本章对目前常用的几种智能优化计算算法作简单介绍，以使读者对它们有个基本认识。内容包括神经网络、遗传算法、模拟退火算法和神经网络混合优化学习策略。 10.1 人工神经网络与神经网络优化算法 10.2 遗传算法 10.3 模拟退火算法（simulated annealing，SA） 10.4 神经网络权值的混合优化学习策略

深圳大学管理学院：《运筹学与最优化方法》课程教学资源（PPT课件讲稿）第1章 运筹学思想与运筹学建模

深圳大学管理学院：《运筹学与最优化方法》课程教学资源（PPT课件讲稿）第4章 最优化搜索算法的结构与一维搜索

本章对目前常用的几种智能优化计算算法作简单介绍，以使读者对它们有个基本认识。内容包括神经网络、遗传算法、模拟退火算法和神经网络混合优化学习策略

深圳大学管理学院：《运筹学与最优化方法》课程教学资源（PPT课件讲稿）第6章 约束最优化方法

深圳大学管理学院：《运筹学与最优化方法》课程教学资源（PPT课件讲稿）第5章 无约束最优化方法

一、研究领域:系统建模与优化、生产与运作管理、物流与供应链管理 二、讲授课程:管理运筹学、管理系统工程、生产运作管理、 供应链管理、国际物流管理、企业资源计划

一、学科平台课程 1《电工技术》 2《工程制图 B1》 3《工程制图 B2》 4《工程力学》 5《机械工程材料》 6《机械设计基础》 二、专业课程 1《物流工程》 2《物流系统建模与仿真》 3《物流管理》 4《供应链管理》 5《物流信息技术》 6《仓储与库存控制技术》 7《物流设施设备》 8《运输与配送》 9《国际物流学》 10《物流系统工程》 11《物流系统规划》 三、个性化发展课程 1《物流 3D 模型设计》 2《物流项目管理》 3《物流成本管理》 4《物流运筹与优化》 5《Flexsim 高级应用技术》 6《数据库原理》 7《数据分析与 VBA 程序设计》 8《配送中心规划与设计》 9《物流工程经济学》 10《生产物流系统》 11《物流工程案例分析》 12《物流管理信息系统》 13《物流市场营销学》 14《专业英语》 15《科技论文写作》 16《物流法律法规》 17《物联网技术基础》 18《物流设备管理》 19《港口机械》 20《物流工程经济学》 21《物流工程安全技术》 22《物流自动化》 23《现代物流装备与技术》 24《物流机械设计基础》 25《仓储设备选择与设计》 26《机械动力学基础》 27《专业英语》 28《海关报关实务》 29《采购学》 30《外贸英语函电》 31《智能物流技术概论》 32《人力资源管理》 33《物流业务英语口语》 34《物流大数据分析》 35《电子商务》 四、实践环节 1《工程训练 B》 2《认识实习》 3《物流仿真实践》 4《仓储与库存控制技术课程设计》 5《配送中心规划课程设计》 6《物流设施设备课程设计》 7《物流管理信息系统课程设计》 8《物流系统综合实训》 9《生产实习》 10《毕业设计（论文）》313

（一）理论课程 1《空间解析几何》 2《离散数学》 3《时间序列分析》 4《数值计算方法》 5《运筹与优化》 6《Python 程序设计》 7《常微分方程》 8《大数据技术原理及应用》 9《复变函数论》 10《概率统计》 11《高等代数》 12《面向对象程序设计》 13《数据结构与算法》 14《数据库原理及应用》 15《数据挖掘》 16《数理统计》 17《数学分析（1）》 18《数学分析（2）》 19《数学建模(1)》 20《数学建模(2)》 21《数学软件及应用》 （二）实验课程 22《时间序列分析》 23《数据结构与算法》 24《数学软件及应用》 25《数值计算方法》 26《Python 程序设计》 27《大数据技术原理及应用》实验 28《面向对象程序设计》 29《数据库原理及应用》课程 30《数据挖掘》 31《数理统计》 （三）实践课程 32《专业教育》 33《web 数据挖掘与电子商务项目实训》 34《技能实训》教学大纲 35《客户数据分析项目设计》 36《数学建模(1)》 37《数学建模(2)》 38《中文文本数据挖掘项目实训》 39《综合项目实训》教学大纲 40《毕业设计（论文）》教学大纲 41《毕业实习》教学大纲

深圳大学管理学院：《运筹学》课程教学资源（PPT课件讲稿）规划论（非线性规划）运筹学1类 最优化搜索算法的结构与一维搜索