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2020-秋季-演化計算

  • 0.0
  • 47 學生
  • 報名時間 : 2020/09/14 - 2020/12/31
  • 開課時間 : 2020/09/14 - 2020/12/31
  • 課程費用 : 免費

報名時間結束

介紹

課程目標 (Curriculum Goals)

1. 了解演化計算的概念與基礎。

2. 認識演化計算的術語、運算子與演算法設計。

3. 理解演化計算的理論。

4. 學習如何將演化計算應用於最佳化及實際問題。

教學進度 (Syllabus)

1. 介紹 (Introduction)

2. 甚麼是演化計算？(What is an Evolutionary Algorithm)

3. 基因演算法 (Genetic Algorithm)

4. 演化策略 (Evolution Strategies)

5. 遺傳規劃 (Genetic Programming)

6. 多目標演化演算法 (Multi-Objective Evolutionary Algorithms)

7. 演化演算法的使用 (Working with Evolutionary Algorithms)

 

章節

* 以下章節為預覽，請點報名後點選開始上課，進入課程
  • 第一章 課程概要
    • ● 1-1 前情提要
    • ● 1-2 起源
    • ● 練習1
    • ● 1-3 自然界的啟發
    • ● 練習2
    • ● 1-4 動機
    • ● 1-5 如何應用演化計算
  • 第二章 什麼是演化演算法
    • ● 2-1 什麼是演化演算法
    • ● 練習1
    • ● 2-2 基本元件
    • ● 練習2
    • ● 2-3 應用範例
    • ● 2-4 運作機制
    • ● 2-5 全域最佳化
    • ● 2-5 全域最佳化
  • 第三章 基因演算法
    • ● 3-1 簡介
    • ● 練習1
    • ● 3-2-1 不同表示法之基因演算法
    • ● 練習2
    • ● 3-2-2 排列組合的基因演算法
    • ● 3-3 族群模型
    • ● 3-4 選拔競爭
    • ● 3-5 交配與突變的抉擇
  • 第四章 演化策略
    • ● 4-1 介紹
    • ● 練習1
    • ● 4-2-1 表示法與突變
    • ● 練習2
    • ● 4-2-2 不同的突變方式
    • ● 練習3
    • ● 4-3 選擇競爭與自適應機制
  • 第五章 遺傳規劃
    • ● 5-1 簡介
    • ● 練習1
    • ● 5-2 表示法、交配與突變
    • ● 練習2
    • ● 5-3-1 選拔機制、群族初始化
    • ● 5-3-2 實例與小結
  • 第六章 多目標演化式演算法
    • ● 6-1 介紹
    • ● 練習1
    • ● 6-2 隱含式保存多樣性的方法
    • ● 練習2
    • ● 6-3 外顯式保存多樣性的方法
    • ● 練習3
    • ● 6-4 多目標最佳化
    • ● 6-5 多目標演化演算法
  • 第七章 如何正確使用演化式演算法
    • ● 7-1 介紹
    • ● 練習1
    • ● 7-2 效能評估 - 概念
    • ● 練習2
    • ● 7-3 效能評估 - 比較
    • ● 7-4 效能評估 - 實例
  • 課程練習週
    • ● 最終練習題

常見問題

線上成績單 ：
此課程不提供線上成績單，僅供成績顯示

學習履歷 ：
此課程不提供學習履歷

本課程為線上自學課程，並無提供助教與自學證明，歡迎選修！
 

先修課程 (Prerequisites)

具備程式設計與演算法基礎者

講師

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丁川康

國立清華大學動力機械工程學系 教授 ｜ 查看講師

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2020-秋季-演化計算

演化計算是基於達爾文演化論的強大問題求解器，本課程提供演化計算的演算法、理論、應用給對演化計算的開發及應用有興趣的同學。演算法的章節包括了有遺傳算法、進化策略、遺傳編程、參數設置和性能驗證。應用程序的章節包括有優化、約束處理、機器學習和多目標優化。