2019年11月17日学术报告

报告题目(Title): 大规模群体智能优化方法与应用

报告人姓名(Speaker): 陈伟能 教授

时间(Date&Time): 2019/11/17 13:30

地点(Location): 物联网工程学院 B240会议室

摘要：

大规模高维优化问题对群体智能和进化计算方法提出了两方面的挑战：一方面由于搜索空间指数级增长，局部最优数目快速增加，对算法收敛的有效性（Effectiveness）提出挑战；另一方面由于算法所需的种群大小和迭代次数增加，适应值评价时间增长，对算法的效率（Efficiency）提出挑战。

本报告将分别从整体进化和协同进化的角度介绍多种大规模优化的进化算法及其应用，针对大规模不可分割的优化问题，介绍基于分段支配学习机制和分层学习机制的大规模进化算法，提高算法在高维环境的有效性；针对部分可解耦的优化问题，尤其针对基于图（graph）的大规模优化问题，介绍基于网络划分的协同演化方法；进一步结合并行分布式计算环境，介绍基于池模型的资源自适应分配协同进化算法，提高算法的可扩展性。最后，本报告将介绍大规模群体智能优化方法的一些应用。

个人简介：

陈伟能，华南理工大学计算机科学与工程学院教授，博士生导师、副院长。主要研究方向是群体智能、演化计算及其应用，已发表国际期刊和国际会议论文100余篇，其中IEEE Transactions长文40余篇；主持国家重点研发“新一代人工智能”重大项目、国家自然科学基金面上项目、国家自然科学基金-英国皇家学会牛顿基金项目等国家和省部级项目10余项，任大数据与计算智能粤港联合创新平台负责人。2016年获国家优秀青年科学基金资助，2015年获广东省杰出青年科学基金资助；2018年获霍英东青年教师奖。博士学位论文先后获IEEE CIS（计算智能学会）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广州分会副主席，中国计算机学会人工智能与模式识别专业委员会委员，IEEE TNNLS及Complex and Intelligent Systems副编辑。