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智能科学创新讲堂 | 华南理工詹志辉: 面向昂贵优化的进化计算

已有 433 次阅读 2022-6-21 16:48 |个人分类:最新资讯|系统分类:博客资讯

智能科学创新讲堂(简称"创新讲堂")由中科院自动化所主办英文学术期刊Machine Intelligence Research(MIR)发起,由中科院自动化所及MIR联合主办,旨在为智能科学与技术领域的专家学者们提供一个自由交流的平台。创新讲堂将定期邀请国内外相关领域顶尖学者加盟,分享最前沿的学术进展,启迪思维、平等交流,碰撞出开创性的思维火花。


​创新讲堂第六讲邀请到MIR优秀作者、华南理工大学詹志辉教授带来"面向昂贵优化的进化计算"的报告。2022年6月22日(周三)15点,诚邀您出席!


报告主题:

面向昂贵优化的进化计算


主讲人:詹志辉 教授

博士,华南理工大学计算机科学与工程学院教授,博士生导师,IEEE计算智能学会杰出青年奖获得者、教育部青年长江学者、国家优青、全球前2%顶尖科学家(年度影响力入选者和终身影响力入选者)、爱思唯尔中国高被引学者、广东省首批青年珠江学者和广东省杰青。曾获首批吴文俊人工智能优秀青年奖、IEEE计算智能学会全球杰出博士学位论文奖和中国计算机学会(CCF)优秀博士学位论文奖。现任IEEE广州分会会员发展委员会主席、中国图学学会图学大数据专委会副主任和广州计算机学会副理事长。主要研究领域包括人工智能、进化计算、深度学习和群体智能及其应用,担任进化计算领域顶尖国际学术期刊 IEEE Transactions on Evolutionary Computation(SCI,IF=11.554,JCR一区)的副主编以及JCR一区国际学术期刊Neurocomputing和Memetic Computing的编委。近年来在进化计算与群体智能的自适应控制、全局化搜索、多种群协同、分布式处理和应用拓展等方面取得了一系列创新性的成果,针对大规模优化、动态优化、多峰值优化、多目标优化、约束优化和昂贵优化等复杂优化问题提出了多个新型进化计算与群体智能算法,并面向智慧城市和智慧医疗等领域开展应用研究。


相关论文:

华南理工詹志辉团队 | 综述: 面向昂贵优化的进化计算 



最优化和智能化是人类活动的核心追求,也是人工智能未来发展的必然趋势。随着物联网、云计算、大数据、5G和区块链等技术的发展,越来越多的最优化问题呈现出大规模、动态、多峰值、约束、多目标、计算昂贵等新的挑战,给优化算法带来了极大的困难。进化计算和群体智能是一类模拟自然界生物进化过程和群体动物智能行为的先进人工智能算法,也是一种具有行为可观察、可感知、可认识、可解释和可调控等优势的动态人工智能算法,近年来被广泛应用于知识发现、搜索优化和问题求解。然而,传统进化计算方法在求解适应值评估成本昂贵等复杂优化问题时仍然存在计算效率问题。因此,本报告对进化计算如何高效求解昂贵优化问题的研究进行介绍,包括我们近年来从小样本学习、多代理集成、自适应控制和并行化处理等思路提出的多种面向昂贵优化的高效进化计算方法,为求解现代超复杂优化问题提供了重要途径,推动人工智能的新发展。



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Machine Intelligence Research(简称MIR,原刊名International Journal of Automation and Computing)由中国科学院自动化研究所主办,于2022年正式出版。MIR立足国内、面向全球,着眼于服务国家战略需求,刊发机器智能领域最新原创研究性论文、综述、评论等,全面报道国际机器智能领域的基础理论和前沿创新研究成果,促进国际学术交流与学科发展,服务国家人工智能科技进步。期刊入选"中国科技期刊卓越行动计划",已被ESCI、EI、Scopus、中国科技核心期刊、CSCD等数据库收录。


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