在教学中,如何把握“算法多样化”和“算法优化”的关系？[5篇范例]

第一篇：在教学中,如何把握“算法多样化”和“算法优化”的关系？

在教学中，如何把握“算法多样化”和“算法优化”的关系？

教学面对的是学生，都是个体，所以，教学要“因材施教”。而“算法多样化”正应对了这样的教学理念，“算法优化”又进一步的给学生以方向。但是，作为数学教师，心中要明确以下几点：

1、算法多样化不等于算法全面化，提倡算法多样化并不是把所有的算法都要想出来，它是我们整个班级为解决某一个问题，通过交流后形成的多种计算方法。

2、多中选优，择优而用。这是发展学生数学思维、培养学生创新意识的重要方法。如果不对算法进行优化，我们的学生就没有收获、没有提高。

在算法多样化的基础上，把握时机，及时地进行算法的优化，对于学生而言，能力将会提升一大步。

第二篇：小学数学算法多样化中关于优化的心得

小学数学算法多样化中关于优化的心得

提倡算法多样化”是数学课程标准的一项要求，是这次课改中遇到的突出的问题，也是个很有争议的问题。算法多样化是采用学生自主探索这种学习方式后必然出现的现象。由于学生的知识储备不同，生活经验不同，看事物的着眼点不同，思考方式不同，在不受他人影响的情况下，产生不同的算法是一种必然的现象，不是教材或教师强加给学生的。承认算法多样化才能承认学生的自主探索。但是在我们提倡算法多样化，鼓励学生个性发展的同时，我们也不能忽略了算法优化的培养

方法优化是人类永恒的追求，算法也不例外。问题是什么样的算法才算是优良的算法？评定算法是否优良应该有两个标准，一个是客观标准，一个是主观标准。所谓客观标准，就是方法本身是繁琐还是简单，是耗时还是省时，就退位减来讲，低水平的一个一个地减去的办法肯定要淘汰，其他三种算法就思考难度来讲，想加算减大一些，而计算速度在进位加熟练的情况下想加算减快一些，可以说三种算法难分优劣。所谓主观标准，就是学生自己对算法的认识，哪些算法学生能理解算理，掌握方法，运用纯熟，哪种算法他认为就是优良算法。当然综合来看，优良算法必须是客观上允许，主观上认同才行。

接下来的问题是怎样优化？优选算法的过程是学生进行多种算法的理解、比较、选择的过程，在这个过程中学生可能加深对自己原有算法的理解和确认，也可能放弃自己的算法而学习、吸纳别人研究出来的算法，从而对自己的认识进行修正或完善。所以算法优化的过程是学生认知水平提高的过程，那种认为学生原来的算法就是最好的不需提高的看法是带有片面性的。优化的途径有两条，一条是学生在探索之后的相互交流，包括师生的交流；另一条是通过一段时间的计算实践，通过教材中的题组练习逐渐优化自己的算法。

第三篇：倡算法多样化数学教学心得体会

倡算法多样化数学教学心得体会

倡算法多样化数学教学心得体会

《数学课程标准》指出：数学教学活动必须建立在学生认识发展水平和已有知识经验的基础之上。“提倡算法多样化”、“鼓励算法多样化”是《数学课程标准》中关于计算教学改革的一个亮点，它有利于调动学生已有的计算经验，探寻不同的算法，使“不同的人在数学上得到不同的发展”。但是，在课堂教学的实践中，到底应该如何体现算法多样化的教学呢？下面是我在教学中的几点体会：

1、为学生创设算法多样化的机会。

给学生提供的学习内容应该是能够紧密联系他们生活实际，发生在他们

身边的现象或问题。而且这些现象与问题中含有数学价值，学生能从中发现客观规律、积累数学活动经验。教科书在编写时作了许多努力，教师的任务是把教科书中的学习材料用生动、有趣的方式呈现给学生。我们可以从三个方面来考虑，一是学生感不感兴趣、想不想学习、愿不愿探究；二是学生有没有回忆起相关的旧知识和已有的经验与方法；三是学生是不是有了初步的解决方法与打算。

例如：有这样一道题：5×25×8要求用简便方法计算，学生的方法很多，先算5×25=125再算125×8=1000（2）把8拆成2×4，先算5×2=10、25×4=100，再算10×100=1000（3）先算25×8=200再算200×5=1000（4）先算5×8=40再算40×25=1000这样的题目为学生提供了广阔的思维空间，有效的调动了学生思维的积极性，为算法多样化创造了机会。

2、为学生提供算法多样化的平台。

不同的算法展示了学生的不同认

知方式。面对问题，教师应该不是告诉他们可以（应该）怎样算，而是应让学生进行自主探索，以“做”而非“听或看”的方式介入学习活动。在这样的活动中，学生不仅能理解所学的知识，掌握正确的算法，而且提高了自己从事数学活动的能力，增强了学习数学的信心，促进自身的整体发展。

学生在解决问题的时候总是会有一些自己的独特的想法，我们应该让他们按照自己的设想去试一试，用自己的策略去尝试解决。教师只要注意：一是留给学生比较充裕的时间，保障每一名学生都有独立探索的机会；二是鼓励学生勇于克服困难，尽力寻找问题的答案；三是在学生遇到困难是及时给予合理化的建议。

3、让学生在交流中提升算法多样化的品位。

学生通过自己的实践活动得到了问题的答案，找到了解决问题的方法，这就为交流创造条件，他们既有交流的

愿望，也有交流的内容。教师要引导全体学生都参与交流，交流的组织形式应是灵活多样的。同桌学生之间或学习小组内部的交流频率高、机会多、参与面广，可以在此基础上再组织班集体的交流，展示不同的计算方法，让每个学生都发表自己的不同观点，倾听别人的想法，有利于学生感受解决问题策略的多样性与灵活性，从中受到启发，学会理解他人，欣赏他人。

4、让学生在自主探究中升华算法多样化的内涵。

学生通过自己动手实践，自主探索找到的解决方法只要是正确的，就都是好方法，要允许学生用自己的方法解决问题。这些方法是学生的创造，是他们的学习成果，其中既包含着数学知识，还包含了宝贵的精神和态度。

教师应“允许学生以他们喜欢的方式学习数学”。如果把学生自已喜欢的算法看做“基本算法”的话，每个人心中的基本方法是不同的，在不同的阶段，基

本方法也在发生变化。因此教师要让学生自已选择“基本算法”，并应予以肯定和鼓励。但是强调个体的“基本算法”并非到此为止，还需引导探索、“多中选优”。

总之，算法多样化是数学课程标准中的一个重要思想，是指尊重学生的独立思考，鼓励学生探索不同的方法，它打破了原来的教学模式（教师教给方法，学生尝试，练习巩固提高），使数学教学更符合学生的实际，使每个学生“学到自己需要的数学”。教学中，教师应适时地引导学生选择适合于自己的方法达到算法最优化。在算法多样化到算法最优化的过程中，学生学到的不仅是解题的方法，更在算法多样的过程中彰显了自己的个性，在数学上获得了不同的发展。

第四篇：“算法多样化”与“一题多解”

“算法多样化”与“一题多解”

吉安县永和中心小学胡仁军

算法多样化是解决一个问题的多种多样的策略，而一题多解则是用多样化的策略来解决同一个问题，它们的共同点都能有效地培养学生的创新意识和创新思维，但两者又有着本质上的区别。一题多解关注的是少数群体的发展，是优等生的专利；算法多样化则是面向全体学生，它不要求每个学生都能用几种方法解决同一问题，因此，每个学生都能体验成功的喜悦，树立自信心。

数学课程标准明确提出：应提倡并鼓励算法多样化；实现不同的人在数学上得到不同的发展。因此，在教学中我们应鼓励、引导学生算法多样化，让学困生“吃饱”的同时让学优生“既吃饱又吃好”，多给学生提供思维的空间和时间，真正让不同的学生在数学上得到不同的发展。

教学295＋98时，一位老师并不按书中的“多加几要减几”这一思维方式去教，而是先让学生小组讨论，然后汇报，结果出现了以下几种算法： 1、295＋98=295＋100－2=393（书中做法）2、295＋98=295＋90＋8=393 3、295＋98=300＋98－5=393 4、295＋98=200＋95＋98=393 讲到这里，一般的老师都会很满意了，表扬学生后会接着讲解其它的教学内容，可这位老师却提出了新的问题，进行了有意识的启发诱导：“还有更好的方法吗？295和98分别接近哪个整百数？”在这位老师的点拨下，同学们兴致高涨，纷纷开动脑筋，展开了激烈的讨论，很快，一位学生举手回答：“295＋98=300＋100－7=393。”

多好的思维，多好的创新！教学中我们不要受教学进度、教学内容和教学时间的束缚，生怕教学内容完不成，教学进度跟不上，教学时间不够，不要向学生提统一的要求（如要求全体学生把所有的算法都做出来，即一题要多解），让学生有自由想象的时间，有自由发挥的空间，引导学生对多种算法进行优化，这样，既照顾了全体学生，又能让优等生的创新潜能得到最好的发挥，何乐而不为呢？

本文发表于《吉安教育》2003年的第6期

第五篇：电力系统优化规划算法总结

1.期望值算法

期望值算法通常是用期望值代替随机因素，将问题转化为确定性问题考虑。2.机会约束算法

主要是考虑概率问题，如在置信区间范围内考虑优化问题，就转化为概率约束的问题。3.相关机会规划算法

是在随机环境下使得事件的机会达到最优。4.智能优化

目前随机问题多用智能优化法。智能优化主要借鉴仿生学和拟物的思想，包括：遗传算法、粒子群算法、蚁群算法等。

（1）遗传算法属于进化算法的一种,它通过模仿自然界的选择与遗传的机理来寻找最优解.遗传算法有三个基本算子:选择、交叉和变异.但是遗传算法的编程实现比较复杂,首先需要对问题进行编码,找到最优解之后还需要对问题进行解码,另外三个算子的实现也有许多参数,如交叉率和变异率,并且这些参数的选择严重影响解的品质,而目前这些参数的选择大部分是依靠经验。（2）粒子群算法 粒子群算法，是一种基于迭代的优化进化并行算法，和模拟退火算法相似，系统从随机解出发，通过迭代寻找最优解，但它比遗传算法规则更为简单，它没有遗传算法的“交叉”和“变异”操作，它通过粒子在解空间追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。（3）蚁群算法

蚁群算法是一种用来在图中寻找优化路径的机率型算法，是一种模拟进化算法，来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。