducedtofindingthemaximumor
5、minimumvalueofaspecificquantity.Forexample:maximumrevenue,maximumefficiency,minimumloss,minimumpotentialenergyandsoon.AndthisisthemainmotivationofOptimalAlgorithms,asubjectcomposedofmathematics,computerandstatistics.Itreliesonbasicmathematicaltheoriessuchasanalysi
6、s,algebraandprobabilitytomodel,proposescomputablealgorithmflowthroughalgorithmanalysis,andfinallysolvesitonthecomputerprogrammableplatform.Inrecentyears,withtheheatingofneuralnetworks,in-depthlearningandotherfields,notonlynewnon-numericaloptimizationmodelssuchasne
7、uralnetworkmodelandgeneticalgorithmhavebeenpaidmoreandmoreattention,butalsoclassicaloptimizationtheoriessuchassteepestdescentmethod,whicharethebasisofthesemodels,havereceivedgreatattentionandreview.Generallyspeaking,accordingtothedifferentmathematicalmodels,optimi
8、zationmodelscanbedividedintolinearprogramming(simplexmethod,interiorpointmethod),non-linearoptimization(steepestdescentmethod,NewtonmethodandKrylovsubsp
