智能优化算法是近些年来一种新兴的、源于生命科学的优化方法，是人工智能主要研究领域之一。本课程主要概述4种智能优化算法，包括：算法来源、原理、算法流程等以及程序开发应用。这4种智能优化算法是：遗传算法、 神经网络（RPNN递归神经网络，卷积神经网络等）、粒子群算法、量子优化算法以及上述有关算法的结合，如：量子神经网络等。课程目标是使学生在当前人工智能快速发展的今天，熟悉、初步掌握有关进化优化算法，毕业后更好服务于国家经济建设。

   通过学习本课程，学生能了解、熟悉及初步掌握4种智能优化算法来源、原理、算法流程以及程序开发应用等，通过参加研究型教学主题活动，提高学生分析问题与解决问题能力，培养学生团队协作、攻关等能力。

   研究主题，例如：（1）参考运用教学中所分析的智能优化算法应用实验示例，结合个人所学专业知识和文献资料查找与学习，试完成一项智能优化算法及应用实验并写出相应实验报告；（2）基于你对智能优化算法及应用知识与技术的认识，如果让你应用智能优化算法开发一个创意项目或改进一个系统、产品等，你将如何去做？试写出研发思路与草案。

 教学安排：32个学时，厦大开学后 第4周-11周上课，10月5日开始，11月28日结课；每周  4学时  

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