陈伟能教授学术报告通知:基于概率分布的演化算法

发布者:王健发布时间:2019-05-28浏览次数:185

主讲人: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)

目:基于概率分布的演化算法

时间:2019530日上午10:00

地点:南教202

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。主要研究方向是演化计算、群智能、运筹优化与云计算,已发表国际期刊和国际会议论文100余篇,其中IEEE Transactions长文30余篇。2017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,2016年获IEEE CIS(计算智能学会)杰出博士学位论文奖(全球评选1篇),2012年度中国计算机学会(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 TNNLSComplex and Intelligent Systems副编辑,主持国家自然科学基金等国家、省部级科研项目8项,是科技部重点领域(机器智能)创新团队的核心成员。



报告摘要:

演化计算和群体智能方法,是通过模拟自然界中群体的智能现象和行为来求解问题的一类方法。由于它不依赖于待解问题的数学模型特性,在解决复杂的优化问题时具有独特的优势。本报告将介绍一类特殊的演化算法——基于概率分布的演化算法,提出两类基于概率分布估计的演化算法框架:多解优化概率分布演化方法,以及基于概率分布的连续-离散混合空间优化方法。前者通过将基于概率分布的EC算法思想和小生境技术相结合,通过建立具备概率模型提高算法的搜索多样性,并提高算法在不确定环境中的求解能力;后者针对如粒子群优化等部分重要的EC算法传统上定义于连续空间,难以直接用于离散优化问题的不足,引入概率分布的思想,将问题的解定义为集合,将算法的速度定义和解更新过程重定义为学习概率的更新,从而将算法拓展于连续、离散混合空间。最后,本报告将介绍上述方法在实际工程问题中的应用。


                                                                  (编辑:高涛)