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，其教學內容以算法模型為主，內容較為抽象，學習難度較大，同時也缺少相應有效的實驗教學平臺。文章針對智能計算的知識特點，以“虛實結合，以虛補實”為設計思想，融入智慧供應鏈中典型的應用場景，構建了智能計算虛擬仿真實驗教學平臺，并基于實驗平臺架構、實驗內容設置和實驗教學特色等視角，介紹了智能計算虛擬仿真實驗教學平臺的建設與實踐情況。該實驗教學平臺的建設有利于更好地激發(fā)學生學習興趣，強化學生計算思維和創(chuàng)新思維。

關鍵詞：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

人工智能技術正深刻地影響著經濟社會的發(fā)展，在金融領域的應用已得到社會的廣泛關注。2017年7月，國務院發(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用試點示范的重點行業(yè)之一，將智能金融作為推進產業(yè)智能化升級的重要任務，并明確提出了建立金融大數據系統、創(chuàng)新智能金融服務、加強金融風險智能預警防控等具體措施。對此，財經類院校一直予以高度關注，始終認真思考如何把握技術變革帶來的重要機遇。我校緊密結合人工智能發(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，在2017、2018和2020年相繼開展數據科學與大數據技術本科專業(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與財經領域的實際應用需求緊密結合，突顯多學科交叉融合和協同創(chuàng)新特色，這不僅為我校經管類學科研究提供強有力的理論、方法和技術支撐，同時也為經管類專業(yè)建設與學科發(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象規(guī)律或行為特征而提出的用于求解復雜優(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、多智能體系統等[2]。目前有關智能計算的實驗基本上都是按照“知識點-練習題”的“點對點”形式進行設計[3]，學生通常缺少對于問題場景和技術應用的深刻理解，這在很大程度上局限了學生計算思維和創(chuàng)新思維能力的培養(yǎng)[4]。因此，設計和構建有效的智能計算實驗教學項目和平臺顯得尤為重要。

供應鏈是以客戶需求為導向，以提高質量和效率為目標，以整合資源為手段，實現產品設計、采購、生產、銷售及服務全過程高效協同的組織形態(tài)[5]。全球經濟已進入供應鏈時代，企業(yè)與企業(yè)之間的競爭開始轉化為企業(yè)所處的供應鏈與供應鏈之間的競爭。在智能制造環(huán)境下，打造智慧、高效的供應鏈，是制造企業(yè)在市場競爭中獲得優(yōu)勢的關鍵。隨著數字經濟的發(fā)展，智慧供應鏈從采購到生產、從運輸到配送均存在較多典型資源調度問題，這些問題模型也廣泛存在于科學服務、工程管理、智能制造等領域。與此同時，智慧供應鏈中的資源調度過程通常具有高實時性、高消耗量和操作不可逆等特點，因此傳統實驗難以充分體現智慧供應鏈中的調度問題特點和優(yōu)化過程。隨著虛擬仿真技術的不斷發(fā)展，其在實驗系統中的應用越來越受到廣泛關注[6-9]。

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

一、智能計算實驗原理及目的

（一）實驗原理

智慧供應鏈中存在的復雜資源調度問題本質上屬于NP難解的組合優(yōu)化問題，具有很強的工程背景，廣泛存在于生產制造、科學服務、工程管理、交通運輸等領域，其要求在滿足任務時序和資源約束的條件下，合理分配資源、安排任務，以達到服務最優(yōu)、時間最短、成本最小或資源均衡等優(yōu)化目標。典型的資源調度問題包括了云制造服務組合、物流配送調度、生產計劃排程、貨運網絡規(guī)劃等。對于某一調度模型，通過合理安排資源和任務順序，可得到最優(yōu)調度方案。傳統方法通常難以用來解決復雜組合優(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、領域搜索策略、選擇替換策略等步驟[10]。

本實驗教學平臺面向智慧供應鏈中的典型應用場景，構建不同應用場景多約束、多目標和多任務的問題優(yōu)化模型，采用模塊化技術將常用智能計算模型的步驟進行封裝，并基于可視化技術展示基于智能計算的復雜資源調度過程，使學生深入理解復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）實驗目的

智能計算實驗主要面向人工智能、計算機科學與技術、信息管理與信息系統、物流管理等專業(yè)核心課程的關鍵知識點和能力培養(yǎng)要求，重點培養(yǎng)學生的創(chuàng)新精神與實踐能力，實驗過程涉及的知識內容體系如圖3所示。智能計算的實驗目的具體如下：

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

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

3. 以優(yōu)質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)學生綜合運用基礎理論和技術手段，解決實際復雜工程問題的綜合能力、創(chuàng)新素質和團隊協作意識。

二、虛擬仿真實驗教學平臺設計

（一）平臺架構

智能計算虛擬仿真實驗教學平臺架構如圖4所示，主要采用B/S架構模式進行設計，學生可方便地通過瀏覽器遠程進行登錄。

該實驗教學平臺集成了智慧供應鏈調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據管理與分析平臺。其中，智慧供應鏈調度建模仿真實驗平臺包括了調度場景的選擇與導入、算法模型的選擇與導入、調度參數的設置、智能計算參數的設置等功能模塊，基于智能計算的可視分析實驗平臺包括了可視化分析、計算數據導出等功能模塊，實驗數據管理與分析平臺則主要針對學生實驗完成情況的管理，包括了學生信息管理、評分點設計、實驗數據管理等功能模塊。

（二）實驗操作流程

學生登錄智能計算實驗教學平臺，選擇智慧供應鏈中的復雜資源調度場景，圖5所示為物流配送場景對應界面。

在圖5所示界面中，學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平臺上預習智慧供應鏈復雜資源調度相關知識，熟悉實驗原理及系統操作方法的電子文檔;

2.根據實驗指導書所示操作步驟激活智能計算實驗教學平臺進行實驗;

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

4. 學生根據要求提交實驗報告，教師對實驗報告進行評閱。

三、實驗特色及實施效果

（一）實驗教學特色

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

2. 教學內容特色。資源調度是智慧供應鏈管理的關鍵環(huán)節(jié)，貫穿于供應鏈中生產、運輸到配送的全過程。實驗項目主要面向智慧供應鏈中的核心技術問題，以產業(yè)需求為導向，設計了生產調度、交通運輸和物流配送等實驗內容，具有很強的工程應用背景。此外，智能計算是人工智能的重要分支，在解決復雜資源調度問題中取得了較好的效果，并受到越來越廣泛的關注。因此，實驗項目研究分析智能計算在智慧供應鏈中的應用，教學內容具備先進性和實用性，有助于提升學生的創(chuàng)新思維和實踐能力。

3. 教學方式方法特色。實驗教學采用虛實結合的互動式情景教學模式，科學運用信息技術和可視化方法，構建面向智慧供應鏈的虛擬應用場景和實驗項目，進行情景教學，使學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，通過知識構建的模塊化教學方法和項目導向的實踐案例設計方式，也有助于培養(yǎng)和拓展學生采用智能算法解決復雜問題的計算思維能力。

4. 開放運行與共享服務特點。學生可通過互聯網在任何時間、任何地點進行上機操作學習，學生也可以根據自己的實際情況合理選擇實驗時間、實驗地點和實驗內容，有助于促進學生間的互動協作、自主學習，提高實驗教學質量與效率。

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

（二）實施效果

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

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

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

四、結束語

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

參考文獻：

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基金項目：浙江省高等教育“十三五”第一批教學改革研究項目“多維任務驅動下財經院校計算機基礎課程綜合改革與實踐”（編號：jg20180199）、“AI+經管：新時代財經院校人工智能復合型人才培養(yǎng)模式研究”（編號：jg20180201）、“基于創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)導向的《連鎖經營與管理》翻轉課堂教學實踐探索”（編號：jg20180207）;浙江財經大學虛擬仿真實驗教學項目“智慧供應鏈復雜資源調度虛擬仿真實驗”（編號：10122420014）

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，調度優(yōu)化。