现代优化计算方法 四川大学制造科学与工程学院本科课程 《现代优化计算方法》教学大纲 课程编号： 302310020 课程类型： 必修课 Course Code: B02310020 Course Type: Compulsory 课程名称： 现代优化计算方法 授课对象： 本科四年级学 Course Name: Modern optimization computation methods Audience: The Seniors 学时/学分 22 没课语言： 中文 Credit Language of Chinese Hours/Credit Instruction Mandarin 先修课程： 财料力学、理论力学、机械原理、机械设计开课院系： 机械工程系 Prerequisite: Material Mechanics.Theoretical Mechanics. Course offered by:Department of echanical Principles,Mechanical Design Mechanical Eng. 适用专业： 机械设计制造及其自动化专业 授课教师： 段阳 ntended for: Mechanical Design,Manufacturing and Instructor: DUAN Yang Automation 大纲执笔人： 段阳 大纲审核人： 专业负责人 Edited by: DUAN Yang Inspected by: Course Leader 一、课程简介 最优化技术是现代设计中的一项重要技术，通过对工程实际问题（如设计、制造和选材）建 立最优化模型，能够有效提高设计效率和设计质量。 本课程主要讲授最优化的基本原理和方法，包括优化模型的建立、一般优化算法和智能优化 算法。通过该课程的学习，让学生在产品的设计和制造过程中，能够对工程问题建立优化数学模 型，并运用专业软件（如MATLAB)编程求得最优解。 二、学习目标 通过本课程的理论教学和实验训练，使学生具备下列能力： 1、能够运用材料力学、理论力学、机械原理和机械设计等学科的知识描述机械设计制造问题， 建立相关问题的优化数学模型。 2、能够掌握各种优化算法的基本思想和迭代过程，根据所建优化数学模型的特点，选择恰当 的优化算法求解
现代优化计算方法 四川大学制造科学与工程学院本科课程 《现代优化计算方法》教学大纲 课程编号： Course Code: 302310020 302310020 课程类型： Course Type: 必修课 Compulsory 课程名称： Course Name: 现代优化计算方法 Modern optimization computation methods 授课对象： Audience: 本科四年级学 生 The Seniors 学时/学分： Credit Hours/Credits 32/2 32/2 授课语言： Language of Instruction 中文 Chinese Mandarin 先修课程： Prerequisite: 材料力学、理论力学、机械原理、机械设计 Material Mechanics, Theoretical Mechanics, Mechanical Principles, Mechanical Design 开课院系： Course offered by: 机械工程系 Department of Mechanical Eng. 适用专业： Intended for: 机械设计制造及其自动化专业 Mechanical Design, Manufacturing and Automation 授课教师： Instructor: 段阳 DUAN Yang 大纲执笔人： Edited by: 段阳 DUAN Yang 大纲审核人： Inspected by: 专业负责人 Course Leader 一、课程简介 最优化技术是现代设计中的一项重要技术，通过对工程实际问题（如设计、制造和选材）建 立最优化模型，能够有效提高设计效率和设计质量。 本课程主要讲授最优化的基本原理和方法，包括优化模型的建立、一般优化算法和智能优化 算法。通过该课程的学习，让学生在产品的设计和制造过程中，能够对工程问题建立优化数学模 型，并运用专业软件（如 MATLAB）编程求得最优解。 二、学习目标 通过本课程的理论教学和实验训练，使学生具备下列能力： 1、能够运用材料力学、理论力学、机械原理和机械设计等学科的知识描述机械设计制造问题， 建立相关问题的优化数学模型。 2、能够掌握各种优化算法的基本思想和迭代过程，根据所建优化数学模型的特点，选择恰当 的优化算法求解。 1
3、能运用专业软件（如MATLAB)编程对建立的优化数学模型求解，正确理解最优解的内涵， 并能够对求得的解进行分析和比较。同时，要意识到对于大型复杂工程问题，目前各种优化方法 获得全局最优解是很困难的。 三、课程目标与毕业要求的对应关系 毕业要求 毕业要求指标点 课程目标 51能够选择话当的技术、资源、现代工程工 具和信息技术工具，进行机械工程领域设计、 学习目标1 (5)能够选择、使用与开发怡当的 制造、运行中复杂工程问题的预测与模拟： 技术、资源、现代工程工具和信息 技术手段和工具，针对机械工程领 52能够开发与使用适当的技术、资源、现代 域设计、制造、运行等方面的复杂 工程工具和信息技术工具，进行机械工程领 学习目标2 工程问题，进行预测与模拟，并能 域设计、制造、运行中复杂工程问题的预积 够理解相关技术工具、针对复杂工 与模拟： 程问题预测与模拟结果的局限性。 53能够理解现有技术工具的局限性，能够理 解机械工程领域设计、制造、运行中复杂工 学习目标3 程问题预测与模拟结果的局限性。 四、教学基本内容 学习目标 教学内容 牧学方法考核方式 第一章：机械优化设计的应用和发展 第二章：优化设计的数学模型与优化过程 第三章：一维优化方法 期末考试 第四章：无约束优化方法 多媒体讲授 学习目标1 课后作业 第五章：约束优化方法 工程案例分析 课堂表现 第六章：优化设计中一些特殊问题 第七章：现代优化设计方法 第八章：课带实验 第三章：一维优化方法 第四章：无约束优化方法 期末考试 第五章：约束优化方法 多媒体讲授 学习目标2 课后作业 第六章：优化设计中一些特殊问题 工程案例分析 课堂表现 第七章：现代优化设计方法 第八章：课带实验
3、能运用专业软件(如 MATLAB) 编程对建立的优化数学模型求解，正确理解最优解的内涵， 并能够对求得的解进行分析和比较。同时，要意识到对于大型复杂工程问题，目前各种优化方法 获得全局最优解是很困难的。 三、课程目标与毕业要求的对应关系 四、教学基本内容 学习目标 教学内容 教学方法 考核方式 学习目标 1 第一章：机械优化设计的应用和发展 第二章：优化设计的数学模型与优化过程 第三章：一维优化方法 第四章：无约束优化方法 第五章：约束优化方法 第六章：优化设计中一些特殊问题 第七章：现代优化设计方法 第八章：课带实验 多媒体讲授 工程案例分析 期末考试 课后作业 课堂表现 学习目标 2 第三章：一维优化方法 第四章：无约束优化方法 第五章：约束优化方法 第六章：优化设计中一些特殊问题 第七章：现代优化设计方法 第八章：课带实验 多媒体讲授 工程案例分析 期末考试 课后作业 课堂表现 毕业要求 毕业要求指标点 课程目标 （5）能够选择、使用与开发恰当的 技术、资源、现代工程工具和信息 技术手段和工具，针对机械工程领 域设计、制造、运行等方面的复杂 工程问题，进行预测与模拟，并能 够理解相关技术工具、针对复杂工 程问题预测与模拟结果的局限性。 5.1 能够选择适当的技术、资源、现代工程工 具和信息技术工具，进行机械工程领域设计、 制造、运行中复杂工程问题的预测与模拟； 学习目标 1 5.2 能够开发与使用适当的技术、资源、现代 工程工具和信息技术工具，进行机械工程领 域设计、制造、运行中复杂工程问题的预测 与模拟； 学习目标 2 5.3 能够理解现有技术工具的局限性，能够理 解机械工程领域设计、制造、运行中复杂工 程问题预测与模拟结果的局限性。 学习目标 3 2
多媒体讲授期末考试 学习目标3 第八章：课带实验 上机编程实践 实验报告 第一章：机械优化设计的应用和发展（学时1） 1、机械优化设计的含义： 2、了解优化设计的发展过程，优化设计在机械工程中的现实重要性及应用： 3、本课程的研究对象、内容、性质和任务： 4、本课程的学习方法。 要求学生：理解优化设计在机械工程中的重要性。 重点与难点：学习本课程需要算法理论与编程实践的结合 毕业要求对应关系： 本章学习内容对应学习目标1，支撑毕业要求指标点51。 第二章：优化设计的数学模型与优化过程（学时3） 1、数学模型的一般形式：优化数学模型的三要素。 1.1设计变量和设计空间 1.2约束条件和可行域 1.3目标函数和等值线 1.4优化的数学模型 2、数学模型的尺度变换 3、优化问题的极值条件。 3.1无约束优化问题的极值条件 3.2约束优化问题的极值条件 4、优化过程 要求学生：掌握函数极值理论，理解机械优化设计问题实质上是多元非线性函数的极小化问 题：优化数学模型的建立。 重点与难点：KT条件的理解和应用。 毕业要求对应关系： 本章学习内容对应学习目标1，支撑毕业要求指标点5.1 第三章：一维优化方法（学时2） 1、一维优化方法的概述。 2、初始区间的搜索：进退法。 3、一维搜索的区间消去法：黄金分割法和斐波那契法。 4、一维搜索的插值类方法：牛顿法和二次插值法。 婴求学生：明确一维搜索的基本思想，理解一维搜索是多维搜索的基础。 重点与难点：对比分析一维搜索直接法和间接法各自的特点。 3
学习目标 3 第八章：课带实验 多媒体讲授 上机编程实践 期末考试 实验报告 第一章：机械优化设计的应用和发展（学时 1） 1、机械优化设计的含义； 2、了解优化设计的发展过程，优化设计在机械工程中的现实重要性及应用； 3、本课程的研究对象、内容、性质和任务； 4、本课程的学习方法。 要求学生：理解优化设计在机械工程中的重要性。 重点与难点：学习本课程需要算法理论与编程实践的结合。 毕业要求对应关系： 本章学习内容对应学习目标 1，支撑毕业要求指标点 5.1。 第二章：优化设计的数学模型与优化过程（学时 3） 1、 数学模型的一般形式：优化数学模型的三要素。 1.1 设计变量和设计空间 1.2 约束条件和可行域 1.3 目标函数和等值线 1.4 优化的数学模型 2、 数学模型的尺度变换 3、 优化问题的极值条件。 3.1 无约束优化问题的极值条件 3.2 约束优化问题的极值条件 4、 优化过程 要求学生：掌握函数极值理论，理解机械优化设计问题实质上是多元非线性函数的极小化问 题；优化数学模型的建立。 重点与难点：K-T 条件的理解和应用。 毕业要求对应关系： 本章学习内容对应学习目标 1，支撑毕业要求指标点 5.1。 第三章：一维优化方法（学时 2） 1、一维优化方法的概述。 2、初始区间的搜索：进退法。 3、一维搜索的区间消去法：黄金分割法和斐波那契法。 4、一维搜索的插值类方法：牛顿法和二次插值法。 要求学生：明确一维搜索的基本思想，理解一维搜索是多维搜索的基础。 重点与难点：对比分析一维搜索直接法和间接法各自的特点。 3
毕业要求对应关系： 本章学习内容对应学习目标1、2，支撑毕业要求指标点5.1、52。 第四章：无约束优化方法（学时6 1、多维无约束优化概述 2、梯度法的基本思想和迭代过程，重点阐述负梯度方向是目标函数在某个局部下降最快的方 向。 3、多维牛顿类方法的基本思想和迭代过程。一般牛顿法存在的问题，阻尼牛顿法解决问题的 途径。 4、共轭梯度法 5、坐标轮换法的基本思想和迭代过程。 6、Powl法的基本思想和迭代过程，重点阐述PowelI法是不求导数的共轭方向法的实质。 7、变尺度法 要求学生：掌握无约束优化方法各自的特点和适用范围， 重点与难点：从坐标轮换法到Powell法的演变过程，理解Powell法是不求导数的共轭方向法。 毕业要求对应关系： 本章学习内容对应学习目标1、2，支撑毕业要求指标点5.1、5.2。 第五章：约束优化方法（学时6） 1、约束优化方法的分类，约束最优解及其一阶必要条件。 2、可行方向法的基本思想和算法迭代过程 3、随机方向法的基本思想和迭代过程。 4、复合形法的基本思想和迭代过程。 5、间接类约束优化方法的基本思想和迭代过程，包括：内惩罚函数法、外惩罚函数法和混合 惩罚函数法。 要求学生：在掌握各种约束优化方法基本思想的基础之上，能够根据具体优化数学模型的特 点，选择合适的优化方法求解。 重点与难点：各种优化方法的特点及应用范围， 半业要求对应关系： 本章学习内容对应学习目标1、2，支摔毕业要求指标点5.1、52。 第六章：优化设计中一些特殊问题（学时4） 1、线性规划方法 1.1线性规划问题的一般形式。 12解的产生与转换 1.3基本可行解转换的条件 1.4求解线性规划问题的单纯形法。 2、离散变量优化问题的处理方法，包括：按连续变量处理、网格法等
毕业要求对应关系： 本章学习内容对应学习目标 1、2，支撑毕业要求指标点 5.1、5.2。 第四章：无约束优化方法（学时 6） 1、多维无约束优化概述。 2、梯度法的基本思想和迭代过程，重点阐述负梯度方向是目标函数在某个局部下降最快的方 向。 3、多维牛顿类方法的基本思想和迭代过程。一般牛顿法存在的问题，阻尼牛顿法解决问题的 途径。 4、共轭梯度法 5、坐标轮换法的基本思想和迭代过程。 6、Powell 法的基本思想和迭代过程，重点阐述 Powell 法是不求导数的共轭方向法的实质。 7、变尺度法 要求学生：掌握无约束优化方法各自的特点和适用范围。 重点与难点：从坐标轮换法到 Powell 法的演变过程，理解 Powell 法是不求导数的共轭方向法。 毕业要求对应关系： 本章学习内容对应学习目标 1、2，支撑毕业要求指标点 5.1、5.2。 第五章：约束优化方法（学时 6） 1、约束优化方法的分类，约束最优解及其一阶必要条件。 2、可行方向法的基本思想和算法迭代过程。 3、随机方向法的基本思想和迭代过程。 4、复合形法的基本思想和迭代过程。 5、间接类约束优化方法的基本思想和迭代过程，包括：内惩罚函数法、外惩罚函数法和混合 惩罚函数法。 要求学生：在掌握各种约束优化方法基本思想的基础之上，能够根据具体优化数学模型的特 点，选择合适的优化方法求解。 重点与难点：各种优化方法的特点及应用范围。 毕业要求对应关系： 本章学习内容对应学习目标 1、2，支撑毕业要求指标点 5.1、5.2。 第六章：优化设计中一些特殊问题（学时 4） 1、线性规划方法 1.1 线性规划问题的一般形式。 1.2 解的产生与转换 1.3 基本可行解转换的条件 1.4 求解线性规划问题的单纯形法。 2、离散变量优化问题的处理方法，包括：按连续变量处理、网格法等。 4
3、多目标优化 3.1多目标问题概述。 3,2多目标优化方法的基本思想，包括：主要目标法、统一目标函数法、分成序列法及宽 容分成序列法。 要求学生：了解线性规划问题的特点和一般数学模型，掌握求解线性规划问题的通用算法单 纯形法：掌握在机械优化设计中建立多个目标函数优化模型的基本原则，理解多目标问题求解与 单目标问题求解的区别：掌握设计变量中存在离散型变量的处理方法。 重点与难点：换基运算在单纯表中如何实现。 毕业要求对应关系： 本章学习内容对应学习目标1、2，支撑毕业要求指标点5.1、52。 第七章：现代优化设计方法（学时4） 1、遗传算法 2、BP神经网络算法 要求学生：初步掌握启发式的现代优化设计方法：智能优化方法。 重点与难点：启发式的智能优化算法的特点，与传统算法的风别 毕业要求对应关系： 本章学习内容对应学习目标1、2，支摔毕业要求指标点5.1、52。 第八章：课带实验（学时6） 参见实验指导书 实验一：MATLAB开发环境和优化工具箱使用综合实验 实验二：基于MATLAB环境的代化算法编程实验。 实验三：基于MATLAB并行计算工且箱与分布式计算服务的机械代化模型求解实验 半业要求对应关系： 本章学习内容对应学习目标1、2、3，支撑毕业要求指标点5.1、52、53。 五、建议教学进度 章节名称 学时数 第一章机械优化设计的应用和发展 1 第二章优化设计的数学模型与优化过程 3 第三章一维优化方法 2 第四章无约束优化方法 6 第五章约束优化方法 第六章优化设计中一些特殊间圈 第七章现代优化设计方法
3、多目标优化 3.1 多目标问题概述。 3.2 多目标优化方法的基本思想，包括：主要目标法、统一目标函数法、分成序列法及宽 容分成序列法。 要求学生：了解线性规划问题的特点和一般数学模型，掌握求解线性规划问题的通用算法单 纯形法；掌握在机械优化设计中建立多个目标函数优化模型的基本原则，理解多目标问题求解与 单目标问题求解的区别；掌握设计变量中存在离散型变量的处理方法。 重点与难点：换基运算在单纯表中如何实现。 毕业要求对应关系： 本章学习内容对应学习目标 1、2，支撑毕业要求指标点 5.1、5.2。 第七章：现代优化设计方法（学时 4） 1、遗传算法 2、BP 神经网络算法 要求学生：初步掌握启发式的现代优化设计方法：智能优化方法。 重点与难点：启发式的智能优化算法的特点，与传统算法的区别。 毕业要求对应关系： 本章学习内容对应学习目标 1、2，支撑毕业要求指标点 5.1、5.2。 第八章：课带实验（学时 6） 参见实验指导书 实验一：MATLAB 开发环境和优化工具箱使用综合实验。 实验二：基于 MATLAB 环境的优化算法编程实验。 实验三：基于 MATLAB 并行计算工具箱与分布式计算服务的机械优化模型求解实验。 毕业要求对应关系： 本章学习内容对应学习目标 1、2、3，支撑毕业要求指标点 5.1、5.2、5.3。 五、建议教学进度 章节名称 学时数 第一章机械优化设计的应用和发展 1 第二章优化设计的数学模型与优化过程 3 第三章一维优化方法 2 第四章无约束优化方法 6 第五章约束优化方法 6 第六章优化设计中一些特殊问题 4 第七章现代优化设计方法 4 5
第八章课带实验 6 六、教学策略与方法 1、采用多媒体课件、电子备课和传统教学相结合进行教学。 2、通过机械优化设计实例分析，培养学生建立工程问题优化数学模型的能力。 3、理论教学与上机实验相结合，强化学生算法编程的能力 七、考核方式 期末闭卷笔试、课后作业、课堂表现和上机实验综合评价 其中期末考试1次，课后作业3次，上机实验3次。 1.期末考试考核要点 (1)分析工程实际问题，建立优化模型： (2)优化问题的含义及其几何解释： (3)一维优化方法求解： (4)无约束优化方法求解， (5)约束优化方法求解： (6)分析具有离散变量的优化问题： (7)多目标优化主要的求解方法及其特点： (8)遗传算法和神经网络算法的基本原理和特点，及其在工程最优化问题中的应用。 2.课后作业 (1)优化问题建模和一维优化方法，23道题 (2)无约束多维优化方法，24道题。 (3)约束优化方法，2~4道题。 3.上机实验 实验一：调用Matlab优化工具箱编程求解机械优化设计实例： 实验二：编程实现一种优化算法 实验三：基于Matlab搭建并行计算环境，并在其上求解机械优化设计实例。 八、成绩评定方法 1.总成绩 期末笔试成绩50%，过程老核成绩50%。其中讨程老核成绩句括：课后作业，课堂麦现，上 机实验成绩。 总成绩-期末考试卷面成绩◆50%+过程考核成绩50% 过程考核成绩=课后作业*20%+上机实验成绩*20%+课堂表现*10% 2.各环节学习目标的考核占比
第八章课带实验 6 六、教学策略与方法 1、采用多媒体课件、电子备课和传统教学相结合进行教学。 2、 通过机械优化设计实例分析，培养学生建立工程问题优化数学模型的能力。 3、理论教学与上机实验相结合，强化学生算法编程的能力。 七、考核方式 期末闭卷笔试、课后作业、课堂表现和上机实验综合评价。 其中期末考试 1 次，课后作业 3 次，上机实验 3 次。 1．期末考试考核要点 （1）分析工程实际问题，建立优化模型； （2）优化问题的含义及其几何解释； （3）一维优化方法求解； （4）无约束优化方法求解； （5）约束优化方法求解； （6）分析具有离散变量的优化问题； （7）多目标优化主要的求解方法及其特点； （8）遗传算法和神经网络算法的基本原理和特点，及其在工程最优化问题中的应用。 2．课后作业 （1）优化问题建模和一维优化方法，2~3 道题。 （2）无约束多维优化方法，2~4 道题。 （3）约束优化方法，2~4 道题。 3．上机实验 实验一：调用 Matlab 优化工具箱编程求解机械优化设计实例； 实验二：编程实现一种优化算法； 实验三：基于 Matlab 搭建并行计算环境，并在其上求解机械优化设计实例。 八、成绩评定方法 1．总成绩 期末笔试成绩 50%，过程考核成绩 50%。其中过程考核成绩包括：课后作业，课堂表现，上 机实验成绩。 总成绩=期末考试卷面成绩*50% +过程考核成绩*50% 过程考核成绩=课后作业*20%+上机实验成绩*20%+课堂表现*10% 2．各环节学习目标的考核占比 6
学习目标1学习目标2学习目标3 课后作业1占比% 50 50 棵后作业2占比% 50 50 课后作业3占比% 50 50 期末考试占比% 45 10 课堂表现占比% 35 35 实验1 30 30 40 实验2 30 30 40 实验3 0 30 40 3.学习目标达成度计算方法 学习目标达成度=期末平均成绩*0.5+过程考核成绩*0.5 九、评分标准 评分标准 学习目标 90-100 75-89 60.74 0-59 优 良 中/及格 不及格 、能够运用材 力学、理论力学 不能完全能够理 能够全面准确理蹈能够准确理解优 能够理解代化模 机械原理和机械 优化模型的三要化模型的三要 型的三要素、几 解优化模型的 设计等学科的知 要素、几何含义， 素、几何含义，并素、几何含义， 何含义，并能建 识描述机械设计 不能建立工程问 能建立工程问题正并能建立工程 立工程问题的优 制造问题，建式 题的正确优化棋 化模型 相关问题的优化 确的优化模型 题的优化模型 型 数学模型。 2、能够掌握各 能够全面准确理解能够准确理解名 能够理解名种代不能能够理解名 优化算法的基 各种优化算法的基种优化算法的某 化算法的基本思种优化算法的是 思想和迭代过 本思想和迭代过本思想和迭代过 想和迭代过程， 本思想和迭代过 程，根据所建仍 程，并能灵活运用程，并能运用牙 并能运用求解具 程，不能运用求解 化数学模型的特 求解具体的工程优解具体的工程优 体的工程优化模 具体的工程优化 点，选择恰当的 化模型 优化算法求解。 化模型 B、能运用专业软能够然练调用能够调用Matlab 能够调用Matlab不能够正确调用 件（如MATLAB)小Matlab的优化工具的优化工具箱 的优化工具箱 Matlab的优化 编程对建立的优箱解决机械优化设决机械优化设计 解决机械优化设 具箱来解决机树
学习目标 1 学习目标 2 学习目标 3 课后作业 1 占比% 50 50 课后作业 2 占比% 50 50 课后作业 3 占比% 50 50 期末考试占比% 45 45 10 课堂表现占比% 35 35 30 实验 1 30 30 40 实验 2 30 30 40 实验 3 30 30 40 3．学习目标达成度计算方法 学习目标达成度=期末平均成绩*0.5+过程考核成绩*0.5 九、评分标准 学习目标 评分标准 90-100 75-89 60-74 0-59 优 良 中/及格 不及格 1、能够运用材料 力学、理论力学、 机械原理和机械 设计等学科的知 识描述机械设计 制造问题，建立 相关问题的优化 数学模型。 能够全面准确理解 优化模型的三要 素、几何含义，并 能建立工程问题正 确的优化模型 能够准确理解优 化模型的三要 素、几何含义， 并能建立工程问 题的优化模型 能够理解优化模 型的三要素、几 何含义，并能建 立工程问题的优 化模型 不能完全能够理 解优化模型的三 要素、几何含义， 不能建立工程问 题的正确优化模 型 2、能够掌握各种 优化算法的基本 思想和迭代过 程，根据所建优 化数学模型的特 点，选择恰当的 优化算法求解。 能够全面准确理解 各种优化算法的基 本思想和迭代过 程，并能灵活运用 求解具体的工程优 化模型 能够准确理解各 种优化算法的基 本思想和迭代过 程，并能运用求 解具体的工程优 化模型 能够理解各种优 化算法的基本思 想和迭代过程， 并能运用求解具 体的工程优化模 型 不能能够理解各 种优化算法的基 本思想和迭代过 程，不能运用求解 具体的工程优化 模型 3、能运用专业软 件(如 MATLAB) 编程对建立的优 能够熟练调用 Matlab 的优化工具 箱解决机械优化设 能够调用 Matlab 的优化工具箱解 决机械优化设计 能够调用 Matlab 的优化工具箱， 解决机械优化设 不能够正确调用 Matlab 的优化工 具箱来解决机械 7
化数学模型求什实例：能够编程实例：能够编程计实例：能够编优化设计实例：编 解，正确理解最实现优化算法：初实现优化算法： 程实现优化算 程实现的优化 优解的内涵，并步理解并行计算的初步理解并行计法：初步理解并 法调试不成功 能够对求得的解含义及在机械优化算的含义及在机 行计算的含义及 进行分析和比般计问题求解中的械优化设计问题 在机械优化设计 较。同时，要意应用 求解中的应用 问题求解中的应 识到对于大型复 用 杂工程问题，目 前各种优化方法 获得全局最优解 是很困难的。 十、教学参考书与其他相关教学资源（如网上教学资源等） [山方世杰，《机械优化设计》，机械工业出版社，2003年6月第1版 [2]孙靖民、梁迎春，《机械优化设计》，机械工业出版社，2012年4月第5版 [3)黄平，《最优化理论与方法》，清华大学出版社，2009年2月第1版 [4陈立周，《机械优化设计方法》，治金工业出版社，2014年1月第4版 [5]陈秀宁，《机械优化设计》（第二版），浙江大学出版社，2010年3月第2版 【6)自编实验指导书“基于MATLAB分布式编程模型的机械优化设计算法实验指导书
化数学模型求 解，正确理解最 优解的内涵，并 能够对求得的解 进行分析和比 较。同时，要意 识到对于大型复 杂工程问题，目 前各种优化方法 获得全局最优解 是很困难的。 计实例；能够编程 实现优化算法；初 步理解并行计算的 含义及在机械优化 设计问题求解中的 应用 实例；能够编程 实现优化算法； 初步理解并行计 算的含义及在机 械优化设计问题 求解中的应用 计实例；能够编 程实现优化算 法；初步理解并 行计算的含义及 在机械优化设计 问题求解中的应 用 优化设计实例；编 程实现的优化算 法调试不成功 十、教学参考书与其他相关教学资源（如网上教学资源等） [1] 方世杰，《机械优化设计》，机械工业出版社，2003 年 6 月第 1 版 [2] 孙靖民、梁迎春，《机械优化设计》，机械工业出版社，2012 年 4 月第 5 版 [3] 黄平，《最优化理论与方法》，清华大学出版社，2009 年 2 月第 1 版 [4] 陈立周，《机械优化设计方法》，冶金工业出版社，2014 年 1 月第 4 版 [5] 陈秀宁，《机械优化设计》（第二版），浙江大学出版社，2010 年 3 月第 2 版 [6] 自编实验指导书“基于 MATLAB 分布式编程模型的机械优化设计算法实验指导书”。 8