APP下载

智能系统导论课程中进化计算的教学探讨

2017-11-06白梅李冠宇张俊宁博王习特

计算机教育 2017年10期
关键词:教学启示遗传算法

白梅 李冠宇 张俊 宁博 王习特

摘 要:探讨如何开展进化计算的教学工作,从教学内容和教学安排两方面展开介绍,最后说明几点启示。目的是将进化计算这一重要思想介绍给学生,使他们能够了解进化计算的内容,更能灵活掌握进化计算的思想,解决今后实际生活和科研中遇到的各类问题。

关键词:智能系统导论;遗传算法;教学启示

1 背 景

智能科学与技术专业是面向高新技术的基础型本科专业[1-2]。随着科技的不断发展,智能科學与技术专业的地位越发重要,为国家培养大量的专业型技术人才,是我国推动人工智能发展的基础。智能系统导论作为智能科学与技术专业的基础课程,主要对人工智能发展历史过程中的各种主要技术展开专题性的介绍,旨在帮助学生理清人工智能学习中的各类技术脉络,从而对不同种类的人工智能技术进行良好的梳理[3]。

进化计算[4]是智能系统导论中的一个重要专题,其深入模仿进化原理,是人工智能发展历史上一项突破性的科研成果。进化思想可以有效应用在各类组合优化问题中,能够为学生将来的工作和研究提供良好的理论基础。

2 教学内容

进化计算就是用计算机程序来模拟自然进化的过程,是人工智能发展历史上一个里程碑式的进展。进化计算的授课内容包括以下几个方面。

(1)进化计算的简介。包括进化计算的历史起源、进化计算的核心思想、进化计算的分类以及进化计算的应用等方面。通过对进化计算的简介,使学生对进化计算有整体的了解。

(2)遗传算法及其应用。详细讲解遗传算法的基本原理、遗传算法的步骤以及各种遗传操作,并通过案例对遗传算法的应用进行详细介绍。

(3)进化策略的介绍。详细讲解进化策略的问题编码、算法步骤以及进化策略的遗传操作。

(4)遗传编程的介绍。详细讲解遗传编程的问题编码、算法步骤和遗传操作。

(5)总结。对比3种不同进化计算方法的优缺点及他们遗传操作的不同之处,并概括总结他们适用的实际问题。

3 教学安排

3.1 问题引入

智能系统导论作为本科生的专业基础课,不仅需要让学生明白所学的知识,更需要有效引导学生的兴趣,使他们对该学科产生兴趣自发学习。那么在进行问题引入时,就需要对学生进行兴趣引导,使他们明确该知识点所依托的实际背景。在进行一些基础学习时,学生经常会有疑问,这个知识有什么用、是否有实际使用背景。这种情况下,就需要老师对学生进行有效的知识联想,清楚地告诉学生这个知识点所依托的实际背景,从而激发学生的学习兴趣,由教师灌输知识模式转变成学生主动学习知识模式。

为达到上述目的,在对进化计算进行问题引入时,教师对进化计算的开发背景进行深入探讨,从达尔文进化理论入手,以短片的形式来引起学生的兴趣,接着对照短片中的每个场景,进行逐步讲解,从而归纳出进化计算的核心思想,并引出进化计算的重要发展分枝:遗传算法、进化策略和遗传编程。

3.2 理论介绍

当把进化计算思想成功引入后,需要对进化计算的理论进行有效的归纳和总结。进化计算在长久的发展过程中,出现了3个重要分枝算法:遗传算法、进化策略和遗传编程。尽管这3种算法的核心思想相同,都是模拟 “优胜劣汰”的自然选择机制和遗传信息传递的计算机程序,但在处理信息时,他们所采用的遗传操作却并不相同。因此,在授课过程中,教师需要对3种进化计算方法以流程图的形式并结合具体的案例分别进行描述,然后以问答的形式总结3种进化计算的各自特点,并与学生共同探讨,最终以表格的形式来描述3种进化计算方法的不同点(见表1)。

表1 遗传算法、进化策略和遗传编程的不同处项目 遗传算法 进化策略 遗传编程

染色体表示 二进制数字串 范围变量 LISP列表处理语言

遗传操作 选择、交叉、突变 突变 选择、交叉、突变

优化方式 数值优化 数值优化 函数优化

染色体长度 固定 固定 不固定

在清晰描述3种进化计算的不同之处后,以遗传算法为例进行详细的讲解,使学生对该案例进行充分的了解,然后引导学生采用其他2种进化计算方法对相同的案例进行解决,从而强化学生对3种不同进化计算方法的理解。

3.3 知识应用

进化计算有着非常广泛的应用,尤其在求解最优化问题上取得非常好的效果。为了在各种实际问题中活用进化计算方法,使学生不只是生硬的照搬照抄该思想,还需要从多种案例入手,在保证进化计算核心思想的前提下,灵活使用不同遗传操作方式,达到解决实际问题的效果。

在课堂教学过程中,可以把进化计算思想带入到传统的最优化问题中,如最大覆盖问题、旅行商问题、中位数问题等。以遗传算法为例,分别带入不同的最优化问题进行解决。在解题过程中,对于不同的题干要求,需要设计不同的染色体编码,并对他们进行相应的调整,使得他们满足具体的问题。通过这种加强学习,使学生能够活用相关知识,做到具体问题具体分析,并具备一定的科研创新能力。

3.4 实践练习

为巩固教学效果,在学生课程实践中,安排相应的最优化问题,使得学生能够动手实践,更加深入地掌握进化计算方法:以10个学生为一个小组进行实践练习,首先每个小组可以自主选择实践题目,而后以小组为单位进行相应题目的系统设计与实现,最终以小组的形式进行成果演示和问题讲解,并提交实践报告。

关于进化计算的设计题目包括2个。题目一:旅行商系统的设计与实现。具体地,给出一系列城市和每两个城市之间的距离,求解一组序列,使得旅行商可以依照该序列依次访问每个城市仅1次,并保证旅行商走过的总路程最短。要求:在系统设计过程中,城市的数目和任意两城市间的距离可以随机生成,并在系统中采用进化计算的方法实现最优路径的选取。题目二:最优化选址问题的设计与实现。具体地,某市计划兴建几个供电站,共有n个候选地址,在任意候选地址兴建供电站,可以解决周边的供电问题,如何兴建尽可能少的供电站,使得兴建的供电站可以覆盖该城市的所有地区。要求:供电站的候选地址以及每个候选地址的覆盖范围可以随机生成,且该城市的总区域可由一个矩形代替,在系统中采用进化计算的方法实现最优候选地址的选取方案。endprint

通过上述实践练习,不仅使学生深刻理解进化计算的思想原理,还强化学生的能力锻炼,在攻克一个个问题的过程中,学生可以把所学知识与实践良好地联系起来。同时,在系统开发过程中,也对学生的团队协作能力进行鍛炼,为学生今后进入工作和科研系统打下坚实的基础。

4 教学启示

在教进化计算的过程中,教师得到了教学以外的几点启示。

(1)案例与教学结合,是引起学生兴趣的最好手段。都知道兴趣是学生学习最好的老师,但是如何激发学生的兴趣则是教师需要思考的问题。由于人工智能科学的特殊性,教师可以发现,任何智能技术都有着一定仿生学的影子,因此,教师要以实际案例为导向,激发起学生的学习兴趣。只有当学生清楚所学的知识有用,他们才会全身心的投入到该技术的学习中。

(2)丰富灵活的案例,是掌握知识的最好通道。掌握知识,不仅仅是指学生学会考试内容,可以做出计算题,更多的是指学生掌握该技术,能够把该技术用到合适的场景中。那么在教学过程中,就需要教师通过各类不同的案例,并且不断变化案例的题干,来加深学生对该知识的了解。教师还需要多留思考题,开动学生的大脑,对问题进行深入分析,从而尽早掌握该知识。

(3)理论联系实际,是提高学生能力的最好方法。单纯的理论学习,并不能使学生对该知识形成深刻的印象。那么在后期的课程实践中,可以通过安排相应的最优化选题,不断加深学生对进化计算知识的掌握。在实践过程中,可以使学生的团队协作能力和科研创新能力得到全面的提升。

5 结 语

在课程教学中,笔者精心设计进化计算中所需要的各类案例,通过调整题干,使得学生在理解进化计算核心思想的基础上,能够灵活掌握该知识点,做到具体问题具体分析,理论联系实际。在接下来的教学过程中,笔者将会就进化计算问题进行更加深入的探索,拟引入当前该领域内的最新研究问题,进行实例探讨,并留给学生更多的讨论思考时间,为培养高素质的科研型人才奠定良好的基础。同时,笔者会对智能系统导论中的其他专题展开有针对性的深入研究,争取将智能系统导论的每个专题设计得更加灵活生动,帮助学生掌握该门课程的同时,为学生学习人工智能研究奠定良好的基础。

参考文献:

[1] 钟义信. 传播创新成果, 服务社会需求: 论核心课程的设计[J]. 计算机教育, 2014(19): 22-25.

[2] 李晓东. 关于智能科学与技术专业建设的几点思考: 以中山大学智能科学与技术专业为例[J]. 计算机教育, 2015(18): 2-5.

[3] Negnevitsky M. 人工智能: 智能系统指南[M]. 北京: 机械工业出版社, 2011.

[4] 阎平凡, 张长水. 人工神经网络与模拟进化计算[M]. 北京: 清华大学出版社, 2005.

(编辑:史志伟)endprint

猜你喜欢

教学启示遗传算法
面向成本的装配线平衡改进遗传算法
基于遗传算法对广义神经网络的优化
基于遗传算法对广义神经网络的优化
基于遗传算法的临床路径模式提取的应用研究
基于遗传算法的临床路径模式提取的应用研究
遗传算法在校园听力考试广播系统施工优化中的应用
物流配送车辆路径的免疫遗传算法探讨
基于学生发展视角的中考试题分析
口译大赛选手心理压力分析及教学启示
大学英语学生作文语言错误分析研究