林劍 石向榮 謝鳳華

摘 ?要：智能計算是人工智能課程的重要知識模塊，其教學(xué)內(nèi)容以算法模型為主，內(nèi)容較為抽象，學(xué)習(xí)難度較大，同時也缺少相應(yīng)有效的實驗教學(xué)平臺。文章針對智能計算的知識特點，以“虛實結(jié)合，以虛補實”為設(shè)計思想，融入智慧供應(yīng)鏈中典型的應(yīng)用場景，構(gòu)建了智能計算虛擬仿真實驗教學(xué)平臺，并基于實驗平臺架構(gòu)、實驗內(nèi)容設(shè)置和實驗教學(xué)特色等視角，介紹了智能計算虛擬仿真實驗教學(xué)平臺的建設(shè)與實踐情況。該實驗教學(xué)平臺的建設(shè)有利于更好地激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)興趣，強化學(xué)生計算思維和創(chuàng)新思維。

關(guān)鍵詞：虛擬仿真;智能計算;實驗平臺;課程改革

中圖分類號：G640 ? ? ? 文獻標志碼：A ? ? ? ? ?文章編號：2096-000X（2021）18-0071-04

Abstract： Intelligent computing is an important knowledge module of artificial intelligence course. Algorithmic model is the main teaching content of intelligent computing， which is abstract and difficult to learn， and also lacks of effective experimental teaching platform. According to the knowledge characteristics of intelligent computing， by integrating some typical application scenarios in intelligent supply chain， a virtual simulation experimental teaching platform of intelligent computing is constructed with the design idea of "combining virtuality and reality， complementing reality with virtuality". The construction and practice of the virtual simulation experimental teaching platform for intelligent computing is introduced from the viewpoints of experimental platform architecture， experimental content setting and experimental teaching characteristic. The construction of the experimental teaching platform is conducive to better stimulate students' interest in learning and further improve their computational thinking and innovative thinking abilities.

Keywords： virtual simulation; intelligent computing; experimental platform; course reform

人工智能技術(shù)正深刻地影響著經(jīng)濟社會的發(fā)展，在金融領(lǐng)域的應(yīng)用已得到社會的廣泛關(guān)注。2017年7月，國務(wù)院發(fā)布的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》[1]中明確提出將金融列為人工智能應(yīng)用試點示范的重點行業(yè)之一，將智能金融作為推進產(chǎn)業(yè)智能化升級的重要任務(wù)，并明確提出了建立金融大數(shù)據(jù)系統(tǒng)、創(chuàng)新智能金融服務(wù)、加強金融風(fēng)險智能預(yù)警防控等具體措施。對此，財經(jīng)類院校一直予以高度關(guān)注，始終認真思考如何把握技術(shù)變革帶來的重要機遇。我校緊密結(jié)合人工智能發(fā)展趨勢與行業(yè)人才最新需求，積極申報并開展人工智能類專業(yè)建設(shè)，在2017、2018和2020年相繼開展數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)本科專業(yè)、人工智能微專業(yè)和人工智能本科專業(yè)的招生和人才培養(yǎng)，促進以人工智能為代表的新一代信息技術(shù)與財經(jīng)領(lǐng)域的實際應(yīng)用需求緊密結(jié)合，突顯多學(xué)科交叉融合和協(xié)同創(chuàng)新特色，這不僅為我校經(jīng)管類學(xué)科研究提供強有力的理論、方法和技術(shù)支撐，同時也為經(jīng)管類專業(yè)建設(shè)與學(xué)科發(fā)展注入強大的人工智能基因。

智能計算是人工智能的重要分支，主要通過模擬自然界或生物界的現(xiàn)象規(guī)律或行為特征而提出的用于求解復(fù)雜優(yōu)化問題的一系列算法模型。智能計算是人工智能類課程主要的知識模塊，包含了大量算法類知識點，如：遺傳算法、粒子群算法、蟻群算法、多智能體系統(tǒng)等[2]。目前有關(guān)智能計算的實驗基本上都是按照“知識點-練習(xí)題”的“點對點”形式進行設(shè)計[3]，學(xué)生通常缺少對于問題場景和技術(shù)應(yīng)用的深刻理解，這在很大程度上局限了學(xué)生計算思維和創(chuàng)新思維能力的培養(yǎng)[4]。因此，設(shè)計和構(gòu)建有效的智能計算實驗教學(xué)項目和平臺顯得尤為重要。

供應(yīng)鏈是以客戶需求為導(dǎo)向，以提高質(zhì)量和效率為目標，以整合資源為手段，實現(xiàn)產(chǎn)品設(shè)計、采購、生產(chǎn)、銷售及服務(wù)全過程高效協(xié)同的組織形態(tài)[5]。全球經(jīng)濟已進入供應(yīng)鏈時代，企業(yè)與企業(yè)之間的競爭開始轉(zhuǎn)化為企業(yè)所處的供應(yīng)鏈與供應(yīng)鏈之間的競爭。在智能制造環(huán)境下，打造智慧、高效的供應(yīng)鏈，是制造企業(yè)在市場競爭中獲得優(yōu)勢的關(guān)鍵。隨著數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展，智慧供應(yīng)鏈從采購到生產(chǎn)、從運輸?shù)脚渌途嬖谳^多典型資源調(diào)度問題，這些問題模型也廣泛存在于科學(xué)服務(wù)、工程管理、智能制造等領(lǐng)域。與此同時，智慧供應(yīng)鏈中的資源調(diào)度過程通常具有高實時性、高消耗量和操作不可逆等特點，因此傳統(tǒng)實驗難以充分體現(xiàn)智慧供應(yīng)鏈中的調(diào)度問題特點和優(yōu)化過程。隨著虛擬仿真技術(shù)的不斷發(fā)展，其在實驗系統(tǒng)中的應(yīng)用越來越受到廣泛關(guān)注[6-9]。

本文以智慧供應(yīng)鏈中廣泛存在的復(fù)雜資源調(diào)度問題為切入點，以可視化分析技術(shù)為手段，構(gòu)建智能計算虛擬仿真實驗教學(xué)平臺，使學(xué)生深入理解智能計算的理論知識、算法模型和應(yīng)用方法，全面提升學(xué)生的實踐能力和創(chuàng)新精神。

一、智能計算實驗原理及目的

（一）實驗原理

智慧供應(yīng)鏈中存在的復(fù)雜資源調(diào)度問題本質(zhì)上屬于NP難解的組合優(yōu)化問題，具有很強的工程背景，廣泛存在于生產(chǎn)制造、科學(xué)服務(wù)、工程管理、交通運輸?shù)阮I(lǐng)域，其要求在滿足任務(wù)時序和資源約束的條件下，合理分配資源、安排任務(wù)，以達到服務(wù)最優(yōu)、時間最短、成本最小或資源均衡等優(yōu)化目標。典型的資源調(diào)度問題包括了云制造服務(wù)組合、物流配送調(diào)度、生產(chǎn)計劃排程、貨運網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃等。對于某一調(diào)度模型，通過合理安排資源和任務(wù)順序，可得到最優(yōu)調(diào)度方案。傳統(tǒng)方法通常難以用來解決復(fù)雜組合優(yōu)化問題，智能計算是模擬自然界或生物界的規(guī)律或行為而設(shè)計求解問題的一系列算法模型，為該類問題的解決提供了新的思路和方法。智能計算模型的基本框架如圖1所示，其算法流程通常包含算法初始化策略、個體編解碼策略、全局搜索策略、領(lǐng)域搜索策略、選擇替換策略等步驟[10]。

本實驗教學(xué)平臺面向智慧供應(yīng)鏈中的典型應(yīng)用場景，構(gòu)建不同應(yīng)用場景多約束、多目標和多任務(wù)的問題優(yōu)化模型，采用模塊化技術(shù)將常用智能計算模型的步驟進行封裝，并基于可視化技術(shù)展示基于智能計算的復(fù)雜資源調(diào)度過程，使學(xué)生深入理解復(fù)雜工程問題的建模過程和智能計算模型的求解思路。實驗流程的示意圖如圖2所示。

（二）實驗?zāi)康?/p>

智能計算實驗主要面向人工智能、計算機科學(xué)與技術(shù)、信息管理與信息系統(tǒng)、物流管理等專業(yè)核心課程的關(guān)鍵知識點和能力培養(yǎng)要求，重點培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新精神與實踐能力，實驗過程涉及的知識內(nèi)容體系如圖3所示。智能計算的實驗?zāi)康木唧w如下：

1. 通過構(gòu)建智慧供應(yīng)鏈中不同資源調(diào)度優(yōu)化模型，加強學(xué)生對于智慧供應(yīng)鏈中生產(chǎn)排程、資源配置和物流配送等實際資源調(diào)度問題的認識和理解;

2. 針對不同調(diào)度問題，采用人工智能中的進化算法、粒子群優(yōu)化和多智能體系統(tǒng)等智能計算模型進行求解，分析算法主要參數(shù)對結(jié)果的影響，使學(xué)生掌握智能計算的概念、框架、特點和求解思路;

3. 以優(yōu)質(zhì)實驗教育資源開放與共享為目標，虛為實用、以虛補實，培養(yǎng)學(xué)生綜合運用基礎(chǔ)理論和技術(shù)手段，解決實際復(fù)雜工程問題的綜合能力、創(chuàng)新素質(zhì)和團隊協(xié)作意識。

二、虛擬仿真實驗教學(xué)平臺設(shè)計

（一）平臺架構(gòu)

智能計算虛擬仿真實驗教學(xué)平臺架構(gòu)如圖4所示，主要采用B/S架構(gòu)模式進行設(shè)計，學(xué)生可方便地通過瀏覽器遠程進行登錄。

該實驗教學(xué)平臺集成了智慧供應(yīng)鏈調(diào)度建模仿真實驗平臺、基于智能計算的可視分析實驗平臺和實驗數(shù)據(jù)管理與分析平臺。其中，智慧供應(yīng)鏈調(diào)度建模仿真實驗平臺包括了調(diào)度場景的選擇與導(dǎo)入、算法模型的選擇與導(dǎo)入、調(diào)度參數(shù)的設(shè)置、智能計算參數(shù)的設(shè)置等功能模塊，基于智能計算的可視分析實驗平臺包括了可視化分析、計算數(shù)據(jù)導(dǎo)出等功能模塊，實驗數(shù)據(jù)管理與分析平臺則主要針對學(xué)生實驗完成情況的管理，包括了學(xué)生信息管理、評分點設(shè)計、實驗數(shù)據(jù)管理等功能模塊。

（二）實驗操作流程

學(xué)生登錄智能計算實驗教學(xué)平臺，選擇智慧供應(yīng)鏈中的復(fù)雜資源調(diào)度場景，圖5所示為物流配送場景對應(yīng)界面。

在圖5所示界面中，學(xué)生可開展面向物流配送的智能計算虛擬仿真實驗項目，其實驗流程與具體操作如下：

1.在虛擬仿真實驗教學(xué)平臺上預(yù)習(xí)智慧供應(yīng)鏈復(fù)雜資源調(diào)度相關(guān)知識，熟悉實驗原理及系統(tǒng)操作方法的電子文檔;

2.根據(jù)實驗指導(dǎo)書所示操作步驟激活智能計算實驗教學(xué)平臺進行實驗;

3. 根據(jù)實驗要求完成相關(guān)實驗內(nèi)容，教師可實時與學(xué)生進行互動交流，針對重點知識點及學(xué)生容易出錯的步驟進行講解指導(dǎo)，同時對學(xué)生的操作過程進行監(jiān)督指導(dǎo);

4. 學(xué)生根據(jù)要求提交實驗報告，教師對實驗報告進行評閱。

三、實驗特色及實施效果

（一）實驗教學(xué)特色

1. 教學(xué)理念特色。實驗平臺以復(fù)雜資源調(diào)度問題為切入點，針對典型智能計算模型的算法特點和應(yīng)用方法，通過虛擬仿真和虛實結(jié)合的思想，創(chuàng)建可視化虛擬應(yīng)用場景，并以問題為導(dǎo)向，激發(fā)學(xué)生對于智能算法的學(xué)習(xí)興趣，加強學(xué)生對于智能計算模型解決復(fù)雜資源調(diào)度問題的理解，培養(yǎng)學(xué)生分析和解決復(fù)雜工程問題的綜合能力和創(chuàng)新素質(zhì)。

2. 教學(xué)內(nèi)容特色。資源調(diào)度是智慧供應(yīng)鏈管理的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，貫穿于供應(yīng)鏈中生產(chǎn)、運輸?shù)脚渌偷娜^程。實驗項目主要面向智慧供應(yīng)鏈中的核心技術(shù)問題，以產(chǎn)業(yè)需求為導(dǎo)向，設(shè)計了生產(chǎn)調(diào)度、交通運輸和物流配送等實驗內(nèi)容，具有很強的工程應(yīng)用背景。此外，智能計算是人工智能的重要分支，在解決復(fù)雜資源調(diào)度問題中取得了較好的效果，并受到越來越廣泛的關(guān)注。因此，實驗項目研究分析智能計算在智慧供應(yīng)鏈中的應(yīng)用，教學(xué)內(nèi)容具備先進性和實用性，有助于提升學(xué)生的創(chuàng)新思維和實踐能力。

3. 教學(xué)方式方法特色。實驗教學(xué)采用虛實結(jié)合的互動式情景教學(xué)模式，科學(xué)運用信息技術(shù)和可視化方法，構(gòu)建面向智慧供應(yīng)鏈的虛擬應(yīng)用場景和實驗項目，進行情景教學(xué)，使學(xué)生更易理解和掌握問題特點和建模方法。此外，基于“知識模塊化、實驗項目化”的實踐體系架構(gòu)，通過知識構(gòu)建的模塊化教學(xué)方法和項目導(dǎo)向的實踐案例設(shè)計方式，也有助于培養(yǎng)和拓展學(xué)生采用智能算法解決復(fù)雜問題的計算思維能力。

4. 開放運行與共享服務(wù)特點。學(xué)生可通過互聯(lián)網(wǎng)在任何時間、任何地點進行上機操作學(xué)習(xí)，學(xué)生也可以根據(jù)自己的實際情況合理選擇實驗時間、實驗地點和實驗內(nèi)容，有助于促進學(xué)生間的互動協(xié)作、自主學(xué)習(xí)，提高實驗教學(xué)質(zhì)量與效率。

5. 教學(xué)評價體系特點?；趯嶒灩芾砥脚_可實現(xiàn)實驗項目成績的自動考評、統(tǒng)計分析等功能，并支持多維度、多方式和不同權(quán)重的自定義評價。通過學(xué)生線上實驗項目的選擇、設(shè)計、交流、驗證，線下（實驗室）實驗項目的驗收、質(zhì)詢與指導(dǎo)，可以實現(xiàn)實驗項目過程線上線下評價有機結(jié)合，進一步全面客觀地評價實驗教學(xué)效果。

（二）實施效果

1. 實驗平臺目前已面向我校信息類和經(jīng)管類專業(yè)開展了課程實驗教學(xué)和暑期專業(yè)實踐，涉及人工智能基礎(chǔ)、Python程序設(shè)計、優(yōu)化決策理論與方法、人工智能理論與方法等多門課程，目前服務(wù)在校學(xué)生1000余人次，極大地提升了信息類和經(jīng)管類專業(yè)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣和探索精神。

2. 通過將應(yīng)用場景、問題模型、算法模型集成到智能計算實驗教學(xué)平臺，并采用可視化手段實時顯示仿真結(jié)果，使學(xué)生充分理解調(diào)度問題的特點和算法模型原理，為學(xué)生參加美國大學(xué)生數(shù)學(xué)建模競賽、ACM亞洲區(qū)域賽、全國大學(xué)生服務(wù)外包創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)大賽等重要競賽奠定了良好基礎(chǔ)。

3. 教師可通過虛擬仿真實驗平臺管理和查看學(xué)生的實驗記錄，并根據(jù)時間段查詢指定學(xué)生的操作信息，可實時跟蹤和掌握學(xué)生實驗進度與完成情況，實現(xiàn)針對學(xué)生實驗行為的畫像分析，指導(dǎo)虛擬仿真實驗的完善與改進，將有利于更好構(gòu)建實驗教學(xué)效果評價與反饋機制。

四、結(jié)束語

智能計算是人工智能的重要分支，在解決復(fù)雜資源調(diào)度問題中取得了較好的效果，并已受到越來越廣泛的關(guān)注。智能計算虛擬仿真實驗平臺面向智慧供應(yīng)鏈中的核心技術(shù)問題，以產(chǎn)業(yè)需求為導(dǎo)向，設(shè)計了生產(chǎn)調(diào)度、交通運輸和物流配送等實驗內(nèi)容，具有很強的工程應(yīng)用背景，實驗教學(xué)內(nèi)容具備先進性和實用性，有助于強化和提升學(xué)生的創(chuàng)新思維和實踐能力，更好地指導(dǎo)人工智能類課程開展實踐教學(xué)改革。

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作者簡介：林劍（1983-），男，漢族，浙江溫州人，博士，副教授，研究生院副院長，研究方向：智能計算，調(diào)度優(yōu)化。