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“不确定性决策及智能算法”课程教学改革与实践 　　摘 要： 针对“不确定性决策及智能算法”课程的特点，从教学内容、教学方法等方面对该课程进行研究，合理安排理论教学和实验教学内容。通过启发式教学、示例式教学、仿真模拟等多种教学手段，培养学生对不确定信息进行处理和决策的能力，以及设计智能算法求解的能力，取得了较好的教学效果。 　　关键词： 不确定决策； 智能算法； 教学内容； 仿真模拟 　　中图分类号：G642 文献标志码：A 文章编号：1006-8228（2013）02-45-02 　　Reform and practice of teaching for “uncertainty decision-making and intelligent algorithm” 　　Ning Yufu， Pan Dongjing 　　（Department of Computer Science and Technology， Dezhou University， Dezhou， Shandong 253023， China） 　　Abstract： According to the feature of “uncertainty decision-making and intelligent algorithm”， the curriculum is investigated from teaching content and teaching methods. Theoretical teaching and experimental teaching content are reasonably arranged. Through a variety of teaching methods such as example heuristic teaching， sample type teaching and analogue simulation， the ability of students in dealing with uncertain information， decision-making and designing intelligent algorithm has been trained. Through these methods， this curriculum has shown the better teaching efficiency. 　　Key words： uncertain decision； intelligent algorithm； teaching content； analogue simulation 　　0 引言 　　随着社会的高速发展，现实生产生活中的不确定因素越来越多，在运筹学、管理科学、信息科学、系统科学、计算机科学以及工程等众多领域都存在着客观的或人为的不确定性，这些不确定性的表现形式是多种多样的，伴随着这些不确定性，存在着大量的不确定优化问题，对于这些不确定优化决策问题，经典的优化理论经常是无能为力的，因此，需要研究不确定环境下的优化理论与方法[1，2]。 　　现代企业在瞬息万变的时代背景下，对于员工的危机意识和风险素养有着较高的要求，各级各类管理者及个人需要面对很多不确定因素做出决策，因此，不确定决策在社会生产、生活中具有广泛的应用。对于信息管理与信息系统专业的学生来说，应该具有对不确定信息处理的能力，德州学院信息管理与信息系统专业对本科生开设了“不确定决策及智能算法”选修课程，该门课程涉及不确定理论方法和应用、遗传算法、神经网络、混合智能算法等内容，学生理解起来有一定难度。本文作者对该课程讲授多年，在教学过程中不断优化教学内容，探索教学方法，提高了学生学习该门课程的兴趣，训练了学生在不确定环境下进行决策的素养，以下从几个方面对该课程的教学进行探讨。 　　1 教学内容的优化 　　该门课程包括不确定理论方法、智能算法、不确定理论在实际中的应用等内容。在教学过程中，不断开展课程体系的建设以及教学内容的创新，以提高学生在不确定性决策及智能算法方面的素质、学习能力和实践能力，重点解决相关课程内容体系中的孤立、分割等问题，从新的视角对课程的教学内容进行整合，减少重复，优化教学内容，突出对相关思想、方法、知识等本质规律的理解，强调不确定性决策及智能算法的实用性、应用性，注意与相关学科知识的渗透和引入。 　　针对本科生的特点，在教学内容上对不确定理论部分烦琐的证明和推导进行简化，只讲授基础的概念、原理、公理和定理，使学生理解现实世界中的随机现象、模糊现象、不确定现象等情况，明确这些不确定现象的度量方法，如概率测度、隶属函数等概念，并将必威体育精装版的研究成果及时