介紹
《演化計算》
有些問題，本身就很難用固定步驟找到最佳解。演化計算是一種以自然演化為啟發的方法，常被用來處理最佳化、機器學習與多目標決策等問題。
這門課會帶你認識「演化計算」在做什麼，以及它通常怎麼被拿來用！
先理解演化計算背後的想法，接著看看幾種常見的做法，包括遺傳算法、演化策略與遺傳編程，並了解這些方法在實際使用時，參數要怎麼設定、結果好不好又該怎麼判斷。
課程後半段則會把這些方法放進具體情境中，說明演化計算如何用來處理最佳化、約束條件、機器學習與多目標問題，幫助你把演算法和實際問題連在一起。
▌課程亮點搶先看
- 演化計算基礎概念：理解自然演化啟發的問題解決思維
- 演化演算法設計與術語：熟悉運算子、染色體表示與演化流程
- 主流演化演算法：遺傳算法、演化策略、遺傳編程、參數設置與性能驗證
- 多目標與約束優化：學會如何處理多目標問題及複雜限制
- 應用案例實作：將演化計算應用於優化、機器學習等實務場景
- 問題分析與解決能力：從問題建模到演算法選擇與調整
▌適合對象
- 對演化計算或相關演算法主題有興趣的學生
- 想了解演化計算如何應用於實務問題的學習者
- 對最佳化、機器學習或多目標問題有興趣的人
▌上完課後…
- 清楚理解演化計算的主要概念與理論
- 掌握不同演化演算法的使用情境
- 將演化計算方法應用於最佳化與相關問題
《演化計算》
帶你從自然演化到演算法實作，一步步掌握解決複雜問題的智慧，開啟人工智慧與最佳化世界的新視野！
本課程提供線上測驗，但不提供線上成績單，僅提供成績顯示。
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
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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
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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
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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
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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
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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 ：此課程線上成績單費用為 300 元
AI學習履歷 ：
此課程不提供AI學習履歷
先修課程 (Prerequisites)
具備程式設計與演算法基礎者
講師
丁川康
國立清華大學動力機械工程學系 教授 ｜ 查看講師評價 (1)
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平均評價
匿名熊貓
2025-04-12 18:39:39課程有趣
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2025-自學課程-演化計算 (7-12月)
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。