软计算
CMSE11448
Soft Computing
学习目标
课程内容：
本课程为解决传统技术难以解决的复杂问题提供了替代方法。课程旨在培养学生软计算领域的知识，重点是不确定性建模（如贝叶斯网络）和近似（如启发式、元启发式、超启发式和进化计算），以解决商业决策问题。课程将研究各种应用，包括运输、物流和车队管理。课程的另一个目的是加深学生对设计和/或选择适当方法解决复杂决策问题的关键性的理解。
课程描述：
本课程围绕近似技术和贝叶斯建模两大主题设计。课程开始时将介绍一个位置分析或物流领域的项目。学生应在学期内单独或作为小组成员完成该项目。
内容概要：
课程的第一部分首先介绍软计算，然后简要讨论CLS等基本近似技术。在此介绍的基础上，接下来几周将讨论元启发式、进化计算和超启发式等高级技术。课程的第二部分将讨论贝叶斯网络（BN）及其在商业分析中的应用。重点是如何设计贝叶斯网络以及如何对感兴趣的假设进行推理分析。
学习成果：
完成本课程后，学生将能够：
1、使用正确的术语批判性地讨论和表达软计算的概念和方法。
2、使用软计算技术分析商业环境中的决策问题。
3、实施软计算技术，解释结果，制定管理方针并提出建议。
4、以口头和书面形式有效、高效地交流研究结果。
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