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計算機學院舉辦”計算智能與復雜系統”學術研討會

發布日期:2016-06-12    點擊:

201667日,計算機學院在綜合樓四階成功舉辦“計算智能與復雜系統”學術研討會。本次研討會應計算機學院孫超利博士的邀請,英國薩里大學金耀初教授、東北大學丁進良教授、西安電子科技大學劉靜教授以及安徽大學張興義教授來我校分別作了計算智能與復雜系統領域相關研究課題的學術報告。太原科技大學、山西大學、太原理工大學、中北大學等山西高校150多人參加了學術研討會。

金耀初教授長期從事計算智能、機器學習、計算生物學和計算神經科學以及形態發育機器人等交叉學科的理論研究和工程應用。在本次活動中,金耀初教授為我們做了題為“Surrogate-assisted data-driven evolutionary optimization”的報告,為我們介紹了優化過程數據有限時的模型管理方法和具有代表性的代理模型輔助的multi-many-優化算法。同時,以trauma系統設計為例子,介紹了大量數據驅動的進化優化方法。

丁進良教授長期從事復雜工業過程智能建模與智能優化與控制、生產全流程運行優化、計算智能及其應用研究。在本次活動中,丁進良教授圍繞流程制造系統全局優化的實際需求,以實際工業過程為背景,為我們做了題為“復雜工業系統優化”的學術報告,在深入分析全局協同運行優化問題特征與關鍵科學問題的基礎上,將控制與優化、智能行為與智能方法等相結合,研究實現全局優化的數據驅動的復雜工業系統運行優化結構與設計方法。

劉靜教授主要從事智能計算、復雜網絡與數據挖掘的研究。在本次活動中,劉靜教授為我們做了題為“復雜網絡與進化計算”,一方面講解了如何利用復雜網絡分析、提高算法性能,另一方面講解了如何利用進化算法來求解復雜網絡中的優化問題。

張興義教授主要從事非傳統計算模型與算法、膜計算理論及應用方面的研究。在本次活動中,針對當前進化計算的研究熱題many-objective優化,張興義教授做了題為“Efficient non-dominated sorting and Pareto approach to many-objective optimization”的報告,為我們介紹了最近提出的兩種求解many-objective優化問題的有效算法。

在本次學術交流活動中,在場的老師和學生認真學習各位老師報告的精髓,積極提問交流,進一步開闊了學術視野。

 

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